L'adoption de l'IA suit rarement un chemin unique et géré de manière centralisée.
Un employé teste un nouvel assistant IA. Un développeur connecte un agent de codage à un dépôt de données. Une équipe commerciale active une fonctionnalité d'IA au sein d'une application SaaS. Une personne conçoit un flux de travail de recherche à partir de documents d'entreprise.
Il est possible que les équipes de sécurité et de gouvernance n'en voient jamais rien.
C'est IA de l'ombre.
L'IA parallèle comprend les outils, modèles, agents, copilotes, invites, ensembles de données, applications et flux de travail d'IA qui fonctionnent en dehors des processus de gouvernance, de sécurité ou de supervision approuvés.
Le problème majeur n'est pas simplement le fait qu'une organisation n'ait pas approuvé la technologie.
Le véritable risque commence lorsque l'IA non gérée interagit avec les données de l'entreprise, hérite d'accès, crée de nouvelles données ou entreprend des actions sans visibilité ni contrôle appropriés.
La gouvernance moderne de l'IA parallèle doit donc répondre à bien plus que la simple question : “ Quels outils d'IA les employés utilisent-ils ? ”
Les organisations doivent également savoir :
- Quels systèmes d'IA existent ?
- Qui les possède ou les utilise ?
- Quelles données sensibles traitent-ils ?
- À quels systèmes peuvent-ils accéder ?
- Quelles autorisations ont-ils héritées ?
- Quelles actions peuvent-ils effectuer ?
- Quelle activité d'IA enfreint la politique ?
- Où l'IA fantôme représente-t-elle le plus grand risque pour les entreprises ?
Shadow AI : Points clés à retenir
- L'intelligence artificielle parallèle ne se limite pas aux chatbots non approuvés. Cela peut inclure des outils, des modèles, des agents, des copilotes, des invites, des ensembles de données, des applications et des flux de travail d'IA non gérés.
- L'IA fantôme devient un problème de sécurité des données lorsque l'IA accède aux informations d'entreprise. Une IA non gérée peut extraire, traiter, synthétiser, transformer ou exposer des données sensibles.
- Même les IA approuvées peuvent engendrer des risques liés aux IA fantômes. Les employés peuvent activer des fonctionnalités d'IA non réglementées, créer de nouveaux flux de travail ou connecter des plateformes approuvées à des données et des applications sans supervision suffisante.
- La découverte à elle seule ne révèle pas le risque. Les équipes ont également besoin d'informations sensibles, d'identité, d'accès, de propriété, d'activité et de contexte commercial.
- Shadow AI évolue constamment. Les nouveaux outils, agents, intégrations, ensembles de données, autorisations et fonctionnalités d'IA nécessitent une surveillance continue plutôt que des inventaires périodiques.
- BigID associe la découverte de l'IA parallèle à une évaluation des risques basée sur les données. BigID aide les équipes à identifier les IA cachées, l'exposition des données sensibles, les voies d'accès, la propriété, l'activité et les priorités de remédiation.
Qu'est-ce que Shadow AI ?
L'expression « Shadow AI » désigne une technologie d'IA ou une utilisation de l'IA qui opère en dehors des processus de gouvernance, de sécurité, de risque ou de contrôle approuvés par une organisation.
Par exemple :
- Des employés utilisent des applications d'IA générative non approuvées
- Extensions de navigateur avec fonctionnalités d'IA intégrées
- Développeurs déployant des modèles non gérés
- Équipes activant des copilotes au sein d'applications SaaS
- Des agents d'IA créés sans examen centralisé
- Invites, ensembles de données, magasins de vecteurs ou flux de travail de récupération non enregistrés
- Applications d'IA connectées aux données d'entreprise sans examen d'accès approprié
- Projets d'IA expérimentale passant de la phase de test à l'utilisation en entreprise
Une organisation n'a pas besoin d'interdire un outil pour que cela crée un risque lié à l'IA fantôme.
Une plateforme d'IA homologuée peut néanmoins créer des lacunes en matière de gouvernance si les équipes déploient de nouveaux agents, connectent de nouvelles données, étendent les autorisations ou créent des flux de travail que les équipes de sécurité et de gouvernance ne peuvent pas voir.
Cela fait de Shadow AI fondamentalement une Problème de visibilité, de données, d'accès et de gouvernance.
Détectez les IA fantômes avant qu'elles ne créent des problèmes.
Découvrez les outils, modèles, agents, invites, ensembles de données et flux de travail d'IA cachés, puis connectez-les aux données sensibles, aux identités, aux accès et aux risques.
Shadow AI vs. Shadow IT : Quelle est la différence ?
Shadow AI découle du même défi organisationnel que données fictives et l'informatique parallèle : les gens adoptent les technologies plus vite que les équipes centralisées ne peuvent les contrôler.
Mais l'IA modifie le risque.
L'informatique parallèle traditionnelle introduit généralement des applications, une infrastructure et des bases de données non gérées.
Shadow AI peut activement extraire, traiter, transformer, déduire et exploiter les informations d'entreprise.
Quels sont des exemples d'IA fantôme ?
L'intelligence artificielle fantôme peut apparaître dans presque toutes les fonctions de l'entreprise.
Un employé télécharge des données client sur un assistant IA
Un vendeur demande à un assistant IA de résumer les notes clients et télécharge une feuille de calcul contenant les noms, les coordonnées, l'historique des comptes et les détails des transactions.
Le gain de productivité peut sembler inoffensif.
L'équipe de sécurité doit maintenant comprendre quelles données ont quitté l'environnement contrôlé, quelles politiques s'appliquent et si les conditions d'utilisation et les contrôles de sécurité de l'outil correspondent aux exigences de l'organisation.
Un développeur connecte un outil de codage IA à un référentiel.
Un développeur connecte un assistant de codage IA à un référentiel pour dépanner une application.
Le référentiel peut également contenir des identifiants, des secrets, des URL internes, du code propriétaire, des détails d'infrastructure ou des données de configuration client.
La question de sécurité ne se résume pas à savoir si l'organisation a approuvé l'outil de codage.
Les équipes doivent savoir quels référentiels il peut atteindre et quelles données sensibles s'y trouvent.
Une équipe commerciale crée un agent IA
Une unité commerciale développe un agent d'IA pour automatiser un flux de travail de routine.
L'agent se connecte à une application, appelle une API et utilise un compte de service pour récupérer des données.
Personne n'a intentionnellement donné à l'agent un accès étendu à la base de données.
Mais le compte de service le possédait déjà.
L'agent IA peut désormais hériter d'accès bien au-delà de son objectif initial.
Une plateforme SaaS approuvée ajoute des fonctionnalités d'IA
Shadow AI n'arrive pas toujours par l'intermédiaire d'un nouveau fournisseur.
Un fournisseur SaaS agréé peut introduire une fonctionnalité de copilote ou d'IA intégrée que les employés activent avant que les équipes de gouvernance n'examinent les nouveaux flux de données, autorisations, invites ou résultats.
La demande reste approuvée.
L'utilisation de l'IA pourrait ne pas l'être.
Pourquoi l'IA fantôme représente-t-elle un risque pour la sécurité ?
L'IA fantôme crée des risques car les organisations ne peuvent pas protéger, gouverner ou auditer de manière cohérente l'activité d'IA qu'elles ne peuvent pas voir.
Exposition aux données sensibles
Les employés ou les flux de travail d'IA peuvent soumettre données sensibles aux systèmes d'IA qui n'ont pas fait l'objet des examens de sécurité, de confidentialité ou de conformité requis par l'organisation.
L'exposition peut inclure :
- PII
- PHI
- Dossiers financiers
- Informations client
- Code source
- Identifiants et secrets
- propriété intellectuelle
- Contrats
- Informations commerciales confidentielles
Accès IA inconnu
Les systèmes d'IA modernes peuvent accéder aux données d'entreprise via des applications, des API, des comptes de service, des identités de machines, des rôles d'utilisateurs et des autorisations déléguées.
Cela crée un risque même lorsque les employés ne recopient jamais manuellement les informations dans une invite.
Une application d'IA peut récupérer des informations sensibles via ses systèmes connectés.
Gouvernance de l'accès à l'IA aide les organisations à comprendre où ces voies d'accès créent des risques.
Autorisations excessives
Les systèmes d'IA peuvent hériter de plus d'accès que ne l'exige leur fonction prévue.
Par exemple, un agent de support ayant besoin d'un enregistrement client peut hériter de l'autorisation de rechercher ou d'exporter une base de données clients complète.
Cela transforme l'accès excessif en une exposition des données pilotée par l'IA.
Propriétaire inconnu
Les équipes peuvent découvrir un agent ou un modèle d'IA sans savoir qui l'a créé, qui a approuvé son accès aux données ou qui est responsable de sa correction.
Sans une responsabilité partagée, les décisions de gouvernance sont bloquées.
Lacunes en matière de conformité et de politiques
L'IA fantôme peut contourner les politiques internes relatives à l'utilisation, l'accès, la conservation, la confidentialité, l'examen des modèles, les risques liés aux tiers et la gouvernance de l'IA.
Les organisations risquent également de perdre les preuves dont elles ont besoin pour démontrer comment l'IA utilise des informations réglementées ou sensibles.
Activité de l'IA non surveillée
Les risques liés à l'IA évoluent après son déploiement.
Les agents acquièrent de nouveaux outils. Les applications s'enrichissent d'intégrations. Les données évoluent. Les autorisations s'étendent. Les équipes créent de nouvelles invites et de nouveaux flux de travail.
Une approbation ponctuelle ne peut pas prendre en compte tous les changements futurs.
Approfondissez vos connaissances sur les risques liés à l'IA fantôme
Découvrez comment une IA non gérée peut exposer des données sensibles et ce que les équipes de sécurité peuvent faire pour identifier et contrôler l'IA fantôme.
Pourquoi bloquer l'IA fantôme ne suffit pas
Bloquer les applications non approuvées connues peut réduire certains risques.
Cela ne résout pas l'intégralité du problème.
Les organisations doivent également tenir compte des éléments suivants :
- Applications approuvées intégrant des fonctionnalités d'IA
- Agents d'IA développés en interne
- Nouvelles intégrations API
- Modèles et ensembles de données non gérés
- Accès à l'IA hérité via les identités existantes
- Messages qui exposent des informations sensibles
- Flux de travail RAG connectés à des référentiels sensibles
Un modèle binaire approuvé/non approuvé peut également masquer des différences de risque.
Considérons deux scénarios :
- Un outil d'IA non approuvé, sans connexion aux données d'entreprise.
- Un agent d'IA agréé disposant d'un accès excessif aux données clients et financières
Le deuxième scénario pourrait engendrer une exposition beaucoup plus importante.
C’est pourquoi les organisations doivent évaluer l’IA parallèle en fonction de Sensibilité des données, accès, activité, propriété, finalité et impact commercial.
Comment détecter l'IA fantôme
Les organisations ont besoin d'une phase de découverte qui aille au-delà des questionnaires destinés aux employés et des inventaires d'applications approuvées.
Un programme de détection d'IA fantôme performant devrait rechercher :
- Applications et services d'IA
- Modèles et fichiers de modèles
- Agents et copilotes IA
- Invites
- ensembles de données liés à l'IA
- Bases de données vectorielles
- Flux de travail RAG
- API et intégrations d'IA
- Utilisation de l'IA liée aux dépôts de code
- Identités et voies d'accès liées à l'IA
Découverte de l'IA Shadow offre aux organisations un point de départ.
Mais la découverte devient plus utile lorsque les équipes connectent les ressources d'IA aux données et aux accès qui les sous-tendent.
Comment gérer et réduire les risques liés à l'IA fantôme
La gouvernance de l'IA parallèle devrait aider les équipes à passer de la découverte à l'action.
1. Découvrir l'IA en continu
Maintenir une visibilité sur les outils, modèles, agents, ensembles de données, invites et flux de travail d'IA, qu'ils soient autorisés ou non.
Ne vous fiez pas uniquement aux déclarations des participants.
2. Identifier les données sensibles utilisées par l'IA
Utiliser découverte et classification des données Déterminer si l'IA interagit avec des informations réglementées, confidentielles, exclusives, relatives aux clients, aux employés ou autres informations à haut risque.
Cela permet de distinguer les expérimentations à faible risque des utilisations de l'IA qui nécessitent une attention immédiate.
3. Accès à l'IA cartographique
Déterminer comment l'IA accède aux données d'entreprise.
Carte:
- Utilisateurs
- Groupes
- Applications
- Apis
- Comptes de service
- Identités des machines
- Rôles
- Autorisations déléguées
Ensuite, reliez ces voies d'accès aux données sensibles qui se trouvent derrière.
4. Établir la propriété
Désigner des responsables pour les applications, agents, modèles, ensembles de données et flux de travail d'IA.
Les propriétaires doivent comprendre l'objectif commercial, l'accès aux données, les exigences en matière de politiques et les responsabilités de correction associées au système d'IA.
5. Prioriser l'IA parallèle en fonction du risque
Toutes les découvertes en matière d'IA ne méritent pas la même réaction.
Prioriser en fonction de :
- Sensibilité des données
- Niveau d'accès
- Activité de l'IA
- Possession
- Violations du règlement
- Exposition à la conformité
- Impact sur l'entreprise
Cela permet aux équipes de distinguer les expérimentations inoffensives des utilisations de l'IA qui exposent des informations critiques.
6. Appliquer le principe du moindre privilège
L'IA ne devrait recevoir que les accès nécessaires à la finalité pour laquelle elle est prévue.
Examiner les autorisations héritées et les réduire accès excessif où l'IA peut accéder à plus de données ou effectuer plus d'actions que nécessaire.
7. Appliquer les politiques en matière d'IA
Définir des politiques claires pour :
- Utilisation approuvée de l'IA
- Messages sensibles
- Accès aux données IA
- Propriété du modèle et de l'agent
- IA tierce
- Conservation des données
- Résultats générés par l'IA
- Remédiation
Les politiques nécessitent une application technique et des preuves, et non pas seulement de la documentation.
8. Surveiller les changements
Shadow AI ne reste pas statique.
Surveiller l'évolution de l'utilisation, des données, des autorisations, des identités, de l'activité, des intégrations et de la propriété de l'IA au fil du temps.
Surveillance continue aide les équipes à identifier les nouveaux risques avant qu'ils ne deviennent un autre arriéré non géré.
Transformer la visibilité de l'IA Shadow en action
Reliez la découverte de l'IA aux données sensibles, à l'accès, à l'activité, à la propriété, aux risques et à la remédiation afin que les équipes puissent se concentrer sur l'IA fantôme qui crée une exposition réelle.
Questions que les équipes de sécurité devraient se poser à propos de l'IA fantôme
Vérification de préparation à l'IA Shadow
Votre équipe peut-elle répondre à ces questions aujourd'hui ?
✓ Quels sont les outils, modèles, agents, copilotes et flux de travail d'IA existants ?
✓ Quels systèmes d'IA fonctionnent en dehors de toute gouvernance approuvée ?
✓ À qui appartient chaque système d'IA ?
✓ Quelles données sensibles chaque système d'IA utilise-t-il ?
✓ À quoi l'IA peut-elle accéder via les applications, les API et les identités ?
✓ Quelles autorisations d'IA sont excessives ?
✓ Quelles politiques s'appliquent ?
✓ Quelle IA fantôme génère la plus grande visibilité commerciale ?
✓ À qui appartient la dépollution ?
✓ Pouvons-nous détecter les changements d'utilisation ou d'accès à l'IA ?
Comment BigID aide à découvrir et à contrôler l'IA fantôme
BigID aide les organisations à passer de l'identification de l'IA cachée à la compréhension et à la réduction des risques liés aux données qu'elle comporte.
BigID relie la découverte de données Shadow AI à la classification des données sensibles, aux identités, à l'accès, à l'activité, à la propriété, à la priorisation des risques et à la remédiation.
Avec BigID, les organisations peuvent :
- Découvrez l'IA cachée : Détectez les outils d'IA non autorisés, les modèles non gérés, les copilotes, les invites, les agents, les ensembles de données et les flux de travail.
- Identifier les données sensibles de l'IA : Classer les données réglementées, personnelles, confidentielles, exclusives, clients et autres données à haut risque utilisées par l'IA.
- Accès à l'IA cartographique : Reliez l'utilisation de l'IA aux utilisateurs, aux applications, aux API, aux comptes de service, aux identités des machines, aux autorisations et aux données sensibles.
- Établir la propriété : Connectez les systèmes et les flux de travail d'IA aux équipes, aux utilisateurs et aux responsables métiers concernés.
- Corréler l'activité de l'IA : Comprendre comment l'IA interagit avec les données et où son utilisation crée des risques.
- Prioriser les risques liés à l'IA : Concentrez-vous sur l'IA parallèle impliquant des données sensibles, un accès excessif, des activités risquées, des violations de politiques ou des risques de non-conformité.
- Automatiser la correction : Déclenchez des flux de travail pour la réduction des accès, l'application des politiques, l'attribution de la propriété, les notifications, les rapports et la réduction des risques.
L'approche de BigID va au-delà de la simple tenue d'un inventaire des applications d'IA.
BigID connecte l'IA cachée aux données sensibles, aux accès, aux identités, aux activités et au contexte commercial nécessaires pour déterminer ce qui requiert une attention prioritaire.
Découvrez Shadow AI à travers les données
Découvrez comment BigID détecte l'IA cachée, la connecte aux données sensibles et à l'accès, priorise l'exposition et aide les équipes à passer de la visibilité à l'action encadrée.
FAQ sur Shadow AI
Qu'est-ce que Shadow AI ?
L'IA fantôme désigne les outils, modèles, agents, copilotes, invites, ensembles de données, applications ou flux de travail d'IA qui fonctionnent en dehors des processus de gouvernance, de sécurité ou de supervision approuvés par une organisation.
Quels sont des exemples d'IA fantôme ?
Parmi les exemples, citons les employés utilisant des assistants IA non approuvés, les développeurs déployant des modèles non gérés, les équipes commerciales créant des agents IA non autorisés, les utilisateurs activant des fonctionnalités d'IA au sein d'applications SaaS et les flux de travail d'IA se connectant aux données de l'entreprise sans examen approprié.
Pourquoi Shadow AI est-elle risquée ?
L’IA fantôme peut exposer des données sensibles, créer des accès excessifs, contourner les politiques de gouvernance, introduire des identités et des flux de données inconnus, créer des lacunes en matière de conformité et rendre difficile pour les équipes de comprendre comment l’IA fonctionne dans toute l’entreprise.
En quoi Shadow AI diffère-t-il de Shadow IT ?
L'informatique parallèle (Shadow IT) désigne généralement les applications, infrastructures ou technologies non approuvées. L'IA parallèle (Shadow AI) inclut les systèmes capables d'extraire, de transformer, de générer et d'exploiter les données d'entreprise, souvent via des flux de travail autonomes et des autorisations héritées.
Comment les organisations peuvent-elles détecter l'IA fantôme ?
Les organisations peuvent détecter l'IA fantôme en identifiant en continu les applications, les modèles, les agents, les copilotes, les invites, les ensembles de données, les API, les intégrations et les flux de travail d'IA, puis en reliant ces ressources aux utilisateurs, aux identités, aux données, aux accès et aux activités.
L'IA approuvée peut-elle encore engendrer des risques liés à l'IA fantôme ?
Oui. Les plateformes approuvées peuvent créer des lacunes en matière de gouvernance lorsque les employés activent de nouvelles fonctionnalités d'IA, créent des agents non enregistrés, connectent de nouvelles données ou étendent l'accès à l'IA sans examen ni supervision appropriés.
Comment les organisations doivent-elles gérer l'IA fantôme ?
Les organisations doivent en permanence découvrir l'IA, classifier les données qu'elle utilise, cartographier les identités et les accès, établir la propriété, hiérarchiser les risques, appliquer des politiques et le principe du moindre privilège, remédier à l'exposition et surveiller les changements au fil du temps.
Comment BigID contribue-t-il à la gestion des IA fantômes ?
BigID aide les organisations à découvrir l'IA cachée et à relier l'activité de l'IA aux données sensibles, aux identités, aux autorisations, à la propriété, aux chemins d'accès et au contexte commercial afin que les équipes puissent prioriser les risques et automatiser la remédiation.
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