Protéger les systèmes d’IA : Pourquoi la sécurité doit suivre le rythme de l’innovation

Pour continuer à tirer parti de l’IA, vous devez aborder sa sécurité avec la même priorité que celle accordée aux réseaux, bases de données et applications. Pourtant, le décalage actuel entre adoption et protection raconte une autre réalité.

Le rapport 2025 de F5 sur l’état des applications d’IA confirme ce constat. Seules 2 % des organisations interrogées affichent un haut niveau de sécurité et la capacité de déployer l’IA à grande échelle en toute confiance. En revanche, 77 % rencontrent d’importants défis liés à la sécurité et à la gouvernance de l’IA.

Le rapport montre aussi que seules une minorité d’entreprises moyennement préparées ont déployé les protections de base essentielles. Seules 18 % ont installé des pare-feu IA, et 24 % seulement appliquent un étiquetage continu des données, une méthode cruciale pour repérer les comportements malveillants. Le phénomène s’aggrave avec l’usage croissant de l’IA fantôme : des outils IA non autorisés qui génèrent des zones d’ombre dangereuses dans les environnements d’entreprise.

Dans la course au déploiement de l’IA pour renforcer votre avantage compétitif, vous augmentez souvent sans le vouloir votre surface d’attaque.

Les caractéristiques propres à l’IA la rendent vulnérable à des types d’attaques inédites. Parmi les vulnérabilités les plus critiques, on trouve :

• Empoisonnement des données : Les attaquants injectent discrètement des données corrompues ou trompeuses dans les ensembles d’entraînement, ce qui altère le comportement des modèles d’IA. En 2024, des chercheurs de l’Université du Texas ont montré que du contenu malveillant inséré dans les documents référencés pouvait influencer les résultats du modèle, et cela persistait même après la suppression de ces documents.
• Inversion et extraction de modèles : Ces attaques permettent aux attaquants de reconstituer des données d'entraînement sensibles ou de copier des modèles propriétaires. Des exemples concrets incluent la récupération d’images de patients à partir de systèmes de diagnostic, ainsi que la reconstitution d’enregistrements vocaux privés et de contenus textuels internes issus de modèles linguistiques.
• Attaques d’évasion : En modifiant légèrement, souvent sans que vous ne le remarquiez, les données d’entrée, les attaquants trompent les modèles d’IA pour qu’ils produisent des résultats erronés. Par exemple, des chercheurs ont réussi à faire confondre au système de vision d’un véhicule autonome un panneau stop avec un panneau de limitation de vitesse en collant des stickers apparemment anodins.
• Injection de prompt : Les grands modèles de langage (LLM) peuvent être manipulés par des entrées conçues pour biaiser leur comportement. Par exemple, un chatbot basé sur ChatGPT, utilisé par des concessionnaires Chevrolet, a été poussé à accepter de vendre une voiture à 1 $, exposant ainsi l’entreprise à des risques de réputation et à des litiges.

Ces menaces ne sont pas théoriques. Elles sont actuelles et sapent déjà la sécurité et la fiabilité de l'IA dans tous les secteurs.

Pour relever ces défis, vous devez adopter une stratégie de défense complète qui prend en compte à la fois les risques généraux en cybersécurité et les risques spécifiques à l’IA. Ces cinq étapes vous aideront à sécuriser vos systèmes d’IA :

1. Renforcez la gouvernance des données
   Dressez un inventaire précis des actifs liés à l’IA — modèles, API et ensembles de données de formation — et imposez des politiques strictes de gestion des accès. Les données constituent le socle de l’IA, et vous devez protéger leur intégrité à chaque niveau.
2. Testez en continu
   Dépassez la simple revue de code traditionnelle en adoptant des tests d’adversaire et des exercices de red teaming. Ces approches vous permettent de déceler des vulnérabilités comme l’inversion de modèle et l’injection de prompt avant que des attaquants ne les exploitent.
3. Adoptez une approche basée sur la confidentialité dès la conception
   Intégrez le chiffrement, la minimisation des données et les techniques de confidentialité différentielle. Ces méthodes réduisent le risque d’exposition de données sensibles, même si une faille se produit.
4. Adoptez une architecture zero trust
   Appliquez la philosophie « ne jamais faire confiance, toujours vérifier » à tous vos systèmes d’IA. Donnez à chaque composant et utilisateur l’accès minimal requis, et vérifiez avec rigueur toutes leurs activités.
5. Surveillez le comportement de l’IA en temps réel
   Déployez des outils et des systèmes qui détectent les anomalies dans le comportement des modèles ou les schémas d’entrée. Repérez les appels API excessifs, les sollicitations suspectes ou les résultats anormaux—autant de signaux de menaces actives.

Alors que vous adoptez des environnements hybrides et multicloud, F5, via notre Application Delivery and Security Platform (ADSP), propose des fonctionnalités de sécurité natives en IA conçues pour protéger les infrastructures modernes.

Intégré à cette plateforme, F5 AI Gateway vous protège contre l’injection de commandes et la fuite de données grâce à une inspection et un routage intelligents des requêtes LLM. Nos solutions avancées de sécurité API, disponibles via F5 Distributed Cloud API Security et NGINX App Protect, sécurisent vos API contre les usages détournés, l’exfiltration et les abus.

Faisant également partie de F5 ADSP, F5 Distributed Cloud Bot Defense exploite l’apprentissage automatique pour détecter et bloquer les menaces automatisées telles que le credential stuffing, avec un taux minimal de faux positifs. Les solutions F5 BIG-IP Advanced WAF sécurisent vos applications et API tout en soulageant les GPU des tâches de sécurité, ce qui améliore les performances lors de traitements intensifs en IA.

De plus, l’architecture de référence IA de F5 vous propose un plan pour une infrastructure IA sécurisée et fiable, adaptée aux environnements hybrides et multicloud. F5 s’associe aussi aux leaders de l’innovation en IA, comme Intel, Red Hat, MinIO ou Google Cloud Platform, pour vous aider à étendre vos capacités en toute sécurité et avec efficacité.

L’IA révolutionne tous les secteurs, mais son potentiel s’accompagne de risques jamais vus. Face à des menaces toujours plus sophistiquées, vous devez agir rapidement et stratégiquement, en adoptant des outils proactifs, une architecture intelligente, et une protection guidée par des politiques.

Nous devons intégrer la sécurité de l’IA au cœur de la stratégie d’entreprise. En combinant réglementation, technologie et culture avec rigueur, et en s’appuyant sur des cadres fiables comme celui du National Institute of Standard and Technology des États-Unis, vous pouvez exploiter pleinement le potentiel de l’IA tout en vous protégeant contre ses dangers, grâce à des plateformes telles que F5 ADSP.

L’ère de l’IA est là. Agissez dès maintenant pour la sécuriser.