Crédit Agricole Risques IA : cyber-contrôle et cadre
Le secteur bancaire fait face à une révolution technologique sans précédent. Le Crédit Agricole s’impose comme un pionnier dans la gestion des risques liés à l’IA. Aldrick Zappellini, directeur data & IA du groupe, dévoile une stratégie ambitieuse pour sécuriser les systèmes d’IA face aux menaces cyber croissantes.
Une surface d’attaque démultipliée
L’arrivée de la GenAI bouleverse complètement la donne sécuritaire. Les systèmes d’IA traditionnels présentaient une surface d’attaque limitée. La situation a radicalement changé. Aujourd’hui, les hackers disposent de multiples portes d’entrée : ensembles d’apprentissage, jeux de tests, éléments vectorisés dans le RAG. Chaque composant devient une cible potentielle.
Le Crédit Agricole réagit massivement à cette évolution. Les effectifs dédiés à la lutte contre les attaques cyber ont doublé, voire triplé. Cette augmentation reflète l’ampleur du défi. La banque ne peut se permettre aucune faille. La confiance des clients en dépend directement.
Les attaques par prompt injection représentent une menace majeure. Un simple message malveillant peut faire dérailler un système entier. Les conséquences seraient désastreuses pour une institution financière. Le groupe a donc cartographié 44 risques associés à l’IA, dont les deux tiers sont d’ordre technique.
Des attaques toujours plus sophistiquées
La fraude au président prend une dimension terrifiante avec l’IA générative. Imaginez recevoir un appel WhatsApp de votre directeur général. L’image est parfaite, la voix identique. Le contexte semble cohérent : il est effectivement en vacances en Thaïlande. La demande paraît légitime : un virement urgent à effectuer.
Cette sophistication crée une incertitude nouvelle. Les défenses traditionnelles restent efficaces, comme l’authentification à double facteur. Mais les attaquants affinent constamment leurs méthodes. Le secteur bancaire doit sans cesse adapter ses parades.
L’IA bancaire transforme également les modes opératoires des cybercriminels. Les systèmes de détection basés sur des seuils montrent leurs limites. Un hacker peut exfiltrer discrètement des données par petites quantités. Il contourne ainsi les alertes classiques. La surveillance intelligente devient indispensable.
L’IA au service de la cybersécurité
Le Crédit Agricole utilise l’intelligence artificielle pour se défendre contre elle-même. Les systèmes de surveillance des flux entre infrastructures IT ont été révolutionnés. L’approche par seuil fixe appartenait au passé. Elle générait trop de fausses alertes. Elle laissait passer des attaques subtiles.
L’IA détecte désormais les modifications atypiques dans les paquets transmis. Elle identifie les schémas anormaux par rapport à l’historique. Les alertes deviennent plus pertinentes. Les faux positifs diminuent drastiquement. Cette approche permet également de lever les alertes sur des transferts légitimes.
La mémorisation des données par les LLM constitue un risque majeur. Ces modèles peuvent retenir des pans entiers des échantillons d’apprentissage. Des informations confidentielles pourraient ainsi être exfiltrées. Le groupe a développé une solution innovante avec l’école Polytechnique.
Une recherche de pointe contre l’exfiltration
Le projet de recherche mené dans le cadre de la chaire sur l’IA de confiance porte ses fruits. Les équipes identifient les données critiques dans les échantillons d’apprentissage. Elles interviennent directement pour empêcher leur rétention par le modèle. Cette protection sophistiquée permet de juguler les principaux risques.
Les systèmes documentaires basés sur le deep learning nécessitent une vigilance particulière. Les attaquants peuvent modifier des informations dans les documents traités. Le modèle pourrait alors interpréter incorrectement les données. Les conséquences sur les décisions bancaires seraient graves.
Le Crédit Agricole entraîne nativement ses modèles à résister aux bruits parasites. Cette résilience limite les dérives lors de l’inférence. Un autobus ne sera pas confondu avec une autruche. Les algorithmes maintiennent leur précision malgré les tentatives de manipulation.
Un monitoring permanent et multicouche
La surveillance des entrées et sorties constitue un pilier de la stratégie défensive. Chaque modèle fait l’objet d’un monitoring constant. Un volume d’entrée anormal déclenche une alerte immédiate. Une distorsion inexplicable entre entrée et sortie révèle une attaque potentielle.
Cette double approche offre une protection efficace. Elle n’assure pas une résistance totale à toutes les attaques. Mais elle bloque 90% des menaces les plus classiques. Ce taux représente un niveau de sécurité acceptable pour le groupe.
Les systèmes de nettoyage des prompts filtrent les tentatives d’injection. Ils retirent les caractères spéciaux suspects. Les codes ASCII inhabituels sont éliminés en amont. Les attaquants perdent ainsi leur principal vecteur d’attaque.
La longueur anormale d’un prompt constitue également un indicateur. Les manipulations nécessitent souvent des instructions complexes. Un prompt “tarabiscoté” trahit généralement une tentative de détournement. Les algorithmes de détection identifient ces anomalies rapidement.
L’importance cruciale de l’observabilité
L’entraînement adverse prépare les modèles aux attaques réelles. Cette technique expose l’IA à des scénarios malveillants contrôlés. Elle renforce sa résistance avant la mise en production. Le deep learning comme les LLM bénéficient de cette préparation.
Aldrick Zappellini se dit “féru d’observabilité“. Les attaques laissent rarement zéro trace dans le système. Les journaux d’événements recèlent des indices précieux. Une analyse fine permet de détecter les intrusions. La réactivité devient alors possible.
Les systèmes d’observabilité doivent être soigneusement configurés. Un groupe comme le Crédit Agricole compte 53 millions de clients. Le monitoring ne peut engluer les infrastructures. Les priorités doivent être clairement établies. Les environnements critiques reçoivent une attention maximale.
Compétences et organisation au cœur de la défense
L’aspect humain joue un rôle déterminant dans la sécurisation de l’IA. Les data scientists possèdent une expertise technique remarquable. Mais leurs référentiels en matière de sécurité diffèrent de ceux des développeurs. Cette différence créait des vulnérabilités potentielles.
Le passage à l’échelle exige une transformation organisationnelle. Les data scientists sont désormais immergés dans des équipes pluridisciplinaires. Ces équipes maîtrisent tous les aspects de la sécurité bancaire. Les standards exigeants du secteur s’appliquent uniformément.
L’alimentation mutuelle des expertises devient indispensable. Les experts cyber connaissent les processus de défense traditionnels. Les experts IA maîtrisent les nouvelles typologies d’attaques. Leur collaboration continue enrichit les deux domaines. Les connaissances circulent librement.
Un équilibre entre innovation et prudence
“Une banque, c’est une machine à générer des risques”, rappelle Aldrick Zappellini. Cette lucidité permet au Crédit Agricole d’avancer sereinement. Le groupe n’est pas en zone d’inconfort face aux nouvelles technologies. Il connaît les méthodes d’identification et de gestion des risques.
L’arbitrage constitue la clé de la stratégie. Avancer avec la technologie tout en maîtrisant les risques. Ne pas se focaliser uniquement sur les dangers. Ne pas tomber dans l’immobilisme par excès de prudence. Cette posture équilibrée permet l’innovation sécurisée.
Le réseau défensif mis en place ne repose pas sur une solution miracle. Il combine de multiples couches de protection. Chaque niveau intercepte des menaces spécifiques. L’ensemble forme un bouclier robuste contre les cyberattaques.
Conclusion
Le Crédit Agricole démontre qu’une gestion rigoureuse des risques IA est possible. L’approche combine technologies de pointe et organisation adaptée. Les investissements massifs dans les compétences portent leurs fruits. La recherche académique apporte des solutions concrètes.
Les 44 risques identifiés font l’objet de stratégies spécifiques. Aucune menace n’est ignorée ou sous-estimée. Cette vigilance permet au groupe de déployer l’IA sur des systèmes critiques. La confiance des clients reste préservée.
Le secteur bancaire trace ainsi la voie pour une IA responsable et sécurisée. Les défis restent nombreux. Mais les solutions émergent. Le Crédit Agricole prouve que l’innovation et la sécurité peuvent coexister.