Intelligence Artificielle et Cybersécurité

L’intelligence artificielle (IA) bouleverse de nombreux secteurs, et la cybersécurité n’échappe pas à la règle. Cette technologie présente un potentiel immense pour renforcer la protection des systèmes informatiques et des données sensibles, en améliorant la détection des menaces, la prévention des attaques et la réponse aux incidents.

L’IA regroupe un ensemble de techniques visant à créer des systèmes informatiques capables d’imiter, de reproduire ou de compléter des tâches qui nécessitent généralement l’intelligence humaine. Elle peut être classée en 3 catégories : l’intelligence artificielle étroite (ANI), l’intelligence artificielle générale (AGI) et la superintelligence artificielle (ASI).

Ce type d’IA est conçu pour effectuer une tâche spécifique ou un ensemble de tâches limitées. Ces systèmes sont spécialisés dans un domaine étroit et ne peuvent pas généraliser leurs compétences à d’autres domaines.

Exemples :

• Génération de texte : ChatGPT d’Open AI, Gemini de Google ou encore Copilot de Microsoft.
• Assistants vocaux: Siri d’Apple, Alexa d’AMAZON et Google Assistant.
• Systèmes de recommandation : dans les services de streaming comme Netflix, Spotify ou YouTube.
• Reconnaissance d’image : les applications de reconnaissance faciale comme Face ID sur les iPhones.
• Filtres de spam : les filtres de spam dans les services de messagerie électronique comme Gmail.
• Systèmes de navigation : Les GPS et les applications de navigation comme Google Maps.
• Traduction automatique : des outils comme Google Translate.

L’IA forte vise à égaler ou à dépasser les capacités humaines dans tous les aspects. Ce type d’IA est capable de comprendre, d’apprendre, de raisonner et de résoudre des problèmes dans divers domaines, de manière similaire à un être humain.

Exemples :

• Apprentissage autonome.
• Systèmes de planification, raisonnement et résolution de problèmes complexes.
• Véhicules autonomes.
• Analyse de données médicales.
• Jeux vidéo et échecs : comme le programme AlphaGo de DeepMind, qui a battu le champion du monde de Go, un jeu de stratégie complexe.
• Création d’art : l’IA profonde est également utilisée pour créer de l’art, comme la musique, les peintures et les écrits, en utilisant des algorithmes génératifs.
• Détection de la fraude : dans le secteur financier, l’IA profonde est utilisée pour détecter les activités frauduleuses en analysant les modèles de transactions.
• Assistants personnels polyvalents.
• Assistance à la recherche médicale avancée.
• Systèmes de transport autonomes intégrés.

La super IA est le concept théorique le plus avancé de l’intelligence artificielle. Cette IA dépasserait largement l’intelligence humaine dans tous les aspects, y compris l’apprentissage, la créativité, la compréhension émotionnelle, la résolution de problèmes, et la prise de décision.

Exemples :

• Amélioration continue : l’ASI va s’améliorer d’une manière autonome, en optimisant ses propres algorithmes, et en perfectionnent ces langages.
• Découverte scientifiques : l’ASI accélérait la recherche scientifique en analysant des données en masses, et des modèles complexes avec des résultats plus avancés.
• Innovations artistique : l’ASI générerait de nouveaux styles de la musique, des peintures, des sculptures et mêmes des romans.
• Gouvernance et prise de décision : l’ASI proposerait des solutions innovantes aux différentes questions mondiales telles que les conflits internationaux, la pauvreté, le changement climatique, les pandémies ou la sécurité alimentaire, en analysant l’histoire, des scénarios, des données complexes, afin d’établir des politiques face à ces questions.
• Médecine innovante : l’ASI pourrait proposer des nouveaux médicaments, des protocoles médicaux, ou des thérapies personnalisées, en analysant plusieurs données génétiques, des analyses, des composant, et des découvertes.

L’intelligence artificielle est composée de sous-domaines, parmi lesquels on retrouve :

L’apprentissage automatique permet aux systèmes d’IA d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Par exemple, un système d’apprentissage automatique peut apprendre à identifier des courriels frauduleux en analysant des millions d’exemples.

L’apprentissage profond est une technique d’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour traiter de grandes quantités de données complexes. Les réseaux de neurones artificiels sont inspirés du fonctionnement du cerveau humain et sont capables de reconnaître des schémas et des relations subtiles dans les données.

Cette approche a permis des avancées significatives dans des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et la traduction automatique.

Le NLP est un domaine de l’IA qui se concentre sur l’interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Les systèmes de NLP permettent aux ordinateurs de comprendre, d’analyser et de générer du langage humain de manière naturelle. Les applications courantes incluent la traduction automatique, la génération de texte et les chatbots.

La robotique intelligente combine l’IA avec la robotique pour créer des systèmes autonomes ou semi-autonomes capables d’interagir avec leur environnement et d’effectuer des tâches physiques. Les robots intelligents sont utilisés dans divers domaines, tels que la fabrication, la logistique, les soins de santé et l’exploration spatiale.

Les recherches en IA ont débuté dans les années 1950, mais le développement de cette technologie a connu une accélération fulgurante ces dernières années, grâce à l’augmentation de la puissance de calcul et à la disponibilité de données massives.

Retrouvez l’historique de l’IA en détail dans cette frise proposée par Alp ICT.

L’IA trouve aujourd’hui des applications dans une multitude de domaines, tels que :

• Santé: Diagnostic médical, développement de médicaments, analyse d’images médicales.
• Finance : Détection des fraudes, gestion des risques, analyse de marché.
• Automobile : Véhicules autonomes, systèmes d’aide à la conduite, optimisation du trafic.
• Aéronautique : Maintenance prédictive, optimisation des trajectoires de vol, analyse des données de vol.
• Sécurité : Détection des intrusions, analyse des cybermenaces, réponse aux incidents.
• Marketing : Recommandation de produits, personnalisation de la publicité, analyse du comportement des consommateurs.
• Agriculture : Optimisation des rendements, gestion de l’eau et des engrais, suivi des cultures.

… et bien sûr, la cybersécurité n’est pas en reste. C’est sur ce domaine particulier que nous allons nous concentrer maintenant

La cybersécurité n’échappe donc pas à l’IA et bénéficie de son potentiel dans de nombreux périmètres. L’intelligence artificielle s’avère un outil précieux pour contrer les cybermenaces sur de nombreux fronts. Pour ne citer que quelques exemples, on retiendra :

Les systèmes d’IA sont capables d’analyser d’immenses volumes de données pour identifier des schémas suspects et des activités malveillantes qui pourraient indiquer une cyberattaque. Ils peuvent détecter des logiciels malveillants, des tentatives d’intrusion, des attaques par phishing, etc.

En utilisant des techniques d’apprentissage automatique, l’IA aide à prévenir les attaques en identifiant les vulnérabilités dans les systèmes informatiques et en renforçant les défenses en conséquence. Par exemple, l’IA peut être utilisée pour mettre à jour automatiquement les pares-feux et les systèmes de détection des intrusions pour se protéger contre de nouvelles menaces.

Les systèmes d’IA ont la capacité de surveiller le comportement des utilisateurs et des appareils connectés à un réseau afin de détecter des activités suspectes. Par exemple, un système d’IA sait repérer un comportement anormal sur un réseau, comme une tentative d’accès à des ressources auxquelles un utilisateur n’a habituellement pas accès, ou un volume inhabituel de transferts de données.

En cas d’attaque informatique, l’IA peut être utilisée pour accélérer la réponse et en atténuer les impacts. Des systèmes d’IA automatisent certaines tâches, comme l’isolement des parties infectées d’un réseau pour empêcher la propagation d’un logiciel malveillant, permettant aux équipes de sécurité de se concentrer sur les actions critiques.

Cependant, il est important de souligner que l’IA peut également être utilisée à des fins malveillantes, comme pour lancer des attaques par force brute, ou Déni de service (DDSOS). Les pirates informatiques vont ainsi développer des algorithmes d’apprentissage automatique capables de générer des logiciels malveillants plus sophistiqués, capables de contourner les systèmes de défense traditionnels.

L’intelligence artificielle révolutionne la cybersécurité, offrant des outils inédits pour combattre les cybermenaces.

• Automatisation des tâches répétitives et fastidieuses, libérant les analystes de sécurité pour se concentrer sur des tâches plus complexes.
• Amélioration de la précision et de la rapidité de la détection des menaces.
• Prévention proactive des attaques en identifiant les vulnérabilités avant qu’elles ne soient exploitées.
• Analyse en continu des données de sécurité pour identifier les menaces émergentes.
• Fonctionnement 24h/24 et 7j/7, sans interruption ni fatigue.

Les avantages de l’IA sont indéniables. Cependant, cette technologie prometteuse n’est pas sans failles.

• Coût élevé de développement et de mise en œuvre des solutions d’IA.
• Difficulté à interpréter les résultats des algorithmes d’IA, ou résultats parfois erronés, ce qui peut poser des problèmes de transparence et de confiance.
• Risque de biais dans les algorithmes d’IA, si les données utilisées pour leur apprentissage sont biaisées.
• Vulnérabilité potentielle des systèmes d’IA aux attaques visant à les manipuler ou à les contourner.

Tout cela soulève des questions légitimes. L’IA ne doit pas être considérée comme une solution miracle. Elle est un outil puissant, mais son utilisation doit être raisonnée et encadrée. Les professionnels de la cybersécurité doivent être formés à son utilisation et capables de comprendre ses limites.

L’intelligence artificielle est un atout réel dans la lutte contre la cybercriminalité, mais elle ne doit pas remplacer le jugement humain.

L’arrivée de l’IA ne signifie donc pas la disparition des métiers de la cybersécurité. Au contraire, l’IA transformera ces professions en exigeant de nouvelles compétences. Les analystes et les experts en sécurité doivent désormais être capables de :

• Comprendre et interpréter les résultats des systèmes d’IA.
• Superviser et piloter les solutions d’IA pour en optimiser les performances.
• Développer des stratégies de cybersécurité intégrant l’IA.
• Continuer à innover et à développer de nouvelles techniques de défense contre les cybermenaces.

Pour les professionnels de la cybersécurité, la formation continue est donc essentielle pour rester à la pointe des nouvelles technologies et développer les compétences nécessaires pour collaborer efficacement avec l’IA.

La puissance de l’IA exige que son utilisation soit responsable, éthique et encadré. Les algorithmes d’IA doivent être explicables et audités pour garantir leur impartialité et leur fiabilité. La protection des données personnelles doit également être une priorité absolue. Des cadres réglementaires, comme le règlement européen sur l’IA, structurent son développement et son utilisation pour garantir la protection des droits fondamentaux et la sécurité de tous.

L’Union européenne a pris conscience des enjeux et des défis posés par l’IA. L’adoption du Règlement sur l’intelligence artificielle (AI Act) par l’Union européenne en décembre 2023 marque un tournant historique dans la régulation de cette technologie prometteuse. Ce texte, fruit de plus de deux ans de discussions intenses entre les institutions européennes, vient couronner un processus réglementaire entamé en 2021 avec la proposition initiale de la Commission européenne. Ce règlement vise à garantir un développement et une utilisation responsables de l’IA, en protégeant les droits fondamentaux des citoyens et en favorisant l’innovation.

• Classification des systèmes d’IA en fonction de leur niveau de risque.

Les systèmes à haut risque, tels que ceux utilisés dans le secteur de la santé, de la sécurité et des services financiers, seront soumis à des exigences réglementaires plus strictes.

• Obligation de transparence pour les développeurs d’IA

Ils devront fournir des informations détaillées sur le fonctionnement, les capacités et les limites de leurs systèmes afin d’assurer une transparence suffisante.

• Exigences strictes en matière de qualité des données

Les données utilisées pour entraîner les systèmes d’IA devront être pertinentes, appropriées et non discriminatoires.

• Interdiction de certaines pratiques d’IA.

Certaines applications de l’IA, jugées inacceptables, seront interdites, comme la manipulation comportementale ou l’utilisation de l’IA pour exploiter des groupes sociaux vulnérables. La loi vise à protéger les droits fondamentaux des citoyens, tels que la vie privée, la non-discrimination et la liberté d’expression, dans le développement et l’utilisation de l’IA.

• Mise en place de mécanismes de surveillance et de sanctions.

Des autorités de contrôle seront chargées de veiller au respect du règlement et de sanctionner les manquements, avec des amendes allant jusqu’à 35 millions d’euros ou 7 % du chiffre d’affaires mondial.

Les consommateurs pourront faire valoir leurs droits, déposer des plaintes et recevoir des explications et les entreprises devront signaler qu’une image ou du texte sont généré par l’IA.

En savoir plus sur l’AI act

La France s’engage elle-aussi activement pour une IA responsable et bénéfique. Dans notre prochain article, nous nous intéresserons aux recommandations de la Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés (CNIL) publiées le 8 avril 2024, qui fournissent un cadre d’application du règlement européen sur l’IA en France, en particulier pour les acteurs du secteur privé. Ces recommandations portent notamment sur la gouvernance des projets d’IA, l’évaluation des impacts sur les droits fondamentaux et la transparence vis-à-vis des utilisateurs.

L’IA, alliée précieuse dans la lutte contre la cybercriminalité

L’intelligence artificielle apporte ainsi un souffle nouveau dans le domaine de la cybersécurité, offrant des outils inédits pour combattre les cybermenaces. L’IA n’en est qu’à ses débuts, c’est pourquoi il est important d’adopter dès aujourd’hui une approche raisonnée et mesurée face à cette technologie prometteuse, et le faire dans un cadre éthique et responsable, en tenant compte des risques et dans le respect des réglementations en vigueur.

En conjuguant les forces de l’IA avec le savoir-faire humain, nous pourrons bâtir un avenir numérique plus sûr et plus résilient, où la cybersécurité ne sera plus une source de préoccupation mais un gage de sérénité.