L'adoption par les entreprises de l'intelligence artificielle générative (IA) en 2025 s'accompagne de préoccupations importantes en matière de sécurité, de confidentialité et de conformité. À mesure que l'intégration de l'IA s'approfondit dans les différents secteurs, les chefs d'entreprise sont confrontés à une pression croissante pour s'assurer que les systèmes d'IA ne se contentent pas de stimuler la productivité, mais qu'ils respectent aussi strictement les normes de protection des données et de gestion des risques. Des enquêtes récentes menées par les entreprises de cybersécurité KPMG et Thales révèlent que les organisations allouent des parts substantielles de leurs budgets informatiques à la protection des déploiements d'IA, ce qui reflète une priorisation croissante de la gestion de la sécurité de l'IA.
Les défis de la sécurité de l'IA déterminent les priorités budgétaires des entreprises
Les risques de sécurité liés aux technologies d'IA générative dominent l'agenda des décideurs d'entreprise. Les préoccupations croissantes concernant la confidentialité des données, l'évolution des cadres réglementaires et l'intégrité des modèles d'IA contribuent à cette tendance. Selon un rapport de KPMG, 67% des chefs d'entreprise prévoient d'investir dans des protections de cybersécurité et de sécurité des données spécifiquement pour leurs modèles d'IA., tandis que 52% mettre l'accent sur l'allocation des risques et de la conformité dans les dépenses d'IA. Il s'agit d'une augmentation significative par rapport à la fin de l'année 2024, ce qui souligne la vigilance accrue dans les stratégies de déploiement de l'IA.
Des organismes tels que CrowdStrike, Palo Alto Networks et FireEye sont fréquemment déployés pour améliorer les défenses des systèmes d'IA. Les entreprises explorent activement les solutions de sécurité intégrées des principaux acteurs tels que Cisco, Check Point, IBM Security et Fortinet pour réduire les vulnérabilités dans le déploiement de l'IA générative.
- Se concentrer sur la sécurisation des pipelines de données d'IA et des ensembles de données d'entraînement.
- Investissement dans les outils d'audit et de conformité des modèles d'IA
- Passage à la surveillance continue des menaces par l'IA et à la réponse aux incidents
- Intégration de cadres de sécurité spécifiques à l'IA dans les architectures globales de cybersécurité
| Domaine d'action en matière de sécurité | Pourcentage d'organisations qui investissent | Principaux fournisseurs de solutions |
|---|---|---|
| Protection de la cybersécurité et de la sécurité des données pour les modèles d'IA | 67% | CrowdStrike, Palo Alto Networks, FireEye |
| Gestion des risques et de la conformité | 52% | IBM Security, Check Point, Fortinet |
| Acquisition d'outils de sécurité spécifiques à l'IA | 73% | Darktrace, Cisco, McAfee |
Les experts du secteur soulignent les principaux risques en matière de sécurité
Le paysage des menaces pour les applications d'IA évolue rapidement. Dans sa dernière enquête portant sur plus de 3 200 professionnels de l'informatique et de la sécurité dans 20 pays, Thales a identifié les principales préoccupations liées à l'IA :
- Risques liés à la transformation de l'écosystème (69%) - les changements technologiques rapides créent de nouvelles lacunes en matière de sécurité
- Défis en matière d'intégrité des données (64%) - s'assurer que les données d'entrée n'ont pas été altérées ou empoisonnées
- Questions de confiance (57%) - maintenir la confiance dans les résultats et les décisions de l'IA
- Risques liés à la confidentialité (45%) - la protection des informations sensibles contre l'exposition
Malgré ces préoccupations généralisées, seuls 10% des répondants ont placé la sécurité de l'IA en tête de leurs dépenses de sécurité, ce qui indique des divergences dans les pratiques de budgétisation des organisations. Nick Reese, COO de Frontier Foundry, note que cet écart signale la nécessité d'aligner les dépenses sur les risques réels posés par l'IA afin d'assurer une protection et un retour sur investissement efficaces.
Tendances en matière d'investissement dans l'IA agentique et les outils de sécurité
L'IA agentique, qui utilise des systèmes autonomes pour exécuter des tâches complexes de manière indépendante, suscite un intérêt croissant, même si son adoption reste prudente. Le rapport Q2 de KPMG met en évidence l'évolution des attitudes à l'égard de l'IA agentique :
- 55% des dirigeants accordent désormais la priorité aux agents d'IA provenant de fournisseurs de confiance., contre 63% à la fin de l'année 2024
- 45% interdire aux agents de l'IA d'accéder à des données sensibles sans surveillance humainepar rapport à 52% précédemment
- La proportion de personnes mal à l'aise à l'idée de déléguer entièrement des tâches à des agents d'IA est passée de 28% à 45%.
Cette évolution souligne le scepticisme à l'égard des implications de l'IA agentique en matière de sécurité, ce qui entraîne des investissements continus dans des outils de sécurité spécialisés. Thales rapporte que 73% des organisations ont alloué des budgets pour des outils de sécurité spécifiques à l'IA.Les entreprises qui achètent des services de sécurité à l'extérieur de l'entreprise (plus de deux tiers), les fournisseurs de sécurité traditionnels (60%) et les entreprises de technologie émergentes (50%).
| Type de vendeur | Pourcentage d'organisations se procurant des outils de sécurité de l'IA |
|---|---|
| Fournisseurs d'informatique en nuage | 70% |
| Fournisseurs de services de sécurité dédiés | 60% |
| Nouvelles startups spécialisées dans la sécurité de l'IA | 50% |
L'intégration complète des outils de sécurité de l'IA des leaders de l'industrie tels que Symantec, Darktrace et McAfee s'aligne étroitement sur les objectifs d'atténuation des risques des entreprises, en fournissant des capacités de défense à plusieurs niveaux contre les cybermenaces sophistiquées.
Mesures pratiques pour renforcer la sécurité de l'IA
Pour atténuer efficacement les menaces liées à l'IA générative, les entreprises adoptent des stratégies à multiples facettes :
- Tests de résistance rigoureux des modèles d'IA révéler les vulnérabilités et améliorer la robustesse
- Mise en œuvre d'une surveillance continue avec détection des anomalies identifier rapidement les attaques potentielles
- Renforcer les flux de travail liés à la conformité réglementaire via les pistes d'audit et la traçabilité dans les systèmes d'IA
- Combiner la surveillance humaine et l'automatisation veiller à ce que les décisions sensibles restent sous contrôle
Formation continue et référence à des ressources telles que du matériel pédagogique sur la cybersécurité de l'IA est essentiel pour tenir les équipes informées de l'évolution des menaces et des solutions.