Naviguer dans le futur de l'IA générative et de la cybersécurité des ERP

Étant donné que les entreprises continuent d'exploiter la puissance de l'IA générative, il devient primordial d'aborder la relation complexe entre cette technologie et la sécurité des applications.

On constate un enthousiasme partagé chez les dirigeants quant au potentiel d'exploitation d’une grande quantité de données commerciales pertinentes dans leurs solutions (ERP, CRM, Supply Chain et RH). Tout ceci est mêlé à d’importantes préoccupations sur la façon d'exploiter l'IA de manière sécurisée. Il convient donc de se pencher sur la relation entre l'IA générative et la cybersécurité des ERP.

Le côté obscur de l'IA générative

L'IA générative a son lot de complexités en termes de sécurité des applications. Certes, son potentiel de génération de contenu est considérable, mais les capacités mêmes qui la rendent innovante sont sujettes à des vulnérabilités.

Le risque d'utilisation abusive de l'IA générative à des fins malveillantes constitue une préoccupation majeure. Des personnes mal intentionnées peuvent en effet exploiter ces modèles pour mettre au point des attaques sophistiquées d'ingénierie sociale par la génération de texte. Elles peuvent aussi élaborer des codes malveillants qui deviennent de plus en plus difficiles à détecter par la génération de code.

La sécurité et la confidentialité des données d'apprentissage constituent un autre défi. Les modèles d'IA générative apprennent à partir de vastes ensembles de données, qui contiennent souvent des informations sensibles. Par conséquent, veiller à ce que ces ensembles de données soient contrôlés, afin d'éviter la génération de contenus nuisibles ou confidentiels, complexifie davantage le maintien de la sécurité.

Sécurité et responsabilité partagée au sein de l'IA

Étant donné que 50 % des entreprises mondiales ont intégré l'IA dans différentes sphères de leurs activités, protéger les entreprises contre les menaces émergentes est devenu plus important que jamais. L'intégration de l'IA générative et de la sécurité des applications ERP ne veut pas dire qu’il faut éviter son utilisation à cause des risques potentiels. Il s'agit plutôt d'améliorer l'efficacité et la précision des mesures de sécurité.

Seulement, les entreprises doivent maintenir un certain équilibre entre innovation et sécurité. Si l'automatisation pilotée par l'IA améliore l'efficacité, il est indispensable de conserver une supervision humaine et des contrôles automatisés conçus à cet effet comme point de contrôle final. En effet, les systèmes d'IA générative doivent être complétés par l'intelligence humaine, qui veille à ce que les directives d’éthique soient respectées et à ce que les vulnérabilités imprévues soient prises en compte.

L'IA dans les ERP et les applications critiques repose sur deux éléments essentiels :

Une technologie moderne et complexe que les utilisateurs ont souvent du mal à appréhender, sans parler de sécurité. En ce qui concerne les applications de SAP, il y a de multiples façons d'adopter des cas d'utilisation de l'IA/machine-learning dans les applications de gestion. Ces méthodes englobent des concepts tels que la bibliothèque d'analyse prédictive (PAL), la bibliothèque prédictive automatisée (APL), les vues CDS, le BTP et certains services cloud récents de SAP. Pour les applications d’Oracle, l'IA est fortement intégrée dans son éventail de services cloud ainsi que dans ses logiciels de base de données.
Les données d'entreprise, qui sont utilisées pour former et affiner les modèles. Ces données sont essentielles au comportement et, in fine, à la sortie des modèles. Garantir l'intégrité des données est d’une importance capitale. En effet, il s'agit généralement d'extraits de données opérationnelles, accessibles depuis l'extérieur des environnements de production, sans la protection des systèmes. Les concepts de sécurité traditionnels tels que le contrôle d'accès, le moindre privilège et la séparation des tâches sont extrêmement importants, à tous les niveaux où résident les données de production.

Lorsqu'on adopte les dernières innovations en matière d'IA et qu'on les intègre aux applications d'entreprise, il est essentiel de garantir la sécurité de la plateforme technologique sous-jacente, de sa connexion aux sources de données et de l'application dont elle se sert. Cela s'aligne parfaitement sur une stratégie globale de cybersécurité pour les applications critiques de l'entreprise. Cette stratégie implique une gestion des vulnérabilités, un contrôle des accès et une surveillance des menaces pour la plateforme technologique sous-jacente sur laquelle l'IA s'exécute.

Les stratégies clés pour une initiative sécurisée en matière d'IA dans les ERP

La sécurité des applications d'entreprise, et plus encore lors de la mise en œuvre de l'IA, implique une responsabilité partagée entre le fournisseur d'applications d'entreprise et le client. Pour naviguer dans le paysage complexe de l'IA générative et de la sécurité des applications critiques, plusieurs stratégies sont primordiales :

Une hygiène élémentaire en matière de cybersécurité : Donner la priorité aux mesures de cybersécurité indispensables. Elles incluent une gestion des vulnérabilités couvrant tous les aspects technologiques de l'écosystème des applications de gestion (comme BTP, SAP HANA, SAP S/4HANA dans le cas des applications de SAP), ainsi que d'autres composantes essentielles à l'intégration de l'IA.
Une surveillance continue : Analyser tous les composants technologiques qui construisent les pipelines d'IA et surveiller l'activité des utilisateurs et les comportements potentiellement malveillants, y compris l'exploitation des vulnérabilités techniques.
Des cadres éthiques : Élaborer et respecter des cadres éthiques solides qui régissent le contenu généré par l'IA. Il est essentiel de veiller à ce que l'IA s'aligne sur les valeurs et les objectifs de l'entreprise pour maintenir la confiance et la sécurité.
Gouvernance et conformité : Établir des lignes directrices appropriées pour l'utilisation de l'IA générative par les employés afin de définir clairement quelles actions sont autorisées et lesquelles sont interdites. Il est essentiel de maintenir la surveillance humaine comme point de contrôle final pour tout processus générant du contenu à partir d'une IA générative.
Apprentissage et adaptation continus : Investir dans la formation et le développement continus pour suivre l'évolution du paysage de l'IA générative et de la sécurité. Cela comprend la classification des données, la normalisation et la mise en place de processus rationalisés pour l'onboarding et l’offboarding.

L'IA générative pourrait révolutionner le développement et la sécurité des applications, car elle peut automatiser les tâches et accroître l'efficacité à une échelle sans précédent. Dans le contexte des applications ERP et commerciales, les données fondamentales nécessaires à la réussite des initiatives d'IA peuvent relever de la propriété intellectuelle et secrets industriels, et/ou être soumises à des réglementations strictes. Alors que les entreprises adoptent cette technologie pour mettre au point des solutions innovantes, il est impératif de garder la sécurité au centre des préoccupations et de travailler en partenariat avec les fournisseurs d'applications pour comprendre ce qu'ils doivent faire. Et ce, pour s'assurer que leurs données soient toujours protégées.