En bref
La montée fulgurante des modèles de langage avancés dans les entreprises soulève des enjeux critiques de sécurité.
Les experts en cybersécurité alertent sur la nécessité d’une évaluation rigoureuse de ces outils avant leur déploiement.
Joseph Steinberg, expert reconnu du secteur, met en garde contre les risques potentiels.
De nombreux modèles de langage (LLMs) échouent actuellement aux tests de sécurité fondamentaux, exposant les organisations à des vulnérabilités.
Cette situation préoccupante exige une réponse structurée de la part des responsables sécurité.
Les CISOs doivent désormais intégrer des dispositifs spécifiques dans leur stratégie de protection.
La mise en place de procédures robustes de gestion des risques s’impose comme une priorité absolue. Ces mesures doivent s’accompagner de contrôles techniques appropriés pour prévenir toute fuite de données sensibles.
Une approche méthodique de sélection et d’implémentation devient ainsi indispensable pour exploiter ces technologies en toute sécurité.
Pourquoi les LLMs font tant parler d’eux (et pas que pour de bonnes raisons)
Les grands modèles de langage (LLMs) ont envahi notre quotidien. Ils améliorent les moteurs de recherche, répondent à nos emails, génèrent du contenu et s’invitent même dans nos conversations à la machine à café.
Leur promesse est séduisante : simplifier nos vies et nos métiers avec des résultats parfois impressionnants 🤩.
Mais du point de vue cybersécurité, c’est plus complexe. Utiliser un LLM revient à confier votre coffre-fort à un gardien inconnu, sans références ni historique vérifiable.
Malgré leur potentiel considérable, ces modèles sont voraces en données. Ils se nourrissent d’immenses corpus d’informations, apprennent de milliards de sources, et excellent à deviner et générer du contenu.
Cette force constitue paradoxalement leur principale faiblesse en matière de sécurité.
Un LLM mal configuré ou mal sélectionné peut transformer une simple requête en fuite de données sensibles, ou une utilisation routinière en véritable crise pour votre entreprise.
Petit tour des vraies faiblesses : ce qu’un LLM ne vous dira jamais (mais que vous devez savoir !)
Soyons directs 🙃 : la plupart des LLMs échouent au test basique de sécurité. Leur évaluation révèle des problèmes préoccupants :
- Ils conservent souvent l’historique complet des requêtes (« prompts ») — imaginez vos informations confidentielles stockées sans contrôle
- Leur entraînement s’appuie parfois sur des données collectées sans discernement (y compris sur des sources douteuses)
- Leurs réponses peuvent involontairement révéler les activités de vos équipes ou exposer vos vulnérabilités
Ce n’est pas théorique ! Des études récentes montrent que 50% des modèles testés n’offrent qu’un niveau de sécurité moyen ou inférieur.
Plus alarmant encore : la moitié d’entre eux ont déjà subi des fuites de données plus ou moins graves.
Voilà une information cruciale avant d’intégrer un LLM à vos outils professionnels.
Et pour ceux qui pensent que les acteurs majeurs sont mieux protégés, détrompez-vous : même les leaders du secteur reçoivent parfois des notes “D” ou “F” en matière de sécurité.
Les incidents se multiplient à un rythme inquiétant…
Où sont les risques, docteur ? (Oui, même pour les TPE et PME !)
Ne croyez pas qu’être une petite structure vous immunise contre ces risques !
- Fuites de données involontaires : quand un employé pose une question technique, le LLM enregistre cette information et peut la relier à votre entreprise si plusieurs collaborateurs font de même. L’effet boule de neige est redoutable !
- Stockage non contrôlé des prompts : la majorité des modèles conservent tout en mémoire (pratique pour améliorer l’IA, mais désastreux pour la confidentialité 😱).
- Attaques par “jailbreaking” : certains outils comme DeepSeek R1 ont démontré qu’en manipulant habilement les questions, on peut contourner toutes les protections du système. Résultat : l’IA divulgue des informations qu’elle devrait garder secrètes.
- Vol d’identifiants : API mal sécurisées, mots de passe faibles ou rarement changés… Une IA insuffisamment protégée devient une cible privilégiée pour les pirates. La tendance actuelle montre des incidents hebdomadaires !
En résumé : utiliser un LLM sans précaution équivaut à laisser les clés de vos bureaux à un parfait inconnu en partant le weekend…
Les bonnes pratiques POWERiti (façon check-list à coller sur le frigo !)
Chez POWERiti, nous privilégions les conseils concrets plutôt que le jargon technique. Voici les points essentiels à vérifier avant d’adopter un LLM dans votre TPE/PME :
- D’où vient l’IA ?
- Qui l’a développée ? Avec quelles données ? (Évitez les modèles bon marché ou open source sans supervision.)
- Qui accède aux données ?
- Les requêtes sont-elles sauvegardées ? Où ? Existe-t-il un processus d’anonymisation ?
- Comment est géré l’historique ?
- Un historique effaçable offre déjà plus de sécurité !
- Quid de l’authentification ?
- L’authentification multifacteur (MFA) est non négociable, avec des mots de passe robustes et une surveillance continue 😉.
- Infrastructure solide
- Chiffrement moderne (TLS 1.3 minimum), mises à jour automatiques, audits réguliers. (Vous ne laisseriez pas votre porte ouverte, alors protégez vos données avec la même rigueur !)
- Gestion des accès
- Définition précise des rôles, enregistrement de chaque interaction avec l’IA, intégration à vos outils de supervision (SIEM, DLP — un prestataire IT comme POWERiti peut vous accompagner si nécessaire !).
- Tests de crise
- Simulez un incident ou une attaque pour évaluer votre réponse. C’est comme un exercice d’évacuation : on espère ne jamais en avoir besoin, mais il peut sauver votre entreprise !
LLMs : alliés ou casse-têtes ? (spoiler : ça dépend surtout de la méthode)
Les LLMs ne sont pas magiques. Cependant, utilisés correctement et avec les bonnes protections, ils peuvent devenir de précieux alliés pour gagner en efficacité, automatiser des tâches répétitives et améliorer l’expérience client — à condition de ne jamais sacrifier la sécurité au profit de la productivité.
La solution ? Une évaluation aussi rigoureuse que pour tout outil critique :
- Résistez à l’effet de mode : informez-vous, posez les questions pertinentes, exigez des garanties concrètes (et un audit complet !).
- Documentez chaque aspect : qui, quoi, comment, pourquoi, avec quels systèmes d’alerte. Même pour une TPE, c’est fondamental.
- Entourez-vous d’experts : s’appuyer sur un partenaire comme POWERiti garantit que chaque étape (sélection, implémentation, maintenance) respecte les meilleures pratiques… toujours expliquées clairement ! Une bonne formation des équipes à l’utilisation de ces outils est également cruciale.
Si vous vous demandez : “Mon LLM est-il sécurisé ?” ou “Comment surveiller efficacement sans y consacrer tout mon temps ?”, la réponse est simple : un accompagnement professionnel, des procédures solides et une dose de bon sens font généralement toute la différence.
Les LLM côté pile… et côté face : l’innovation n’est pas sans risque !
Pour conclure ce panorama, rappelons quelques points essentiels :
- Les LLMs peuvent détecter des vulnérabilités dans le code, renforcer la confidentialité et automatiser certaines tâches de surveillance. Un atout précieux pour les PME recherchant l’efficacité !
- Malheureusement, ils peuvent aussi faciliter des attaques sophistiquées (attaques au niveau utilisateur, extraction de paramètres, etc.).
Pour conclure
L’intégration des LLMs dans les entreprises requiert une vigilance accrue en matière de cybersécurité.
Les risques sont réels, et il est impératif que les entreprises adoptent une approche rigoureuse pour évaluer et mettre en œuvre ces technologies innovantes.
En suivant des pratiques de sécurité solides et en se faisant accompagner par des experts comme POWERiti, les TPE et PME peuvent tirer parti des bénéfices des LLMs tout en protégeant leurs données sensibles.
La question n’est plus de savoir si l’on doit adopter ces outils, mais comment le faire en toute sécurité et avec sérénité.
Sources :
Évaluer l’Impact des LLMs sur la Cybersécurité
- IA Agentique : Évaluer l’Équilibre entre Atout et Menace pour la Cybersécurité (et les LLMs)
- Code Généré par IA (LLMs) : Une Évaluation des Risques pour la Sécurité IT
- Outils IA et LLMs : Évaluer la Nouvelle Ère des Bots Malveillants en Cybersécurité
- L’IA (et les LLMs) en 2024 : Évaluer les Transformations et les Conséquences pour la Cybersécurité
- Évaluation des Tests de Pénétration : Comment l’IA Générative (LLMs) Complique la Donne
