RSSI et IA Act : Sécurité Systèmes IA
L’IA Multiplie les Vecteurs d’Attaque
Les systèmes IA introduisent de nouvelles vulnérabilités : data poisoning, model evasion, prompt injection. L’IA Act impose aux RSSI des obligations de robustesse et cybersécurité avec sanctions jusqu’à 15M€.
Vous êtes RSSI et votre entreprise utilise l’IA ? L’IA Act change radicalement votre périmètre de responsabilité.
L’Article 15 du règlement impose des exigences spécifiques de robustesse et de cybersécurité pour les systèmes IA à haut risque. Des attaques que vous n’avez peut-être jamais rencontrées : data poisoning, adversarial examples, model extraction.
Ce guide détaille vos nouvelles obligations, les menaces spécifiques à l’IA, et comment sécuriser vos systèmes pour être conforme au 2 août 2026.
Par Loïc Gros-Flandre
Directeur de Modernee – Agence IA et Fondateur de Soignant Voice. Expert en conformité IA et cybersécurité des systèmes intelligents.
Ce que vous allez apprendre
- → Les exigences Article 15 pour la sécurité IA
- → Les 6 types d’attaques adversariales à connaître
- → 3 cas de failles de sécurité IA et leurs conséquences
- → Guide 7 étapes pour sécuriser vos systèmes IA
- → Checklist sécurité RSSI téléchargeable
Infographie : Les menaces adversariales contre les systèmes IA
🛡️ Le Nouveau Rôle du RSSI face à l’IA Act
Photo par Campaign Creators sur Unsplash
L’IA Act transforme le périmètre du RSSI. La sécurité classique (pare-feu, antivirus, authentification) ne suffit plus. Les systèmes IA introduisent des vulnérabilités spécifiques qui nécessitent des compétences et des outils nouveaux.
📋 Article 15 : Vos Obligations de Sécurité
L’Article 15 de l’IA Act définit les exigences de robustesse et cybersécurité pour les systèmes à haut risque :
- 🔒 Précision et robustesse : Le système doit maintenir ses performances face à des conditions adverses
- 🔒 Résilience aux erreurs : Comportement approprié face aux entrées incorrectes ou malveillantes
- 🔒 Protection cybersécurité : Niveau de sécurité adapté aux risques, y compris les attaques adversariales
- 🔒 Mécanismes de fallback : Système de repli en cas de défaillance
Périmètre Élargi du RSSI
Avec l’IA Act, le RSSI n’est plus seulement responsable de l’infrastructure IT. Il doit protéger : les données d’entraînement, l’intégrité des modèles, les pipelines ML, et les interfaces d’inférence.
🎯 Compétences Nouvelles Requises
Le RSSI IA Act doit développer de nouvelles compétences :
| Domaine | Compétence traditionnelle | Compétence IA requise |
|---|---|---|
| Menaces | Malware, phishing, DDoS | Data poisoning, adversarial attacks, model extraction |
| Protection données | Chiffrement, contrôle d’accès | Intégrité datasets, differential privacy, federated learning |
| Tests | Pentest, scan vulnérabilités | Tests adversariaux, fuzzing ML, red teaming IA |
| Monitoring | SIEM, logs réseau | Détection drift, anomalies inférence, surveillance modèle |
| Incident response | Containment, recovery | Rollback modèle, quarantaine données, réentraînement |
« L’IA Act impose au RSSI de comprendre les modèles ML aussi bien qu’il comprend les réseaux. C’est un changement de paradigme complet. »
— Guillaume Poupard, Ancien Directeur Général de l’ANSSI
⚔️ Les 6 Types d’Attaques Adversariales
Photo par Scott Graham sur Unsplash
Les attaques adversariales ciblent spécifiquement les vulnérabilités des systèmes IA. Le RSSI doit les connaître et les anticiper.
🧪 1. Data Poisoning (Empoisonnement des Données)
L’attaquant injecte des données malveillantes dans le dataset d’entraînement pour biaiser le modèle.
- 🎯 Cible : Datasets d’entraînement et de validation
- ⚡ Impact : Biais systémiques, backdoors dans le modèle
- 🛡️ Protection : Validation des données, détection d’anomalies, provenance tracking
🎭 2. Model Evasion (Contournement)
L’attaquant modifie légèrement les entrées pour tromper le modèle en production sans alerter les défenses.
- 🎯 Cible : Inférence du modèle en production
- ⚡ Impact : Fraude non détectée, contenu inapproprié validé
- 🛡️ Protection : Adversarial training, détection d’inputs suspects, multi-modèles
🔓 3. Model Extraction (Vol de Modèle)
L’attaquant envoie de nombreuses requêtes pour reconstituer le modèle et le voler.
- 🎯 Cible : API d’inférence exposée
- ⚡ Impact : Vol de propriété intellectuelle, réplication pour attaques
- 🛡️ Protection : Rate limiting, monitoring requêtes, watermarking
💬 4. Prompt Injection (LLM)
L’attaquant manipule les entrées textuelles pour détourner le comportement d’un LLM.
- 🎯 Cible : Chatbots, assistants IA, systèmes génératifs
- ⚡ Impact : Contournement des guardrails, fuite d’informations
- 🛡️ Protection : Filtrage entrées/sorties, prompt hardening, sandboxing
🚪 5. Backdoor Attacks
L’attaquant insère une porte dérobée pendant l’entraînement, activable par un trigger spécifique.
- 🎯 Cible : Modèles pré-entraînés, supply chain ML
- ⚡ Impact : Comportement malveillant sur commande
- 🛡️ Protection : Audit modèles tiers, fine-tuning contrôlé, tests de trigger
🔍 6. Membership Inference
L’attaquant détermine si une donnée spécifique était dans le dataset d’entraînement.
- 🎯 Cible : Confidentialité des données d’entraînement
- ⚡ Impact : Fuite d’informations sensibles (ex: dossiers médicaux)
- 🛡️ Protection : Differential privacy, régularisation, sortie probabiliste
🎯 Quiz : Votre Niveau de Sécurité IA (5 min)
🏢 3 Cas de Failles Sécurité IA
🏦 Cas 1 : Banque – Model Extraction via API
Contexte
Une banque expose son modèle de scoring crédit via API. Un concurrent envoie des millions de requêtes pour reconstituer le modèle et l’utiliser.
Défaillances identifiées :
- ❌ Pas de rate limiting : Requêtes illimitées autorisées
- ❌ Outputs trop précis : Probabilités exactes au lieu de catégories
- ❌ Pas de monitoring : Comportement suspect non détecté pendant 3 mois
Conséquences :
- 💶 Perte estimée : 5M€ en R&D modèle volé
- ⚖️ Sanction IA Act potentielle : 15M€ (défaut de protection Article 15)
- 📉 Impact business : Concurrent lance produit similaire en 6 mois
🏥 Cas 2 : Hôpital – Data Poisoning sur IA Diagnostic
Contexte
Un attaquant compromet le système d’annotation des images médicales. Pendant 6 mois, 2% des images sont mal étiquetées, biaisant le modèle de diagnostic cancer.
Défaillances identifiées :
- ❌ Pas de validation données : Aucune vérification de cohérence des annotations
- ❌ Accès non contrôlé : Sous-traitant avec accès administrateur
- ❌ Pas d’audit trail : Modifications non tracées
Conséquences :
- 💶 Sanction IA Act : 15M€ (système haut risque non conforme)
- ⚖️ Responsabilité pénale : Mise en danger de la vie d’autrui
- 🔧 Coût réparation : 2M€ (réentraînement complet + audit)
🛒 Cas 3 : Retail – Prompt Injection sur Chatbot
Contexte
Un chatbot e-commerce est détourné par prompt injection. Il divulgue des informations confidentielles sur les marges et les stratégies de pricing.
Défaillances identifiées :
- ❌ Pas de filtrage : Entrées utilisateur non sanitisées
- ❌ Contexte trop large : LLM avait accès à des données confidentielles
- ❌ Pas de classification sorties : Aucune détection de fuite d’information
Conséquences :
- 💶 Impact commercial : Concurrents exploitent les informations
- ⚖️ Sanction potentielle : 7,5M€ (défaut de robustesse)
- 📢 Réputation : Incident médiatisé, perte de confiance clients
🛠️ Guide 7 Étapes : Sécuriser vos IA
Photo par Carlos Muza sur Unsplash
Voici le plan d’action complet pour sécuriser vos systèmes IA selon l’Article 15.
Cartographier les Systèmes IA et Vulnérabilités
Identifiez tous les systèmes IA : modèles en production, pipelines d’entraînement, APIs exposées, données utilisées. Pour chaque système, documentez les points d’attaque potentiels.
Durée : 2-3 semaines | Livrables : Inventaire IA, cartographie menaces
Évaluer les Risques Cyber Spécifiques IA
Analysez les menaces pour chaque système : data poisoning, model evasion, extraction, prompt injection, backdoors, membership inference. Évaluez impact et probabilité.
Durée : 2 semaines | Livrables : Analyse de risques IA, matrice impact/probabilité
Implémenter les Mesures Article 15
Mettez en place les protections exigées : adversarial training, rate limiting, filtrage entrées/sorties, mécanismes de fallback, détection d’anomalies.
Durée : 4-8 semaines | Livrables : Contrôles implémentés, tests validés
Sécuriser le Pipeline de Données
Protégez l’intégrité des données : chiffrement, contrôle d’accès strict, signatures cryptographiques, versioning, audit trail complet, ségrégation environnements.
Durée : 3-4 semaines | Livrables : Pipeline sécurisé, politique données
Réaliser les Tests de Robustesse
Effectuez : tests adversariaux, fuzzing ML, stress tests, tests de régression, red teaming IA. Documentez tous les résultats pour la conformité.
Durée : 4-6 semaines | Livrables : Rapport tests robustesse, preuves de conformité
Documenter la Conformité Sécurité
Produisez la documentation technique : architecture sécurité, analyse risques, mesures protection, résultats tests, procédures monitoring, plan incident response.
Durée : 3-4 semaines | Livrables : Dossier sécurité IA Act complet
Mettre en Place la Surveillance Continue
Implémentez : monitoring temps réel, détection drift, alertes anomalies, logs horodatés (conservation 10 ans), procédures réponse incidents IA.
Durée : Continue | Livrables : Dashboard monitoring, procédures incident
« La sécurité IA n’est pas un projet ponctuel. C’est un processus continu d’adaptation face à des menaces qui évoluent aussi vite que la technologie. »
— Bruce Schneier, Cryptographe et expert en sécurité
🔐 Évaluateur Maturité Sécurité IA
❓ Questions Fréquentes RSSI IA Act
Le RSSI est responsable de la sécurité et de la robustesse des systèmes IA (Article 15). Cela inclut : protection contre les attaques adversariales, tests de robustesse, surveillance continue, documentation sécurité, et gestion des incidents cyber impliquant l’IA.
Une attaque adversariale vise à tromper ou manipuler un système IA. Les principales sont : data poisoning (corrompre les données), model evasion (contourner la détection), model extraction (voler le modèle), et prompt injection (manipuler les LLM).
L’Article 15 exige : résilience aux erreurs, comportement approprié face à des entrées adversariales, mécanismes de fallback, et niveau de cybersécurité adapté aux risques. Des tests de robustesse documentés sont obligatoires.
Les tests incluent : tests adversariaux (injections malveillantes), fuzzing (entrées aléatoires), stress tests (charge extrême), tests de régression (stabilité), et red teaming (attaques simulées). Tous les résultats doivent être documentés.
En cas de manquement grave à ses obligations, le RSSI peut être mis en cause. La responsabilité personnelle est engagée si un incident cyber résulte d’une négligence caractérisée dans la mise en place des protections exigées.
Protégez par : contrôle d’accès strict, chiffrement au repos et en transit, signatures cryptographiques pour l’intégrité, versioning des datasets, audit trail complet, et ségrégation des environnements.
La surveillance doit couvrir : détection de drift (dérive du modèle), monitoring des performances, détection d’anomalies dans les entrées/sorties, alertes comportements suspects, et logs horodatés conservés 10 ans.
L’Article 4 impose une formation à la maîtrise de l’IA pour tous les profils impliqués. Le RSSI doit se former aux spécificités de la sécurité IA. Une formation RSSI IA dédiée est fortement recommandée.
🎓 Formation : Sécurité IA pour RSSI
Formation Certifiante AI Act
Maîtrisez les exigences de sécurité Article 15, les attaques adversariales, et les tests de robustesse pour protéger vos systèmes IA.
- ✅ Module « Sécurité IA et Article 15 »
- ✅ Attaques adversariales en détail
- ✅ Templates documentation sécurité
- ✅ Certificat valide dans toute l’UE
✅ Conclusion : Le RSSI au Cœur de la Conformité IA
L’IA Act place le RSSI en première ligne de la conformité. La sécurité des systèmes IA n’est plus optionnelle, c’est une obligation légale avec des sanctions financières importantes.
Les 3 points essentiels à retenir
- 1️⃣ Nouvelles menaces : Data poisoning, model evasion, prompt injection – le RSSI doit les connaître
- 2️⃣ Article 15 : Tests de robustesse, protection cybersécurité, surveillance continue obligatoires
- 3️⃣ Documentation : Tous les tests et mesures doivent être documentés et conservés 10 ans
Le RSSI qui maîtrise la sécurité IA devient un atout stratégique pour son organisation. Ceux qui ignorent ces nouvelles responsabilités exposent leur entreprise à des sanctions jusqu’à 15M€.
Le temps presse. Formez-vous et sécurisez vos systèmes IA maintenant.
Sources Officielles Citées
- Règlement (UE) 2024/1689 – IA Act • Article 15 : Robustesse et cybersécurité
- ENISA – Défis cybersécurité IA • Recommandations européennes
- ANSSI – Guide sécurité IA • Bonnes pratiques françaises