Comment protéger les données lors de l’utilisation de solutions d’IA ?

Lors du développement d'un projet d'intelligence artificielle, la sécurité des données est un enjeu central. Comment faire pour que les données d’entreprise restent confidentielles ? Quel type de base de données choisir ? Comment garantir sa sécurité ? Faut-il opter pour une solution open source ou propriétaire ?

Cet article vous propose une approche structurée pour évaluer les risques et identifier les solutions les plus adaptées à votre entreprise.

Stockage des données : un maillon critique

Le stockage est l'un des points les plus sensibles de la chaîne de valeur des données. La technologie employée (base relationnelle, vectorielle, data lake, etc.) dépend du cas d'usage, mais les principes de sécurité restent similaires.

Principaux risques

1. Accès non autorisé par un attaquant externe
2. Réutilisation des données par la plateforme cloud
3. Fuite de données due à un collaborateur interne
4. Perte de données suite à une erreur humaine ou une mise à jour

Se protéger des attaques externes

Les bonnes pratiques de cybersécurité permettent de prévenir la majorité des attaques :

• Utilisation de mots de passe forts et rotation régulière
• Mise en place de réseaux privés pour éviter l'exposition directe sur Internet
• Chiffrement des données avec des clés stockées de manière séparée

Au-delà des bonnes pratiques, une analyse de risque personnalisée est recommandée pour déterminer le niveau de sécurité nécessaire.

Faire confiance aux plateformes cloud ?

AWS, Azure, GCP ou Scaleway offrent un niveau de sécurité élevé et conviennent à la majorité des entreprises. Toutefois, une infrastructure in-house peut être pertinente dans les cas suivants :

• Données hautement sensibles (sécurité nationale, R&D stratégique)
• Charge de travail prévisible permettant une optimisation des coûts

En ce qui concerne les bases de données, le choix entre open source et propriétaire dépend de plusieurs critères :

• Open source (ex. PostgreSQL, Qdrant) : Plus sécurisées grâce à des audits continus, mais plus complexes à maintenir.
• Propriétaires (ex. Snowflake) : Plus simples à déployer, mais avec une transparence limitée sur le traitement des données.

Fuite de données interne

Le principe du moindre privilège doit être appliqué à la fois aux collaborateurs et aux machines. Une solution d'analyse de données n'a pas forcément besoin d'accès en écriture, par exemple.

Prévenir les pertes de données

L'erreur humaine est inévitable, mais peut être atténuée par :

• Une formation adéquate des équipes
• La mise en place de bases de données redondantes avec synchronisation automatique

Entraînement des algorithmes : maîtriser l'usage des données

Lors de l'entraînement des modèles, il est crucial d'assurer :

• L'anonymisation des données lorsque c'est possible
• Un accès restreint aux seules données nécessaires
• Une plateforme cloud ou in-house adaptée au besoin de sécurité

Les plateformes comme Dataiku offrent un cadre sécurisé pour gérer le cycle de vie d'un projet data.

Autre point critique : les biais de discrimination cachés dans les jeux de données. Une analyse rigoureuse s'impose pour éviter des biais involontaires. Pour en savoir plus, consultez notre article sur l'IA Act.

Traitement des données par les algorithmes

Le choix du modèle impacte aussi la sécurité :

• Modèles open source (ex. Hugging Face, XGBoost) : Plus transparents et éprouvés
• Modèles propriétaires : Plus rapides à déployer, mais opacité sur le traitement des données

Si un modèle propriétaire est utilisé, il incombe au fournisseur de garantir sa conformité avec l'IA Act.

Conclusion

Cet article vous a donné une grille de lecture des risques et solutions pour protéger les données dans un projet IA. Le choix d'une architecture et de mesures de sécurité doit toujours être guidé par le cas d'usage spécifique.

Un accompagnement par un expert est recommandé pour définir une stratégie alignée avec les enjeux business tout en respectant la conformité réglementaire et les bonnes pratiques de sécurité.