IA générative : entre innovation massive et vulnérabilités systémiques

L'IA générative promet un fort gain de productivité, mais elle crée aussi une dépendance à des technologies contrôlées par peu d'acteurs, souvent étrangers. Quels en sont les vrais enjeux ?

L’intelligence artificielle générative bouleverse en profondeur nos usages numériques. Développement logiciel, automatisation des tâches, génération de contenu, support client, détection de menaces… la promesse d’un gain de productivité à grande échelle est désormais tangible. Mais cette accélération technologique s’accompagne d’une autre réalité, plus silencieuse, mais tout aussi structurante : la GenAI repose sur des fondations techniques, matérielles et culturelles concentrées entre les mains de quelques acteurs, le plus souvent étrangers. Or, derrière l’éblouissement technologique, il faut bien se poser une question simple : de quoi devenons-nous dépendants ? 

Une révolution technologique… et une extension de la surface d’attaque 

L’intégration de l’IA générative dans les outils du quotidien transforme déjà notre manière de travailler. Du développeur qui génère du code à l’analyste qui formule des hypothèses à partir de données textuelles, les cas d’usage se multiplient à grande vitesse. 

Mais ces outils ne sont pas neutres. Ils s’interfacent souvent avec des systèmes critiques, manipulent des données sensibles, et se fondent sur des mécanismes complexes difficilement audités. Cette situation crée une nouvelle surface d’attaque pour les cybercriminels. Cela pose un problème : on intègre une technologie qu’on ne contrôle ni dans ses biais, ni dans ses choix de conception, ni dans son fonctionnement intime. Ce n’est pas un problème d’éthique ou de morale. C’est un problème de maîtrise, de souveraineté, de sécurité. 

Des campagnes comme ‘Opération Triangulation’ ont prouvé que même les écosystèmes réputés hermétiques pouvaient être infiltrés via des chaînes d’exploitation sophistiquées. Demain, à mesure que les IA seront embarquées dans les OS, les apps et les services critiques, elles deviendront une nouvelle brique à sécuriser - et donc un vecteur potentiel. Quels garde-fous existent pour éviter la fuite d’informations confidentielles via les outputs générés ? L’IA générative, par nature, mémorise, apprend, extrapole. Autant de caractéristiques qui en font un formidable levier… mais aussi un outil potentiellement manipulable. 

Une chaîne de dépendances difficilement maîtrisable 

Derrière chaque modèle génératif se cache une infrastructure colossale, souvent invisible pour l’utilisateur final. Matériel (GPU), bibliothèques et cadres ML (TensorFlow, PyTorch), APIs, services cloud… tous ces composants sont produits et hébergés hors d’Europe, principalement aux États-Unis, voire en Chine. 

Cette concentration technologique entraîne un risque bien identifié en cybersécurité : celui du point de défaillance unique. Une panne, une décision unilatérale, une évolution tarifaire ou contractuelle peuvent remettre en question la disponibilité même de la technologie pour des entreprises européennes. 

Le problème ne se limite pas à l’accessibilité technique. Il touche aussi à l’interopérabilité, à la résilience, et à la souveraineté de nos systèmes numériques. Une IA générative utilisée dans un contexte critique (santé, énergie, défense) ne devrait pas reposer entièrement sur une architecture que nous ne contrôlons ni sur le plan technique, ni juridique. 

Un soft power algorithmique en marche 

L’IA générative est bien plus qu’un outil technique. Elle structure, oriente, hiérarchise l’information. En cela, elle devient aussi un vecteur d’influence. 

Demandez à un modèle génératif d’expliquer un conflit géopolitique, de rédiger une réponse juridique ou de suggérer un comportement managérial : dans de nombreux cas, les réponses reflètent des référentiels culturels spécifiques, souvent anglo-saxons, voire uniquement américains. Cela peut sembler anodin, mais c’est en réalité un biais systémique. 

Ce que les IA génératives « apprennent » – à partir des corpus d’entraînement, des contenus modérés, des décisions des concepteurs – devient un filtre appliqué aux usages quotidiens de millions d’utilisateurs. Il ne s’agit pas d’un complot ou d’une malveillance, mais bien d’un effet d’homogénéisation progressive, où les modèles standardisent les réponses et les représentations du monde. 

Pour les organisations européennes, cela pose une question stratégique : voulons-nous confier notre production de contenus, nos modèles de réflexion, nos logiques de décision à des outils qui ne reflètent pas nos propres cadres culturels et réglementaires ? 

Vers une approche souveraine, fiable et sécurisée de la GenAI 

La réponse ne peut être ni l’abandon de ces outils, ni leur adoption aveugle. Ce qu’il faut construire, c’est une capacité d’intégration raisonnée et souveraine. Elle a toute sa place, même l’obligation, dans la modernisation des opérations de cybersécurité. 

Chez Gatewatcher, nous croyons fermement que pour que la GenAI tienne ses promesses, elle doit s’intégrer de manière fluide dans l’environnement existant, tout en garantissant un haut niveau de sécurité et de contrôle. Cette intégration ne doit pas nécessiter de changements radicaux ou de ruptures technologiques, mais s'appuyer sur des solutions simples, efficaces et adaptées aux besoins spécifiques de chaque organisation. Notre approche repose sur une solution simple et sécurisée, permettant aux équipes d'interagir avec toutes leurs solutions cyber via un assistant unique, tout en garantissant un contrôle total sur les flux de données.  

Malgré tout, pour éviter la délégation automatique de la réflexion ou de la prise de décision, il est essentiel de former les utilisateurs à adopter une posture critique vis-à-vis des résultats produits par l'IA. Ils doivent se poser des questions essentielles : « Est-ce que ce que me propose l'IA est neutre ? Est-ce pertinent ? Est-ce conforme à mes référentiels et adapté à mon secteur ou à mon cadre juridique ? » En intégrant ces principes, l’IA permet aux équipes de se concentrer sur les tâches à forte valeur ajoutée, tout en automatisant les processus récurrents et en accélérant les actions de remédiation.