Sécurité des données : risques cachés de l’IA générative et comment les atténuer

L'IA générative est un puissant accélérateur d'activité, mais les entreprises ne savent pas toujours où aboutissent leurs informations sensibles lorsqu'elles interrogent un grand modèle linguistique (LLM). C’est pourquoi il est important de dissiper le mythe du caractère éphémère des données en IA et de mettre en avant trois risques concrets, et souvent sous-estimés, qui peuvent conduire à des fuites de données catastrophiques.

Le problème vient d’une perception erronée courante. Beaucoup pensent qu'en tant que modèles LLM apatride (c'est-à-dire des modèles qui traitent chaque demande et interaction comme une transaction indépendante sans rapport avec aucune demande précédente), la simple fermeture d'une session de discussion fait disparaître les données.

La réalité, comme le démontrent les incidents de sécurité impliquant de grandes entreprises et plateformes, est bien plus complexe. Même si le cœur du modèle ne stocke pas les conversations, l’infrastructure qui l’entoure est loin d’être dépourvue de mémoire. En effet, les données, souvent à notre insu, persistent dans des caches, des logs, magasin d'intégration Et décharge de système.

Anatomie d'un flux de données et ses points faibles

Pour comprendre où réside le risque, vous devez analyser le chemin d'une requête dans une architecture courante telle que la génération augmentée par récupération (RAG). L'information circule de l'utilisateur vers un contrôleurpasse par un récupérateur interrogeant une base de connaissances et arrive à un constructeur d'invitesavant d'être envoyé en LLM. La réponse suit un chemin inverse, passant souvent par un éditeur censé censurer les informations sensibles. Ce flux, composé d'au moins huit étapes, cache trois zones rouges critiques :

1. Rétention « accidentelle » dans le cache et le journal. Chaque framework de développement, de par sa nature, suit les demandes et les réponses afin d'analyser et de résoudre les bugs. Ces données se retrouvent sur le disque, dans les caches de service et les fichiers journaux. Le problème est que ceux qui écrivent ces enregistreurs abordent rarement la question de la sécurité des données contenues. Peu d'entreprises mettent en œuvre le chiffrement des journaux par défaut avant d'écrire sur le disque ou des processus automatiques pour purger périodiquement les caches et les journaux plus anciens. En conséquence, des informations sensibles telles que des mots de passe, des données personnelles ou des secrets d’entreprise peuvent rester stockées pendant des mois, voire des années, dans des fichiers texte facilement accessibles.
2. Injection rapide et fuite rapide. Cette vulnérabilité, également soulignée dans le Top 10 des candidatures LLM écrit par l'Open Worldwide Application Security Project (OWASP) – une initiative open source internationale à but non lucratif fondée en 2001 dans le but de formuler des lignes directrices, des outils et des méthodologies pour améliorer la sécurité des applications informatiques – permet à un attaquant de manipuler le LLM pour révéler son invite système d'origine. Cette invite système contient souvent des informations critiques, telles que des jetons d'accès, des instructions sensibles ou des clés API. En 2025, l’OWASP a démontré que, dans certains cas, il suffit de démarrer une conversation avec le mot « bien sûr » pour qu’un agent expose l’intégralité de l’invite.
3. Mise au point involontaire. Il s’agit peut-être du risque le plus insidieux car il transforme les données d’une entité discrète en une caractéristique intrinsèque du modèle lui-même. Le contenu sensible est codé dans les pondérations du modèle et, à ce stade, il n’existe aucune commande pour le supprimer. Cela peut se produire via trois pipelines principaux :

• Boucles d'apprentissage automatique : processus qui, à intervalles réguliers, prennent des journaux de conversation pour générer des ensembles de données et recycler le modèle (réglage fin). Si les journaux ne sont pas purgés au préalable, les données personnelles et les secrets d’entreprise se retrouvent directement dans l’ensemble de données de formation.
• Réglage basé sur les commentaires (RLHF/RLAIF) : de nombreux systèmes collectent les commentaires des utilisateurs pour améliorer les performances du modèle. Les utilisateurs, dans le but de fournir un contexte utile, peuvent coller des données sensibles directement dans des fenêtres de commentaires, fournissant ainsi involontairement du matériel sensible pour une nouvelle formation.
• Opt-ins tiers : certains fournisseurs SaaS utilisent les invites de leurs clients pour améliorer leurs modèles publics. Même s’ils prétendent stocker les données uniquement pendant une période limitée de 30 jours et sous forme cryptée, le modèle de base peut toujours apprendre et stocker l’essence de ces informations.

Une stratégie de sécurité en trois étapes

Atténuer ces risques est possible, mais nécessite une approche proactive basée sur trois actions fondamentales :

1. Assainissement préalable et prévention des pertes de données (DLP), c'est-à-dire mettre en œuvre des systèmes qui analysent et purifient les demandes des utilisateurs avant qu'elles ne soient envoyées au LLM, supprimant ou masquant les données sensibles afin d'empêcher la transmission d'informations confidentielles ;
2. Politiques d'accès et d'audit, ce qui signifie définir des politiques claires sur qui peut accéder à quelles données et systèmes et mettre en œuvre un système d'audit pour suivre chaque interaction ;
3. AI Sec-Ops et surveillance continue ; c’est-à-dire adopter une approche d’opération de sécurité spécifique à l’IA, avec une surveillance constante des flux de données et des journaux pour identifier les anomalies et les fuites potentielles en temps réel.

Le meilleur pare-feu ? Politiques de l'entreprise

L’IA n’est pas un ennemi, mais un accélérateur qui amplifie tout, y compris les échecs de gouvernance des données. Pour cette raison, la responsabilité de la sécurité ne peut pas être entièrement déléguée au fournisseur d’IA. Le véritable pare-feu réside plutôt dans les politiques de l’entreprise et dans la surveillance continue. Ce n’est qu’avec cette prise de conscience que nous pourrons commencer à travailler pour garantir que les données restent réellement à leur place.