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The CISO's Guide to Buying AI

Découvrez ce que les RSSI doivent évaluer avant d’acheter auprès de fournisseurs d’IA

Ce guide s’adresse aux RSSI en charge des achats de solutions d’IA qui souhaitent poser les bonnes questions aux fournisseurs afin de déterminer si les outils d’IA qu’ils évaluent sont susceptibles de produire des résultats significatifs.

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ressources téléchargées ce mois-ci

92%

des professionnels de la sécurité déclarent avoir besoin de comprendre comment les outils d’IA défensive prennent leurs décisions avant de pouvoir leur faire confiance

14%

des professionnels de la sécurité autorisent l'IA à prendre des mesures correctives entièrement autonomes sans approbation humaine

74%

des professionnels de la sécurité limitent l’autonomie de l’IA dans le COS jusqu’à ce que l’explicabilité s’améliore

89%

des professionnels de la sécurité déclarent avoir une visibilité sur le raisonnement qui sous-tend les résultats générés par l’IA

Que contient cette ressource

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Comprenez comment évaluer la gouvernance, la conformité et les garde-fous de l’IA pour garantir des systèmes sécurisés, fiables et responsables.

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Gouvernance et contrôles de sécurité de l’IA

Comprenez comment évaluer la gouvernance, la conformité et les garde-fous de l’IA pour garantir des systèmes sécurisés, fiables et responsables.

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Explorez l’impact de la qualité des données, des modèles et des tests sur la précision, la résilience et la performance à long terme de l’IA.

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Comment les modèles d’IA sont entraînés et validés

Explorez l’impact de la qualité des données, des modèles et des tests sur la précision, la résilience et la performance à long terme de l’IA.

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Apprenez-en davantage la gouvernance, la validation, l’explicabilité, et les tests assurant la fiabilité et la sécurité de l’IA en entreprise.

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Comprendre ce qui rend l’IA digne de confiance

Apprenez-en davantage la gouvernance, la validation, l’explicabilité, et les tests assurant la fiabilité et la sécurité de l’IA en entreprise.

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White Paper

The CISO's Guide to Buying AI

Gouvernance, gestion des risques et conformité de l’IA : les questions à poser avant d’acheter

Seules 37 % des organisations disposent d’une politique de gouvernance de l’IA. Pourtant, presque tous les fournisseurs de sécurité intègrent désormais l’IA. C’est dans cet écart que réside le risque de conformité lié à l’IA.

Pourquoi la diligence raisonnable relative aux fournisseurs d’IA nécessite un examen plus approfondi

L’IA transforme les opérations de sécurité, en promettant des investigations plus rapides et une détection renforcée. Mais évaluer les outils de sécurité de l’IA est bien plus complexe que de comparer des listes de fonctionnalités. Sous la surface, les fournisseurs s’appuient sur des modèles, des méthodes d’entraînement, des pratiques de gouvernance et des processus de validation très différents, qui déterminent tous la précision, la fiabilité et la sécurité d’un système en production. Pour les responsables de la sécurité, il est désormais tout aussi important de comprendre comment un système d’IA est conçu et gouverné que de comprendre son fonctionnement.

Les cadres de gouvernance de l’IA qui comptent

Demandez selon quel cadre de gouvernance de l’IA un fournisseur opère réellement. La norme ISO/IEC 42001, la première norme mondiale relative aux systèmes de gestion de l’IA, fait l’objet d’un audit externe plutôt que d’une autodéclaration, ce qui la distingue de cadres tels que l’AI Risk Management Framework du NIST, pour lesquels la conformité est souvent auto-affirmée. Darktrace est certifiée ISO/IEC 42001.

Cinq catégories pour l’évaluation des risques liés à l’IA et de la conformité

Le guide structure la diligence raisonnable en matière de gouvernance, de risques et de conformité de l’IA autour de cinq domaines :

Gouvernance, sécurité et contrôle des données : certifications, cloisonnement des données, résilience face à l’empoisonnement des données et aux entrées malveillantes
Collecte et entraînement des données : provenance, prévention des biais, désidentification des données à caractère personnel
Choix du modèle et de la technique : LLM, DSLM, IA générative, agentique et composite
Validation des performances et de la précision — flux de travail TEVV, dérive des modèles et des données
Interprétabilité, ajustabilité et transparence : résultats explicables et ajustement au niveau du SOC

Votre liste de contrôle en matière de diligence raisonnable pour les fournisseurs d’IA

Comprend 17 questions à poser à tout fournisseur de services d’IA, ainsi que des conseils pour interpréter leurs réponses et comprendre pourquoi l’« IA agentique » a une signification différente chez chaque fournisseur.

Téléchargez le guide pour obtenir la liste de contrôle complète en matière de diligence raisonnable pour les fournisseurs d’IA.