L'invisible : comment l'IA générative crée une nouvelle classe de cybermenaces

Quand les outils censés booster la productivité ouvrent discrètement de nouvelles portes à l'exploitation

🔍 Une nouvelle menace cachée à la vue de tous

Les menaces ne viennent plus toujours de l'extérieur. Alors que les menaces internes traditionnelles impliquent des employés mécontents qui volent des données sensibles ou abusent de leurs privilèges, une nouvelle catégorie d'initiés a émergé, alimentée non par la malveillance, mais par l'utilisation abusive d'outils d'IA générative.

De ChatGPT à GitHub Copilot, en passant par les outils de création de diapositives et les plateformes marketing basés sur l'IA, les employés utilisent désormais l'IA générative pour accélérer leurs tâches, coder plus vite et même rédiger des rapports. Mais ce faisant, ils peuvent télécharger sans le savoir des informations confidentielles, enfreindre les lois sur la confidentialité des données ou introduire des résultats biaisés et invérifiables dans vos décisions commerciales.

Il ne s'agit pas seulement d'un risque informatique, mais d'un angle mort en matière de gouvernance. Bienvenue dans l'ère de l'invisible.

🧠 Qu’est-ce qui rend cette menace différente ?

Les menaces internes traditionnelles reposent sur une intention : quelqu'un choisit de divulguer des données ou de saboter un système. Mais l'IA générative introduit des vecteurs de menaces involontaires :

• Un employé colle un code confidentiel dans ChatGPT pour le débogage.

• Un spécialiste du marketing télécharge des données client brutes vers un outil d'écriture IA pour personnaliser les messages.

• Une équipe juridique demande à un LLM de « résumer ce contrat » — et il conserve des clauses sensibles.

  
  

Ces actions peuvent paraître inoffensives, voire utiles. Pourtant, elles peuvent entraîner :

• Exfiltration de données vers les journaux de modèles publics

• Non-conformité réglementaire (RGPD, HIPAA, CPRA)

• Fuite de propriété intellectuelle

• Amplification des biais et hallucinations provenant de sources invérifiables

🧠 Exemples concrets d'IA générative devenant l'initié invisible

🔍 1. Les ingénieurs de Samsung divulguent des données sensibles via ChatGPT (2023)

Début 2023, les ingénieurs de Samsung Semiconductor ont utilisé ChatGPT pour déboguer et synthétiser leur code interne. Sans s'en rendre compte, ils ont soumis du code source sensible et des transcriptions de réunions contenant des conceptions de puces propriétaires. Ces données ont été absorbées par le modèle pendant leurs sessions, créant ainsi un risque de fuite de données.

Source : The Economist Tech Quarterly, 2023

🔍 2. ChatGPT utilisé pour planifier l'attentat de Las Vegas (janvier 2025)

Un ancien Béret vert de l'armée américaine a été arrêté après avoir utilisé ChatGPT pour recueillir des informations sur la fabrication d'explosifs et d'armes à feu. Il aurait planifié un attentat devant un hôtel de Las Vegas le 1er janvier 2025. Cette affaire marque l'une des premières utilisations médiatisées de l'IA générative pour soutenir une tentative de terrorisme aux États-Unis.

Source : The Times UK, janvier 2025

🔍 3. Une faille de sécurité de DeepSeek AI expose l'historique des invites et les clés API (2025)

En janvier 2025, la plateforme d'IA chinoise DeepSeek a subi une violation de données due à une instance cloud mal configurée. Cette violation a exposé les invites, les journaux et les identifiants d'API des utilisateurs, soulevant des inquiétudes quant à la manière dont les plateformes d'IA générative stockent et gèrent les données de requête sensibles.

📎 Source : Wikipédia – DeepSeek

🔍 4. Les pirates utilisent l'IA Gemini de Google pour la recherche et l'ingénierie sociale (2025)

Dans une enquête de 2025, WIRED a révélé que des groupes malveillants de Chine, d'Iran, de Corée du Nord et de Russie utilisaient des modèles d'IA générative accessibles au public, comme Google Gemini, pour soutenir leurs cybercampagnes. Ces groupes auraient utilisé l'IA pour générer du contenu d'hameçonnage, écrire du code malveillant et effectuer des reconnaissances.

📎 Source : WIRED, avril 2025

🔍 5. Injection rapide découverte dans les modèles d'IA à mémoire à long terme (2024-2025)

Des chercheurs en sécurité ont découvert des vulnérabilités critiques dans de grands modèles de langage, dont Gemini de Google, démontrant qu'une injection rapide peut détourner la mémoire du modèle et orienter les résultats futurs. Cela signifie que même des utilisateurs bien intentionnés pourraient, sans le savoir, influencer ou compromettre le comportement du modèle partagé.

📎 Source :Wikipédia – Injection rapide

🔍 6. Le phishing basé sur l'IA devient le principal vecteur d'entrée en 2025

Selon un rapport de 2025 de l'unité 42 de Palo Alto Networks, les e-mails d'hameçonnage générés par l'IA constituent désormais la méthode d'accès initiale la plus courante lors de cyberattaques. Grâce à des modèles génératifs, les attaquants créent des e-mails hautement personnalisés qui imitent le langage et le formatage des employés.

📎 Source : Palo Alto Networks – Rapport IR de l'unité 42, 2025

🛑 Les risques émergents liés à l'utilisation de l'IA générative

1. IA de l'ombre

Les employés utilisent des outils d'IA non autorisés, hors du contrôle de l'entreprise, parfois sans le savoir. Ces « outils fantômes » ne sont ni enregistrés ni réglementés.

2. Fuite rapide

Les données saisies dans les outils d'IA peuvent persister en mémoire, notamment dans les déploiements non privés. Cela crée un risque d'exposition des données à long terme.

3. Biais et hallucinations

Les modèles génératifs reflètent les biais des données d'entraînement et inventent des faits erronés (hallucinations). Lorsqu'ils sont utilisés à des fins de recherche, d'aide à la décision ou de contenu destiné aux clients, les dommages sont à la fois réputationnels et opérationnels.

4. Dérive de la propriété intellectuelle

Lorsque la R&D interne, les stratégies de produits ou le langage juridique sont transmis à des IA externes, les entreprises risquent de perdre le contrôle de la propriété et leur avantage en matière d’innovation.

🔐 Comment les organisations peuvent réagir

✅ 1. Élaborer une politique interne d’utilisation de l’IA

Définissez les outils d'IA utilisables, leur finalité et les données interdites. Partagez cette politique avec tous les services, et pas seulement avec le service informatique.

✅ 2. Mettre en œuvre la prévention des pertes de données (DLP) par l'IA

Déployez des solutions qui surveillent les données sensibles saisies dans les interfaces d'IA. Certains outils de point de terminaison plus récents peuvent détecter et bloquer les soumissions de données non autorisées à des URL d'IA connues.

✅ 3. Proposer des alternatives d'IA internes et sûres

Créez des outils LLM approuvés et en sandbox à l'aide de plateformes d'entreprise sécurisées (par exemple, Microsoft Copilot, Google Cloud Vertex AI, GPT privés). Bénéficiez de gains de productivité sans risque pour la confidentialité .

✅ 4. Sensibiliser aux risques au-delà de la productivité

Organisez une formation de sensibilisation à la sécurité de l'IA qui couvre :

• Ce que les outils d'IA générative font réellement avec les données soumises

• Le risque de contenu généré par l'IA inexact ou juridiquement risqué

• Les limites du recours aux LLM pour obtenir la vérité ou l’expertise

  
  

📊 Statistiques à l'appui

• 52 % des employés ont utilisé des outils d’IA générative pour le travail sans en informer le service informatique.

  → Source : Rapport Cisco AI Trust 2024

  
  

• 33 % des entreprises ont découvert que des données confidentielles avaient été soumises à des outils d’IA publics au cours de l’année écoulée.

  → Source : Enquête Gartner sur les cyber-risques, 2024

  
  

• 80 % des dirigeants estiment que leur organisation manque de visibilité sur l’utilisation de l’IA par les employés.

  → Source : Deloitte Tech Trends, 2025

🧭 Vous ne pouvez pas contrôler ce que vous ne pouvez pas voir

Les outils d'IA générative sont là pour durer et redéfinissent la notion d'« initié ». Aujourd'hui, tout employé disposant d'un navigateur et de bonnes intentions peut représenter un risque pour la sécurité, la conformité et la réputation si les garde-fous appropriés ne sont pas mis en place.

La solution n'est ni la peur ni la surréglementation, mais la transparence, les politiques et l'éducation. Les organisations doivent trouver un équilibre entre innovation et supervision, productivité et confidentialité, et curiosité et contrôle.

Parce que la prochaine violation de données majeure ne viendra peut-être pas d’un pirate informatique. Elle pourrait provenir de votre stagiaire… utilisant ChatGPT pour terminer sa présentation d’intégration.

 

✅ Liste de contrôle des politiques d'utilisation acceptable de l'IA générative

🔐 Utilisation générale

• Seules les plateformes d’IA approuvées peuvent être utilisées pour les tâches liées au travail.

• L’IA ne doit jamais être utilisée pour traiter ou stocker des données confidentielles, personnelles ou exclusives, sauf autorisation explicite.

• Les employés ne doivent pas utiliser de contenu généré par l’IA dans des documents publics sans examen ni citation.

  
  

📄 Traitement des données

• Aucune donnée client, aucun document de stratégie interne ni aucun code source ne peuvent être saisis dans les outils d’IA publics.

• Le contenu rapide saisi dans les outils d'IA est traité comme des données d'entreprise et soumis à la politique DLP.

  
  

📢 Rendement et précision

• Les résultats de l’IA utilisés pour les décisions (par exemple, juridiques, financières, d’embauche) doivent être examinés par un humain qualifié.

• Les employés doivent étiqueter le contenu généré par l’IA s’il est utilisé dans des livrables ou des communications.

  
  

🛠️ Sécurité et conformité

• Enregistrez toute l’utilisation des outils d’IA via les systèmes de l’entreprise ou le VPN.

• Auditer régulièrement l’utilisation des outils d’IA dans tous les services (détection de l’IA fantôme).

  
  

🧠 Formation et sensibilisation

• Tous les employés doivent suivre chaque année une formation sur les risques liés à l’IA et la protection des données.

• Les équipes doivent nommer un « agent de liaison en matière de risques liés à l’IA » pour se tenir au courant des politiques et soutenir leur adoption.