Protéger les données sensibles à l’ère de l’IA générative : risques, défis et solutions

Les outils d’IA générative comme ChatGPT, Copilot et Claude transforment l’environnement de travail en permettant aux employés de travailler plus rapidement et plus intelligemment. Ces outils peuvent rédiger des rapports, résumer des données complexes et même aider à résoudre des problèmes, le tout en quelques secondes. Cependant, cette commodité a un coût. Un rapport récent de Harmonic a révélé que 8,5 % des requêtes des employés à ces outils incluent des données sensibles. Cela inclut des informations sur les clients (46 %), des informations personnelles identifiables (PII) des employés (27 %) et des détails juridiques ou financiers (15 %). Plus alarmant encore, plus de la moitié de ces fuites (54 %) se produisent sur des plateformes d’IA gratuites qui utilisent les requêtes des utilisateurs pour entraîner leurs modèles.

Pour les entreprises, c’est une bombe à retardement. Les fuites de données sensibles via les outils d’IA générative posent de sérieux risques pour la confidentialité des données, la sécurité et la conformité réglementaire. À mesure que l’IA générative devient plus courante dans le milieu professionnel, les organisations doivent agir rapidement pour atténuer ces risques tout en profitant des avantages de la productivité alimentée par l’IA.

Dans cet article, nous allons explorer pourquoi les employés sont tentés d’utiliser des données sensibles lorsqu’ils sollicitent des grands modèles de langage (LLMs), les conséquences de cette pratique, et les mesures concrètes que les entreprises peuvent prendre pour l’éviter. Enfin, nous discuterons de la manière dont la passerelle de données AI de Kiteworks offre une solution idéale pour protéger les données sensibles dans cette nouvelle ère d’innovation pilotée par l’IA.

Pourquoi les employés utilisent des données sensibles avec les LLMs

Les outils d’IA générative sont devenus indispensables pour de nombreux employés car ils promettent une chose : l’efficacité. Dans l’environnement commercial actuel, rapide et exigeant, les employés sont sous pression constante pour obtenir des résultats rapidement et avec précision. L’IA générative offre un raccourci souvent trop tentant pour être ignoré.

1. Gagner du temps

Les employés se tournent fréquemment vers les LLMs pour gagner du temps sur des tâches répétitives ou laborieuses. Par exemple, les représentants du service client peuvent saisir des informations de facturation client dans un LLM pour rédiger des réponses personnalisées ou résoudre des problèmes plus efficacement. De même, les professionnels des RH peuvent utiliser des données de paie pour générer rapidement des rapports ou des résumés.

2. Améliorer l’efficacité

L’IA générative excelle à synthétiser de grands ensembles de données et à présenter des informations sous une forme digeste. Les employés travaillant avec des réclamations d’assurance ou des documents juridiques peuvent télécharger des informations sensibles dans un LLM pour générer des résumés ou identifier des schémas qui prendraient autrement des heures, voire des jours, à découvrir manuellement.

3. Résoudre des problèmes complexes

Face à des défis techniques, les employés peuvent partager des configurations de sécurité ou des rapports d’incidents avec un LLM pour recevoir des recommandations exploitables. Bien que cela puisse être extrêmement utile pour le dépannage, cela expose également des détails de sécurité critiques qui pourraient être exploités s’ils étaient divulgués.

4. Manque d’alternatives

Dans de nombreux cas, les employés ont recours à des outils d’IA générative gratuits car les alternatives approuvées par l’entreprise sont soit indisponibles, soit peu conviviales. Ce manque d’outils accessibles pousse les employés vers des pratiques de shadow IT, où ils utilisent des applications non autorisées sans supervision informatique.

Bien que ces motivations soient compréhensibles du point de vue de l’employé, elles créent des risques importants pour les organisations, des risques qui doivent être abordés de manière proactive.

Conséquences du partage de données sensibles avec les LLMs

Les conséquences du partage de données sensibles avec des outils d’IA générative vont bien au-delà des avantages immédiats au travail. Les organisations font face à une multitude de risques qui peuvent compromettre leur réputation, leur stabilité financière et leur position juridique.

1. Risques pour la confidentialité des données

Les plateformes d’IA générative gratuites utilisent souvent les requêtes des utilisateurs pour l’entraînement des modèles, sauf interdiction explicite par des contrats d’entreprise. Une fois que des informations sensibles sont téléchargées dans ces systèmes, elles deviennent partie intégrante du jeu de données d’entraînement du modèle et échappent au contrôle de l’organisation. Cela crée un risque important d’exposition des informations privées des clients ou des employés.

2. Vulnérabilités de sécurité des données

Les requêtes liées à la sécurité, telles que les résultats de tests de pénétration ou les configurations réseau, sont particulièrement dangereuses si elles sont divulguées via des outils d’IA générative. Les cybercriminels pourraient exploiter ces informations pour identifier des vulnérabilités et lancer des attaques ciblées contre l’organisation.

3. Problèmes de conformité réglementaire

Partager des données sensibles avec des LLMs peut violer diverses lois et réglementations sur la protection des données, telles que le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données), la HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) ou la CCPA (California Consumer Privacy Act). Par exemple :

• Règlement Général sur la Protection des Données : Télécharger des données personnelles de citoyens de l’UE sans garanties appropriées pourrait entraîner des amendes substantielles RGPD.
• Health Insurance Portability and Accountability Act : Partager des informations de santé des patients avec un LLM pourrait enfreindre les règles de confidentialité HIPAA.
• California Consumer Privacy Act : La divulgation non autorisée de données personnelles de résidents californiens constitue une violation de la CCPA, pouvant entraîner des poursuites ou des sanctions.

De plus, les secrets commerciaux perdent leur protection juridique s’ils sont divulgués via des systèmes d’IA générative, ce qui pourrait invalider les droits de propriété intellectuelle.

4. Atteinte à la réputation

Une violation de données de grande envergure résultant d’une utilisation imprudente des outils d’IA générative pourrait éroder la confiance des clients et nuire à la réputation de la marque de l’entreprise. À l’ère numérique actuelle, de tels incidents entraînent souvent un retour de bâton public et une atteinte à la réputation à long terme.

5. Risques d’ingestion de mauvaises données

Les risques ne se limitent pas aux données sensibles quittant l’organisation ; des informations erronées ou inexactes générées par les LLMs peuvent également entrer dans les flux de travail de l’entreprise. Si les employés se fient à des informations incorrectes provenant d’outils d’IA générative pour prendre des décisions, cela pourrait entraîner des erreurs coûteuses ou des violations de conformité.

Comment les entreprises peuvent prévenir les fuites de données d’IA générative

Pour atténuer ces risques, les organisations doivent adopter une approche globale qui combine éducation, technologie et application des politiques. Examinons de plus près chacune de ces stratégies ci-dessous.

1. Mener des programmes de formation et de sensibilisation

Informer les employés des risques associés au partage de données sensibles est essentiel :

• Former les employés sur le fonctionnement de l’IA générative et pourquoi le téléchargement d’informations sensibles est risqué.
• Enseigner des stratégies de formulation de requêtes qui permettent aux employés d’obtenir des résultats utiles sans révéler d’informations protégées.
• Favoriser une culture de responsabilité où les employés comprennent leur rôle dans la protection des données de l’organisation.

2. Surveiller l’accès et l’utilisation des fichiers

Mettre en place des systèmes qui surveillent qui accède aux fichiers sensibles et comment ils sont utilisés :

• Utiliser des mécanismes de contrôle d’accès pour restreindre l’utilisation des fichiers en fonction des rôles.
• Déployer des outils de surveillance qui signalent les activités inhabituelles impliquant des fichiers ou systèmes sensibles.

3. Investir dans des solutions technologiques

Investir dans des solutions technologiques conçues pour empêcher les téléchargements non autorisés :

• Déployer des logiciels de prévention des pertes de données (DLP) qui bloquent les tentatives de téléchargement de fichiers sensibles vers des plateformes externes.
• Utiliser des outils d’IA générative de qualité entreprise qui répondent aux exigences réglementaires en matière de confidentialité et de conformité.
• Investir dans des capacités de GDN de nouvelle génération pour permettre le partage de données sensibles tout en empêchant leur téléchargement ou leur transfert.
• Mettre en œuvre des solutions comme la passerelle de données AI de Kiteworks pour des protections supplémentaires (discutées ci-dessous).

4. Outils approuvés par l’entreprise

Fournir aux employés des alternatives sécurisées aux plateformes d’IA générative gratuites :

• S’assurer que les outils approuvés par l’entreprise sont conviviaux et accessibles.
• Revoir et mettre à jour régulièrement les outils d’entreprise pour répondre aux besoins commerciaux évolutifs et aux avancées technologiques.

Passerelle de données AI de Kiteworks : une solution complète

L’une des façons les plus efficaces de relever les défis posés par l’IA générative est d’utiliser la passerelle de données AI de Kiteworks, une solution spécialement conçue pour les entreprises préoccupées par les fuites de données sensibles. Les principales caractéristiques de la passerelle de données AI de Kiteworks incluent :

• Accès contrôlé : La passerelle garantit que seuls les utilisateurs autorisés peuvent interagir avec les données sensibles lors de l’utilisation des LLMs.
• Chiffrement : Toutes les données sont chiffrées à la fois en transit et au repos, les protégeant contre tout accès non autorisé.
• Pistes d’audit : Des journaux d’audit détaillés suivent toutes les interactions entre les employés et les LLMs, offrant transparence et soutenant les efforts de conformité réglementaire.
• Intégration transparente : La passerelle s’intègre parfaitement aux flux de travail existants de l’entreprise sans perturber la productivité.
• Support de conformité réglementaire : En empêchant les téléchargements non autorisés et en maintenant des journaux d’audit détaillés, Kiteworks aide les organisations à prouver leur conformité aux réglementations telles que le RGPD, la HIPAA, la CCPA, et d’autres.

Avec la passerelle de données AI de Kiteworks en place, les organisations peuvent exploiter en toute confiance l’IA générative tout en minimisant les risques liés à la confidentialité des données, aux failles de sécurité et à la non-conformité réglementaire.

Le défi de l’ingestion d’IA est intimidant mais pas insurmontable

L’essor de l’IA générative présente à la fois des opportunités et des défis pour les entreprises du monde entier. Bien que ces outils offrent des gains d’efficacité inégalés, ils introduisent également des risques significatifs liés aux fuites de données sensibles, un problème qui ne fera que croître à mesure que l’utilisation des LLMs se généralise.

Les organisations doivent agir dès maintenant en mettant en œuvre des programmes de formation robustes, des systèmes de surveillance et des solutions avancées comme la passerelle de données AI de Kiteworks pour protéger leur atout le plus précieux : leurs données. Ce faisant, elles se protègent non seulement des violations, mais démontrent également leur engagement envers la conformité réglementaire, un facteur critique dans le paysage numérique de plus en plus complexe d’aujourd’hui.

Pour en savoir plus sur Kiteworks et la protection de vos données sensibles contre l’ingestion d’IA, réservez une démo personnalisée dès aujourd’hui.

Ressources supplémentaires

• Article de blog Kiteworks : Renforcer les avancées de l’IA avec la sécurité des données
• Communiqué de presse Kiteworks nommé membre fondateur du consortium de l’Institut de sécurité de l’intelligence artificielle du NIST
• Article de blog Ordre exécutif américain sur l’intelligence artificielle : développement sûr, sécurisé et digne de confiance
• Article de blog Une approche globale pour renforcer la sécurité et la confidentialité des données dans les systèmes d’IA
• Article de blog Instaurer la confiance dans l’IA générative avec une approche Zero Trust