Cartographier les risques de l’IA : une priorité stratégique pour les entreprises
Face à l’essor des usages non maîtrisés et à la pression réglementaire croissante, la capacité à anticiper, documenter et contrôler les impacts de ces technologies devient un enjeu central de gouvernance. Une nouvelle discipline s’impose: la cartographie des risques IA.
Des projets IA partout, une visibilité nulle
Dans de nombreuses organisations, les directions métiers initient des projets d’IA sans coordination formelle avec les équipes cybersécurité, juridiques ou IT. L’accès facilité à des outils puissants – copilotes, assistants conversationnels, plateformes d’IA générative en mode SaaS – encourage des expérimentations locales, souvent invisibles au niveau central.
Ce phénomène rend l’identification des risques particulièrement complexe. Sans inventaire précis des cas d’usage, il est impossible d’évaluer les expositions à des fuites de données, à des biais algorithmiques ou à des dérives éthiques. Cette opacité constitue, à elle seule, un premier niveau de risque majeur.
Une méthode en quatre étapes
Pour répondre à cette situation, une démarche structurée s’impose. Elle s’articule autour de quatre étapes clés:
1. Recenser les cas d’usage IA actifs et latents
La première phase consiste à dresser une cartographie fonctionnelle des initiatives IA en cours, y compris les pilotes internes ou les solutions achetées directement par les métiers. Cet audit doit intégrer :
- Les fournisseurs de modèles (OpenAI, Mistral, Hugging Face…)
- Les outils intégrés dans les workflows (Microsoft Copilot, Notion AI, agents internes)
- Les fonctions ciblées (support, RH, finance, marketing…)
2. Classifier les types de données traitées
Chaque cas d’usage doit être analysé sous l’angle des données manipulées : données personnelles, données sensibles, secrets industriels, documents confidentiels, etc. Cette classification permet de mesurer les enjeux juridiques (RGPD, secret d’affaires) et techniques (cryptage, pseudonymisation, traçabilité).
3. Évaluer les risques liés aux modèles et à leur autonomie
L’analyse doit porter sur :
- La nature du modèle utilisé (LLM open source ou fermé, pré-entraîné ou fine-tuné)
- Les risques associés : prompt injection, hallucination, escalade de privilèges, persistance de données, biais
- Le niveau d’autonomie accordé (simple suggestion ou action directe)
Des référentiels émergent pour structurer cette analyse, comme MITRE ATLAS (pour les menaces IA), OWASP Top 10 LLM (pour les vulnérabilités des modèles), ou encore la norme ISO 42001, dédiée au management des systèmes d’IA.
4. Construire une matrice de risques évolutive
Dernière étape : formaliser une matrice croisant criticité, probabilité d’occurrence, impact potentiel et capacité de mitigation. Cette cartographie doit être vivante, actualisée à mesure que les projets évoluent. Elle permet de prioriser les contrôles techniques, les actions de formation, et les arbitrages stratégiques.
Une responsabilité partagée, une gouvernance à consolider
La cartographie des risques IA ne relève pas exclusivement de la cybersécurité. Elle doit associer les directions métiers, la DSI, la direction juridique et la conformité. Cette transversalité est la condition d’une gouvernance efficace.
Dans un contexte où les régulateurs s’apprêtent à imposer des obligations fortes (AI Act européen, ISO, chartes sectorielles), disposer d’une cartographie formelle devient un élément de preuve. C’est aussi un levier de pilotage stratégique pour les entreprises qui souhaitent tirer parti de l’IA sans sacrifier leur intégrité opérationnelle ou réglementaire.
4 étapes pour bâtir une cartographie des risques IA
| Étape | Objectif | Actions concrètes | Outils / Référentiels utiles |
|---|---|---|---|
| 1. Identifier les cas d’usage IA existants ou en cours | Avoir une vision claire des projets IA dans l’organisation (même les POC métiers) | Recenser les outils utilisés (copilotes, chatbots, agents), les équipes impliquées, les fournisseurs | Audit interne, entretiens métiers, inventaire IT, outils d’observabilité |
| 2. Catégoriser les types de données manipulées | Évaluer les niveaux de sensibilité et les obligations légales associées | Classer les flux de données : personnelles, sensibles, confidentielles, publiques | Cartographie RGPD, politiques internes de classification, DLP |
| 3. Évaluer les risques liés aux modèles et à leur usage | Identifier les vulnérabilités liées aux modèles et aux contextes d’usage | Analyse des biais, risques d’attaque par injection, hallucinations, dépendance au fournisseur | OWASP Top 10 LLM, MITRE ATLAS, évaluation adversariale, revue code modèle |
| 4. Cartographier les risques et planifier les actions de mitigation | Formaliser un cadre de gouvernance IA clair et évolutif | Élaborer une matrice risques / impacts / contrôles / responsables | Matrice de risques, score de criticité, référentiel ISO 42001, tableaux de bord cyber |
