Accueil GénAI Qu’est-ce que le contrôle de l’utilisation de l’IA ?

Qu’est-ce que le contrôle de l’utilisation de l’IA ?

Le contrôle de l'utilisation de l'IA (AIUC) est une fonctionnalité de sécurité et de gouvernance conçue pour aider les organisations à découvrir, comprendre et contrôler la manière dont l'IA est utilisée dans toute l'entreprise.

Découvrez le contrôle d'utilisation de l'IA en action Explorez les ressources de contrôle de l'utilisation de l'IA

Le contrôle de l'utilisation de l'IA englobe les différents risques et défis liés à son utilisation, tels que la prévention des pertes de données (DLP), les utilisations abusives et les comportements non intentionnels. Alors que les organisations s'empressent d'intégrer l'IA à leurs processus quotidiens, elles créent simultanément de nouvelles voies d'exfiltration de données, de non-conformité et d'incidents de sécurité. Gérer efficacement ce nouvel écosystème exige une approche stratégique qui dépasse le simple recours aux interdictions et vise à garantir une productivité sécurisée. Le principal enjeu n'est plus de savoir s'il faut utiliser l'IA, mais comment en encadrer son utilisation de manière responsable.

L'adoption rapide des outils d'IA a profondément transformé l'écosystème de sécurité des entreprises. Les employés, soucieux d'améliorer leur productivité, se tournent fréquemment vers les plateformes d'IA publiques et les extensions tierces, souvent à l'insu des équipes informatiques et de sécurité. Cette situation crée une importante faille de sécurité où des données sensibles, allant du code source aux rapports financiers en passant par les informations personnelles, peuvent être exposées. Sans cadre robuste pour le contrôle de l'utilisation de l'IA, les organisations se retrouvent vulnérables à une multitude de menaces émergentes que les outils de sécurité traditionnels peinent à gérer.

L'élargissement de la portée des risques liés à l'IA dans l'entreprise

La commodité de GenAI introduit un réseau complexe de risques liés à l'IA, qui vont bien au-delà d'une simple utilisation abusive. Ces risques ne sont pas théoriques ; il s'agit de menaces actives pouvant entraîner des conséquences financières, réputationnelles et réglementaires importantes. Comprendre cette nouvelle surface d'attaque est la première étape vers la mise en place d'une défense efficace.

Fuites de données et défaillances DLP

Le risque le plus immédiat est la perte de données. Les employés copient et collent régulièrement des informations sensibles dans des invites d'IA pour générer du code, rédiger des courriels ou analyser des données. Cette activité, qu'elle soit involontaire ou malveillante, constitue un vecteur majeur d'exfiltration de données. Une fois les données saisies dans un modèle de langage naturel (MLN) public, l'organisation en perd le contrôle, ce qui engendre un véritable cauchemar en matière de prévention des pertes de données (DLP). Les solutions DLP traditionnelles, qui surveillent généralement les réseaux et les terminaux, omettent souvent d'inspecter les données collées dans un navigateur web, laissant ainsi ce canal totalement vulnérable.

IA fantôme et utilisation non autorisée

La prolifération d'outils d'IA gratuits et spécialisés a donné naissance à l'« IA fantôme », une variante moderne de l'informatique parallèle. Il s'agit de l'utilisation non autorisée de l'IA par les employés, via des applications et extensions non vérifiées fonctionnant en dehors du cadre des politiques de sécurité de l'entreprise. Chacune de ces plateformes non autorisées possède sa propre politique de confidentialité et son propre niveau de sécurité, créant ainsi un important déficit de gouvernance. Les équipes de sécurité n'ont souvent aucune visibilité sur les outils utilisés ni sur les données partagées, ce qui rend la réponse aux incidents quasi impossible.

Intégrations d'API non sécurisées

L'intégration de l'IA dans les applications des entreprises crée de nouvelles vulnérabilités potentielles. Une API mal configurée peut devenir une porte d'entrée pour les attaquants, leur permettant d'accéder au modèle d'IA sous-jacent et aux données qu'il traite. Ces intégrations non sécurisées peuvent permettre l'exfiltration systématique de données à grande échelle, souvent sans être détectées pendant longtemps. Les attaquants peuvent également saturer ces API de requêtes, provoquant ainsi des ralentissements du système et des coûts financiers importants liés aux services facturés à l'usage.

Extensions risquées basées sur l'IA

Les extensions de navigateur basées sur l'IA présentent des risques importants en raison de leur nature souvent trop permissive. Nombre d'entre elles nécessitent l'accès à l'intégralité de l'activité de navigation, aux données du presse-papiers ou aux cookies de session pour fonctionner, ce qui en fait des cibles privilégiées pour les exploitants de failles de sécurité. Les vulnérabilités de ces plugins peuvent entraîner le détournement de session, le vol d'identifiants et la collecte silencieuse de données, où une extension transmet des informations sensibles à un serveur tiers à l'insu de l'utilisateur.

Menaces générées par l'IA

Au-delà de l'exfiltration de données, l'IA elle-même peut servir à créer des cyberattaques extrêmement sophistiquées. Les attaquants utilisent désormais l'IA généralisée pour concevoir des courriels d'hameçonnage convaincants qui imitent les communications légitimes, les rendant ainsi beaucoup plus difficiles à détecter. Ils peuvent également s'en servir pour développer et corriger des logiciels malveillants conçus pour contourner les mesures de sécurité traditionnelles, augmentant ainsi la surface d'attaque globale des entreprises.

Les risques liés à l'IA en entreprise ne sont plus théoriques : ils sont déjà largement répandus et en constante augmentation. L'IA fantôme apparaît comme le risque le plus fréquent et le plus critique, alimentée par l'adoption, par les employés, d'outils et d'extensions d'IA non approuvés et hors du contrôle du service informatique. Parallèlement, les fuites de données demeurent une menace persistante, car des informations sensibles sont régulièrement partagées via des invites d'IA.

Les vulnérabilités des API et les attaques par injection de prompts mettent en lumière comment les intégrations d'IA créent de nouvelles surfaces d'attaque techniques, tandis que les extensions de navigateur à risque continuent d'exposer les organisations via des autorisations excessives et un accès caché aux données. Ensemble, ces risques démontrent que les défis en matière de sécurité de l'IA concernent les utilisateurs, les navigateurs, les API et les applications.

Pourquoi la sécurité traditionnelle est insuffisante pour le contrôle de l'IA

Manque de contexte

Les solutions DLP réseau et de terminal manquent généralement de contexte pour comprendre l'intention de l'utilisateur au sein d'un navigateur. Elles peuvent détecter le trafic web chiffré, mais ne peuvent pas faire la différence entre un utilisateur collant du texte inoffensif dans un moteur de recherche et un utilisateur collant du code source sensible dans un outil d'IA non autorisé.

L'angle mort du navigateur

L'accès à GenAI se fait principalement via un navigateur web, devenu le nouveau mode d'accès privilégié aux applications d'entreprise. Les solutions de sécurité qui n'offrent pas une visibilité approfondie sur l'activité du navigateur ne peuvent ni surveiller ni contrôler efficacement l'utilisation de l'IA.

Limitations de blocage/autorisation binaire

De nombreux outils traditionnels permettent uniquement de bloquer ou d'autoriser l'accès à un site web entier. Cette approche est trop radicale pour l'IA. Bloquer tous les outils d'IA freine l'innovation et la productivité, mais les autoriser sans garde-fous expose à des risques. Un contrôle précis de l'IA est nécessaire pour permettre une utilisation productive tout en prévenant les actions dangereuses.

Avantages du contrôle de l'utilisation de l'IA

Favoriser l'innovation en IA sans risque

Le contrôle de l'utilisation de l'IA permet aux employés d'utiliser les outils d'IA de manière productive tout en appliquant des règles de sécurité qui empêchent les actions à risque. Les organisations peuvent ainsi dépasser les interdictions générales et adopter l'IA à grande échelle en toute sécurité.

Prévenir les fuites de données générées par l'IA

En inspectant les interactions d'IA en temps réel, l'AIUC empêche le partage de données sensibles avec les outils d'IA publics. Elle comble ainsi les lacunes critiques des solutions DLP traditionnelles et des contrôles réseau.

Visibilité et gouvernance complètes de l'utilisation de l'IA

L'AIUC offre une visibilité sur les outils d'IA autorisés et non autorisés, y compris l'IA fantôme. Cela permet une application cohérente des politiques, une auditabilité accrue et une gouvernance de l'IA d'entreprise renforcée.

Mise en place d'une gouvernance robuste de l'IA :
Un cadre pratique

Pour relever ces défis, les organisations doivent mettre en place un programme complet de gouvernance de l'IA. Ce cadre n'est pas un simple document de politique ; il s'agit d'une stratégie opérationnelle qui associe les personnes, les processus et la technologie pour gérer efficacement l'utilisation de l'IA.

Fondements de la gouvernance de l'IA

Une gouvernance efficace de l'IA repose sur des principes clés tels que la transparence, la responsabilité et la surveillance continue. Elle nécessite un comité interfonctionnel composé de représentants des services de sécurité, de l'informatique, du service juridique et des services opérationnels afin de garantir l'équilibre et la pragmatisme des politiques. Ce comité est chargé de définir la position de l'organisation sur l'IA et d'établir des politiques claires pour son utilisation.

Élaborer une politique d'utilisation acceptable (PUA) claire

Les employés ont besoin d'une orientation claire sur ce qui est autorisé et ce qui ne l'est pas. La politique d'utilisation acceptable doit indiquer explicitement quels outils d'IA sont autorisés, quels types de données peuvent être utilisés avec eux et les responsabilités de l'utilisateur en matière d'utilisation sécurisée de l'IA. Cette politique lève toute ambiguïté et pose les bases d'une adoption sécurisée de l'IA.

Surveiller et contrôler l'écosystème des API et des plugins

Un cadre de gouvernance de l'IA efficace doit également prendre en compte les risques liés à l'écosystème global de l'IA. Cela implique la mise en place de contrôles au niveau des API pour limiter le flux de données entre les outils d'IA et les autres applications. De plus, les équipes de sécurité doivent pouvoir auditer les extensions de navigateur optimisées par l'IA, évaluer leurs autorisations et bloquer celles qui ne sont pas approuvées ou jugées risquées.

Déployer une protection DLP IA au niveau du navigateur

La plupart des interactions GenAI se déroulant dans le navigateur, une solution DLP intégrée constitue un point de contrôle essentiel. Ces solutions peuvent inspecter les interactions des utilisateurs en temps réel et détecter la saisie de données sensibles dans les messages d'IA. En fonction de la politique en vigueur, elles peuvent ensuite bloquer l'action, supprimer les informations sensibles ou alerter l'équipe de sécurité avant que les données ne soient exposées. Cela constitue une couche de protection essentielle, absente des outils traditionnels.

Obtenez une visibilité et une découverte complètes

On ne peut pas contrôler ce qu'on ne voit pas. L'étape fondamentale de toute stratégie de contrôle de l'utilisation de l'IA consiste à réaliser un inventaire complet de tous les outils d'IA utilisés au sein de l'organisation, en particulier l'IA fantôme. Cela nécessite une technologie capable d'assurer un audit continu de l'utilisation de toutes les applications SaaS et d'IA, y compris les outils accessibles via un navigateur.

Mettre en œuvre des contrôles d'accès basés sur les risques

Plutôt que de bloquer toute forme d'IA, une approche fondée sur les risques est plus efficace. Elle consiste à appliquer des contrôles précis qui autorisent les cas d'utilisation à faible risque tout en interdisant les activités à haut risque. Par exemple, une entreprise pourrait autoriser ses employés à utiliser un outil d'IA générique public pour la recherche générale, mais leur interdire d'y coller des données classées comme informations personnelles ou propriété intellectuelle. Cette approche nuancée du contrôle de l'IA nécessite une solution offrant une visibilité approfondie sur les actions des utilisateurs.

Le rôle d'une plateforme tout-en-un dans le contrôle de l'utilisation de l'IA

Pour mettre en œuvre ce type de sécurité granulaire et contextuelle, les organisations se tournent de plus en plus vers des solutions comme LayerX. Fonctionnant directement dans le navigateur, LayerX offre la visibilité approfondie et le contrôle en temps réel nécessaires à la gestion des risques liés à l'IA moderne.

Imaginez un scénario où un employé marketing utilise un outil d'IA non autorisé pour rédiger un communiqué de presse. Il tente de copier-coller un document contenant des chiffres financiers et des noms de clients non divulgués. Une solution de sécurité traditionnelle serait probablement aveugle à cette action. Cependant, une solution de navigateur comme LayerX peut :

Analyser l'action

Détecter l'action de collage dans le formulaire web en temps réel.

Examiner les données

Identifiez les mots-clés sensibles, les informations personnelles et les données financières dans le texte.

Appliquer la politique

Bloquez instantanément l'opération de collage, empêchant ainsi les données d'atteindre le serveur d'IA externe.

Éduquer l'utilisateur

Afficher un message contextuel informant l'utilisateur de la violation de la politique et le guidant vers un outil d'IA autorisé.

Cette approche permet aux organisations de gérer l'utilisation de l'IA sans nuire à la productivité. Elle transforme une politique statique en mécanisme de défense actif, appliquant le contrôle de l'IA directement au point de risque. LayerX permet aux organisations d'auditer l'ensemble de l'utilisation des SaaS et de l'IA Gen, d'appliquer des politiques basées sur les risques et de prévenir les fuites de données provenant d'outils autorisés ou non.

Du chaos au contrôle à l'ère de l'IA

Le contrôle de l'utilisation de l'IA est une discipline essentielle pour l'entreprise moderne. Il ne s'agit pas de freiner l'innovation, mais de créer un environnement sécurisé propice à son épanouissement. La prolifération des outils GenAI a introduit un nouveau paradigme de risques, allant des fuites de données via l'IA fantôme aux intégrations d'API non sécurisées et aux plugins de navigateur malveillants. Les outils de sécurité traditionnels ne sont tout simplement pas équipés pour gérer cet écosystème de menaces dynamique et centré sur les navigateurs.
Une gouvernance efficace de l'IA nécessite une nouvelle stratégie axée sur la visibilité, le contrôle précis et la prévention en temps réel. En établissant des politiques claires, en déployant une protection DLP au niveau du navigateur et en exploitant des solutions avancées pour surveiller et contrôler l'ensemble du cycle de vie de l'IA, les entreprises peuvent gérer proactivement les risques liés à l'IA. Elles peuvent ainsi concilier productivité et protection, permettant ainsi aux employés d'utiliser l'IA en toute confiance et sécurité.

Tableau comparatif AIUC de LayerX avec les solutions existantes 

Contrôler le dernier kilomètre de l'interaction utilisateur 
Aucune modification de l'expérience utilisateur
Inviolable / Protection contre le contournement
Pas de casse-tête informatique
Evolutif
Toutes les applications, toute l'activité des utilisateurs, toutes les données
Conservez votre navigateur ; cela ne change rien à l’expérience utilisateur.
Protections anti-falsification à plusieurs niveaux ; couverture pour tous les navigateurs
Déploiement simple, sans modifications d'infrastructure
Déploiement simple sans aucune réticence de la part des utilisateurs
SSE/SASE
Impacté par le chiffrement, couverture applicative limitée, nécessite des API/connecteurs
Augmente la latence ; nécessite un VPN/ZTNA en dehors du périmètre.
Vulnérable au certificat d'épinglage, aux VPN et aux utilisateurs distants
Complexe à configurer et à définir les règles de sécurité
Modifier le réseau et déployer des clients VPN/ZTNA sur les utilisateurs distants
Proxy local
Visibilité limitée aux applications et aux canaux non HTTP
Ralentit l'activité, consomme beaucoup de ressources, se casse facilement
Facilement contournable en changeant de réseau et/ou en utilisant un VPN, des tunnels, etc.
Installation et configuration logicielles complexes ; se casse facilement
L'augmentation des coûts et de l'utilisation des ressources est linéaire ; l'utilisation de l'IA, quant à elle, croît de manière exponentielle.

Tableau comparatif AIUC de LayerX avec les solutions existantes 

Contrôler le dernier kilomètre de l'interaction utilisateur 

SSE/SASE

Impacté par le chiffrement, couverture applicative limitée, nécessite des API/connecteurs

Proxy local

Visibilité limitée aux applications et aux canaux non HTTP
Toutes les applications, toute l'activité des utilisateurs, toutes les données

Aucune modification de l'expérience utilisateur

SSE/SASE

Augmente la latence ; nécessite un VPN/ZTNA en dehors du périmètre.

Proxy local

Ralentit l'activité, consomme beaucoup de ressources, se casse facilement
Conservez votre navigateur ; cela ne change rien à l’expérience utilisateur.

Inviolable / Protection contre le contournement

SSE/SASE

Vulnérable au certificat d'épinglage, aux VPN et aux utilisateurs distants

Proxy local

Facilement contournable en changeant de réseau et/ou en utilisant un VPN, des tunnels, etc.
Protections anti-falsification à plusieurs niveaux ; couverture pour tous les navigateurs

Pas de casse-tête informatique

SSE/SASE

Complexe à configurer et à définir les règles de sécurité

Proxy local

Installation et configuration logicielles complexes ; se casse facilement
Déploiement simple, sans modifications d'infrastructure

Evolutif

SSE/SASE

Modifier le réseau et déployer des clients VPN/ZTNA sur les utilisateurs distants

Proxy local

L'augmentation des coûts et de l'utilisation des ressources est linéaire ; l'utilisation de l'IA, quant à elle, croît de manière exponentielle.
Déploiement simple sans aucune réticence de la part des utilisateurs

Ressources de contrôle de l'utilisation de l'IA

Guide du RSSI pour prévenir les fuites de données GenAI
Rapport

Guide du RSSI pour prévenir les fuites de données GenAI

Combinant des mesures quantitatives recueillies auprès de la clientèle mondiale d'entreprises de LayerX et une analyse qualitative des tendances et des violations liées aux navigateurs, le rapport révèle comment l'IA, le SaaS et les flux de travail d'identité ont transformé le navigateur en la nouvelle ligne de front du risque de données sur lequel les outils traditionnels comme le DLP, l'EDR et le SSE n'ont aucune visibilité.

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LayerX : Contrôlez l’utilisation de l’IA et prévenez les fuites de données.
Fiche tech

LayerX : Contrôlez l’utilisation de l’IA et prévenez les fuites de données.

LayerX est une plateforme de sécurité IA et navigateur tout-en-un et sans agent qui aide les organisations à prévenir les fuites de données IA, offrant une visibilité et un contrôle complets sur toutes les applications IA autorisées et non autorisées et bloquant l'exposition des données sensibles en temps réel sans impact sur l'expérience utilisateur.

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Rapport 2025 de LayerX Enterprise sur la sécurité des données IA et SaaS
Rapport

Rapport 2025 de LayerX Enterprise sur la sécurité des données IA et SaaS

Ce rapport, basé sur une télémétrie de navigation d'entreprise réelle, révèle comment les données sensibles circulent réellement via les applications d'IA et SaaS et pourquoi les hypothèses de sécurité courantes ne sont plus valables.

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Contrôle de l'utilisation de l'IA – FAQ

Qu’est-ce que le contrôle d’utilisation de l’IA (AIUC) dans la sécurité d’entreprise ?

Le contrôle de l'utilisation de l'IA (AIUC) est une solution de sécurité et de gouvernance qui aide les organisations à découvrir, comprendre et contrôler l'utilisation des outils d'IA au sein de l'entreprise. Il réduit les risques de fuite de données, d'utilisation abusive et de non-conformité, tout en favorisant une adoption responsable de l'IA.

Pourquoi le contrôle de l'utilisation de l'IA devient-il une nouvelle catégorie de sécurité ?

L'IA introduit des risques que les outils de sécurité existants n'ont pas été conçus pour gérer, notamment dans les flux de travail basés sur un navigateur. L'AIUC comble ces lacunes en se concentrant spécifiquement sur les interactions avec l'IA, les modes d'utilisation et les risques d'exposition des données.

Pourquoi les organisations ont-elles besoin de l'AIUC maintenant ?

Les outils de sécurité traditionnels ne permettent ni de visualiser ni de contrôler l'utilisation de l'IA au sein des navigateurs web ou dans les flux de travail d'IA modernes, créant ainsi des zones d'ombre où des données sensibles peuvent être exfiltrées, les règles de conformité enfreintes et des risques de sécurité introduits. L'AIUC comble cette lacune en offrant visibilité et contrôle.

En quoi le contrôle d'utilisation de l'IA diffère-t-il de SSE ou de CASB ?

Les solutions SSE et CASB se concentrent principalement sur le trafic réseau et l'accès aux applications. Le contrôle d'utilisation de l'IA, quant à lui, se concentre sur les actions des utilisateurs et les interactions de données au sein du navigateur, là où se produisent la plupart des risques liés à l'IA.

Pourquoi le navigateur est-il essentiel pour le contrôle de l'utilisation de l'IA ?

La plupart des outils d'IA sont accessibles via le navigateur, qui constitue ainsi le principal point d'interaction avec l'IA. Les contrôles au niveau du navigateur offrent le contexte et la granularité nécessaires pour gérer efficacement l'utilisation de l'IA.

Quels types de risques liés à l'IA le contrôle de l'utilisation de l'IA peut-il contribuer à atténuer ?

L'AIUC contribue à atténuer les risques tels que les fuites de données vers les services d'IA publics, l'utilisation clandestine de l'IA, les intégrations d'API non sécurisées, les extensions d'IA risquées et les menaces générées par l'IA comme le phishing sophistiqué ou la création automatisée de logiciels malveillants.

L'AIUC a-t-elle un impact sur la productivité des utilisateurs ?

L'AIUC est conçue pour équilibrer sécurité et productivité en autorisant les actions d'IA à faible risque tout en bloquant ou en masquant celles qui présentent un risque, au lieu d'interdire purement et simplement toute utilisation de l'IA. C'est pourquoi elle n'a pas d'impact négatif sur la productivité des utilisateurs.

Quels critères les organisations doivent-elles prendre en compte pour choisir une solution de contrôle de l'utilisation de l'IA ?

Les organisations devraient rechercher une visibilité sur l'utilisation de l'IA, l'application des règles au niveau du navigateur, la prévention des pertes de données, les contrôles des extensions et des API, ainsi qu'une gestion flexible des politiques basée sur les risques.

Le contrôle de l'utilisation de l'IA aura-t-il un impact sur la confidentialité des employés ?

L'AIUC se concentre sur le suivi des actions liées aux risques et à la gouvernance ; la plupart des traitements de données privées ont lieu localement dans le navigateur et ne sont pas transmis à l'extérieur, minimisant ainsi les problèmes de confidentialité tout en permettant une surveillance de la sécurité.

L'AIUC s'applique-t-elle uniquement aux grandes entreprises ?

Bien que l'AIUC soit essentielle pour les grandes organisations, toute entreprise utilisant des outils d'IA, en particulier celles qui traitent des données sensibles ou réglementées, peut bénéficier d'une gouvernance structurée de l'utilisation de l'IA.

L'interaction avec l'IA
Plate-forme de sécurité

Avec LayerX, toute organisation peut sécuriser toutes les interactions avec l'IA sur n'importe quel navigateur, application et IDE et se protéger contre tous les risques liés à la navigation.

Démonstration de la plateforme Voir la démo