Depuis l’avènement des réseaux sociaux il y a plus de vingt ans, partout dans le monde, les gens sont devenus de plus en plus, et toujours plus à l’aise à l’idée de partager des informations, parfois bien au-delà du nécessaire. Nous sommes rapidement passés de la publication d’un trop-plein d’informations (TMI) sur MySpace et Facebook au partage sur Instagram et Pinterest de photos de chaque instant de notre vie, puis à des conversations semblables à des échanges humains avec des grands modèles de langage (LLM) alimentés par l’IA. Malheureusement, dans le contexte de l’intelligence artificielle générative (IA générative), le partage excessif n’est pas qu’un simple faux pas social : il représente un risque majeur pour la sécurité, en particulier pour les organisations.
Les modèles d’IA générative, tels que les grands modèles de langage (LLM), offrent des capacités remarquables pour générer toutes sortes de contenus, notamment des contenus précis et pertinents. Cependant, ce sont de véritables passoires en matière d’informations et ils présentent un risque considérable lorsqu’on leur fournit des données détaillées, privées ou sensibles. La facilité d’interaction avec les LLM peut donner aux utilisateurs un faux sentiment de sécurité, les conduisant à partager involontairement une quantité excessive de données critiques et à exposer par inadvertance des données par l’intermédiaire de ces modèles. En réalité, cette pratique est devenue si courante que l’on ne s’étonne même plus d’apprendre que des dirigeants partagent des documents stratégiques de leur entreprise, que des médecins saisissent des informations sur leurs patients ou que des ingénieurs chargent du code source propriétaire dans un modèle public tel que ChatGPT ou un autre.
Ce ne sont là que quelques exemples de la manière dont des informations sensibles peuvent être compromises involontairement parce que la personne qui les transmet ne s’est pas rendu compte qu’elles intégraient la base de connaissances du modèle. Il est impossible de les récupérer ou de revenir en arrière. Elles sont dans la nature. Pour toujours.
La clé pour exploiter la puissance des grands modèles de langage (LLM) sans compromettre la sécurité réside dans l’art et la science de la création de prompts. Il est impératif de rédiger un prompt suffisamment détaillé pour obtenir la réponse souhaitée, tout en restant assez discret pour protéger les informations sensibles. Cela exige une approche réfléchie de la rédaction des prompts, conciliant le besoin de précision et l’impératif de discrétion. Voici quelques conseils à transmettre aux utilisateurs de modèles et d’applications d’IA :
- Soyez concis et clair : Évitez d’inclure dans les prompts des détails superflus susceptibles de révéler des informations confidentielles, tels que des noms de personnes ou de projets, des dates, des destinations ou d’autres renseignements précis.
- Utilisez des scénarios hypothétiques : Lorsque vous sollicitez l’aide de l’IA pour des tâches sensibles, formulez vos demandes en termes hypothétiques. N’utilisez pas les vrais noms d’entreprises, de personnes, de projets ou de lieux.
- Entretenez la vigilance : La formation et la sensibilisation à la sécurité de l’IA que vous dispensez à vos collaborateurs concernant les risques liés au partage excessif d’informations doivent être renforcées par des rappels fréquents et des recommandations utiles sur les bonnes pratiques à adopter lors de l’utilisation d’outils d’IA.
- Mettre en place des mécanismes de supervision : Surveillez l’utilisation des outils d’IA afin de détecter et de prévenir les éventuelles fuites de données, ainsi que d’identifier les potentielles menaces internes.
Cependant, même l’employé le plus consciencieux qui rédige une invite soigneusement formulée peut encore provoquer des problèmes de sécurité. C’est pourquoi une couche de confiance automatisée, dotée d’analyseurs de contenu personnalisables, peut être la clé d’une prévention sans faille contre la perte de données (DLP). Notre plateforme de sécurité et d’accompagnement des déploiements d’IA générative analyse les contenus entrants et sortants afin de garantir que les données confidentielles, personnelles ou de l’entreprise, ne quittent pas l’organisation et qu’aucun contenu malveillant, suspect ou autrement inacceptable n’y pénètre. D’autres analyseurs examinent les invites afin de détecter les contenus qui, sans être préjudiciables à l’entreprise, ne correspondent pas à ses valeurs ou ne sont pas conformes à un usage professionnel. Toutes les interactions effectuées sur notre plateforme indépendante des modèles sont enregistrées à des fins de contrôle par les administrateurs, d’auditabilité et de responsabilisation.
À mesure que les LLM s’intègrent davantage à nos activités quotidiennes, il devient essentiel de maîtriser la façon dont nous interagissons avec eux. Le partage excessif d’informations, qu’il soit intentionnel ou accidentel, peut avoir des conséquences considérables et extrêmement préjudiciables. En adoptant des pratiques prudentes pour encadrer l’utilisation de ces puissants outils par vos collaborateurs, votre organisation peut tirer parti des avantages de l’IA générative tout en protégeant les informations personnelles et professionnelles. Cliquez ici pour planifier une démonstration de notre plateforme de sécurisation et d’accompagnement des usages de l’IA générative.
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