Le chemin vers une IA sécurisée : 4 pratiques essentielles pour protéger vos données

Imaginez un avenir où des agents IA se chargent des tâches répétitives, libérant ainsi votre équipe pour se concentrer sur des initiatives plus stratégiques, comme renforcer les relations client, favoriser l’innovation et éclairer les décisions. Ce n’est pas une vision futuriste, mais déjà une réalité.  

Certes, l’IA et les applications personnalisées améliorent l’efficacité et ouvrent des perspectives. Cependant, elles s’accompagnent aussi de nouveaux risques. Les données sensibles, telles que des informations personnelles ou financières, sont souvent au cœur des solutions pilotées par l’IA. Leur protection et la conformité réglementaire ne sont donc pas négociables.

Pour tirer pleinement parti de l’IA tout en protégeant le plus important, il faut adopter des stratégies de sécurité robustes. Les entreprises doivent placer la confiance client au premier plan, garantir la conformité et renforcer la sécurité globale. Bien sûr, la première étape consiste à comprendre les principaux obstacles à une mise en œuvre de l’IA à la fois sécurisée et fiable.

Les freins à une IA sécurisée

Dans les secteurs réglementés comme la finance ou la santé, l’IA offre un potentiel de transformation considérable. Une entreprise financière peut, par exemple, utiliser des outils à faible code pour créer un agent IA capable d’analyser les scores de crédit ou de détecter les fraudes, en s’appuyant sur des données transactionnelles sensibles. De manière analogue, un prestataire de services de santé pourrait développer un agent IA pour améliorer la prise en charge des patients en analysant les dossiers médicaux et les protocoles de traitement. 

Mais ces agents IA ne doivent jamais manipuler des données sensibles sans dispositifs de sécurité et de conformité renforcés. Indispensables, ces garde-fous empêchent les risques liés à la protection des données et à la non-conformité réglementaire. Voici les principaux obstacles rencontrés par les entreprises :

• Risques de violation de données : souvent, les systèmes d’IA traitent de grands volumes de données sensibles, telles que des informations personnelles ou des dossiers financiers ou médicaux. Ce sont donc des cibles privilégiées pour les cyberattaques. Sans protection adéquate, une faille pourrait exposer ces données, entraînant des conséquences graves comme des pertes financières, une atteinte à la réputation et des sanctions juridiques.
• Conformité réglementaire : au-delà des cybermenaces, les entreprises doivent composer avec un paysage réglementaire complexe. Des lois comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD), la Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) ou la California Consumer Privacy Act (CCPA) imposent des règles strictes sur le stockage, le traitement et l’accès aux données. Les systèmes d’IA manipulant des données personnelles doivent s’y conformer sous peine d’amendes lourdes et d’interruptions d’activité. Ces réglementations varient selon les régions et les secteurs. De plus, elles évoluent constamment, ce qui complexifie le respect de la conformité. 
• Qualité des données et biais : l’IA repose sur des données fiables et précises pour produire des résultats pertinents. Des données biaisées ou de mauvaise qualité génèrent des failles de sécurité. L’un des exemples est l’attribution d’autorisations incorrectes découlant sur des accès non autorisés. Il convient de constamment veiller à ce que les données soient nettoyées et pertinentes tout au long du cycle de vie de l’IA.
• Gestion de l’accès aux données : sans contrôle strict sur l’accès aux jeux de données et aux modèles, le risque d’intrusion augmente, mettant en péril l’ensemble du système d’IA. Une gestion rigoureuse des accès est indispensable pour préserver l’intégrité des données et la sécurité des systèmes.

Innover en toute sécurité dans le domaine de l’IA avec 4 fonctionnalités incontournables

Face à ces défis, les entreprises recherchent des outils capables de sécuriser les données tout en favorisant l’innovation en matière d’IA. Les solutions idéales protègent les données et garantissent la conformité, permettant aux équipes de surveiller, de sécuriser et de gérer les données stratégiques. 

Les outils les plus efficaces sont ceux qui permettent un juste équilibre entre sécurité et innovation technologique, à l’instar de Salesforce Shield, avec ses outils de sécurité intégrés (surveillance des événements, journal d’audit des champs, chiffrement de la plateforme et détection de données). 

Combinée à la création d’agents Agentforce et d’applications IA, cette suite permet de développer des solutions d’IA sécurisées, conformes et évolutives. Pour les entreprises qui souhaitent exploiter tout le potentiel de l’IA sans négliger leurs données sensibles, s’appuyer sur Salesforce, c’est gagner en agilité et en sérénité. 

Voici quatre leviers pour surmonter les obstacles à l’implémentation d’une IA sécurisée. 

1. Détecter et prévenir les violations de données avant qu’elles ne s’aggravent

Anticipez les menaces en identifiant les failles potentielles avant qu’elles ne causent des dommages. Grâce aux capacités de surveillance, vous prévenez l’utilisation abusive des données et protégez vos systèmes d’IA contre les vulnérabilités. 

Les systèmes d’IA traitent de grands volumes d’informations sensibles. La surveillance permet de repérer les comportements suspects avant qu’ils ne deviennent des violations sérieuses. Des outils offrant une visibilité sur les comportements utilisateurs et l’activité sur vos systèmes renforcent cette surveillance. Ainsi, vous maintenez un environnement sécurisé pour vos workflows d’IA.

Des solutions comme Surveillance des événements permettent de suivre les comportements utilisateurs et l’activité sur vos systèmes, offrant une visibilité complète sur l’utilisation des données dans les workflows d’IA.

2. Garantir la conformité et garder une trace de chaque modification apportée aux données

L’intégrité des données est essentielle dans les environnements pilotés par l’IA, surtout dans les secteurs soumis à des réglementations strictes comme la loi SOX. Les organisations doivent protéger leurs workflows d’IA contre toute modification non autorisée pour rester conformes et sécurisées. Dans les secteurs réglementés, où il est indispensable de traiter les données sensibles correctement, chaque modification qui leur est apportée doit être entièrement traçable.

Mais la conformité n’est pas le seul enjeu. La conservation d’un historique détaillé des modifications apportées aux données accroît également la valeur des workflows d’IA. Cette approche améliore aussi la fiabilité des modèles d’IA et la précision des données sur le long terme. En retraçant clairement l’historique des modifications apportées aux données, les organisations garantissent la sécurité, la précision et la performance continue de leurs processus basés sur l’IA.

Avec des outils comme Journal d’audit des champs, vous conservez un historique complet des modifications, aussi longtemps que nécessaire ou jusqu’à ce qu’elles soient supprimées.  

3. Protéger les données sensibles utilisées dans les modèles d’IA pour empêcher les accès non autorisés

Les applications basées sur l’IA s’appuient souvent sur des données sensibles, telles que les informations personnelles des clients et des dossiers financiers. Il est essentiel de les protéger pour préserver la confiance des clients et respecter les exigences réglementaires. Sans mesures de sécurité solides, les organisations s’exposent à des violations de données pouvant entraîner des conséquences graves, comme une atteinte à leur réputation et des préjudices financiers.

Pour sécuriser les informations sensibles dans les modèles d’IA, il faut les chiffrer pour éviter tout accès non autorisé. Il est également essentiel de gérer les clés de chiffrement avec souplesse, afin de mieux contrôler les données et de respecter les normes de sécurité en vigueur.

Des solutions comme Chiffrement de la plateforme sécurisent les données tout en exploitant la puissance de l’IA.

4. Identifier rapidement les données sensibles pour appliquer les bons contrôles de sécurité et éviter les risques liés à la conformité

Une gestion efficace des données sensibles dans les systèmes d’IA commence par une bonne compréhension de leur emplacement de stockage et de leur utilisation. Les organisations doivent identifier et classer les informations sensibles, comme les numéros de carte bancaire ou les données de Sécurité sociale, dans l’ensemble de leurs environnements, afin de mettre en place les bonnes mesures de sécurité et de conformité. Cela est d’autant plus important dans les workflows d’IA, où le traitement de vastes ensembles de données entraîne parfois une négligence par rapport aux données sensibles.

En identifiant dès le départ les informations sensibles, les organisations sont en mesure d’appliquer de manière proactive les contrôles de sécurité nécessaires pour protéger leurs données et éviter les failles. Cette approche assure la conformité aux réglementations et renforce la confiance des clients.

Des outils comme Détection de données permettent aux entreprises d’analyser et de classer les données sensibles. Un atout précieux pour renforcer leur posture de sécurité et mieux protéger leur environnement de données.

Priorité à l’IA sécurisée pour innover de manière plus intelligente

Alors que l’essor de l’IA continue de se faire sentir dans tous les secteurs d’activité et dynamise l’innovation, une sécurité des données robuste s’avère plus importante que jamais. Les organisations doivent protéger les données sensibles, garantir la conformité et sécuriser leurs workflows d’IA. Cela implique de surveiller les activités en temps réel, de conserver des pistes d’audit détaillées, de chiffrer les données au repos et de classifier les informations de manière proactive pour protéger à la fois les données clients et les modèles d’IA.

Mais la sécurité des données ne se limite pas à la conformité : c’est la pierre angulaire pour instaurer la confiance et anticiper les menaces. Avec les bonnes mesures de sécurité en place, les entreprises peuvent développer des agents Agentforce et des applications basées sur l’IA en toute sérénité, en sachant que les données clients sont protégées. En adoptant une stratégie de sécurité proactive au sein de l’écosystème d’IA de Salesforce dès aujourd’hui, vos données et processus IA restent sécurisés, conformes et parés pour l’avenir.