Ressources de formation sur la gouvernance et la gestion de l’IA
La gouvernance de l’IA ne peut pas se limiter à un document de politique interne. Une fois les modèles, les API et les agents déployés en production, des directives statiques ne suffisent plus. Les prompts peuvent contenir des données sensibles et les agents peuvent faire appel à des outils non approuvés. Les autorités de réglementation et les auditeurs attendent de plus en plus des organisations qu’elles démontrent que des contrôles sont en place et fonctionnent, que ce soit dans le cadre du règlement européen sur l’IA ou au regard de référentiels volontaires tels que le NIST AI Risk Management Framework. Pour les RSSI, les équipes SecOps et les responsables de programmes d’IA, ces ressources constituent un point de départ concret pour concilier déploiement rapide de l’IA, sécurité et conformité. Elles couvrent quatre disciplines complémentaires : la gouvernance de l’IA, la gouvernance des données, la gouvernance de la sécurité et la gouvernance de la sécurité de l’IA, en mettant l’accent sur le passage de directives statiques à des contrôles en cours d’exécution. F5 vous aide à sécuriser les données qui transitent par les pipelines d’IA, à identifier et à maîtriser les usages non autorisés de l’IA, ainsi qu’à appliquer des garde-fous à l’ensemble des interactions avec l’IA, sans créer de goulot d’étranglement pour vos applications.
Stratégie commerciale des applications d’IA
Découvrez des stratégies pour intégrer l’IA à vos activités, stimuler l’innovation et élaborer une feuille de route stratégique pour son adoption.
IA générative et transformation numérique
Découvrez comment l’IA générative révolutionne la transformation numérique dans tous les secteurs grâce à des applications et des technologies de pointe.
Transparence de l’IA
Découvrez l’importance de la transparence dans l’utilisation des systèmes d’IA et comment mettre en œuvre des pratiques qui limitent les biais de l’IA, garantissent la responsabilisation et instaurent la confiance. De plus, la transparence des analyses fondées sur l’IA permet aux organisations d’exploiter pleinement le potentiel de leurs données afin de rationaliser leurs processus et d’améliorer la gestion de leurs projets.
Collaboration et partenariats de F5 en matière d’IA
Découvrez comment F5 collabore avec ses partenaires pour faire progresser les systèmes de gestion de l’IA et les plateformes d’orchestration afin de simplifier la gestion des données d’inférence.
FAQ
Un cadre de gouvernance de la sécurité de l’IA définit qui est responsable des risques liés à l’IA, quelles mesures de contrôle s’appliquent et comment elles sont surveillées et vérifiées. Le cadre de gestion des risques liés à l’IA du NIST fournit des lignes directrices d’application volontaire, articulées autour de quatre fonctions (Gouverner, Cartographier, Mesurer, Gérer), et ne peut pas faire l’objet d’une certification. La norme ISO/IEC 42001 définit un système de management de l’IA pouvant faire l’objet d’une certification. Ces deux référentiels se complètent plutôt qu’ils ne se concurrencent : les équipes peuvent utiliser le cadre du NIST pour structurer leurs pratiques et la norme ISO/IEC 42001 pour en attester.
Les organisations protègent les grands modèles de langage en considérant les prompts et les contenus externes comme des entrées non fiables et en appliquant des contrôles pendant le développement et à l’exécution. L’injection de prompt arrive en tête du Top 10 de l’OWASP pour les applications LLM. Pour vous protéger contre les attaques adversariales, notamment l’injection de prompt, combinez filtrage et journalisation en vous appuyant sur le principe du moindre privilège. Un agent qui peut uniquement consulter une base de connaissances ne peut pas accéder à la base de données clients, mais peut tout de même divulguer ce qu’il lit. F5 AI Security Platform met en œuvre un ensemble complet de bonnes pratiques de protection de l’IA, avec F5 AI Guardrails qui assure la protection à l’exécution, tandis que F5 AI Red Team effectue des tests en continu.
Le règlement européen sur l’IA encadre l’IA selon le niveau de risque et, pour les équipes MLOps, son principal impact concerne les processus. Les systèmes à haut risque sont soumis à des exigences réglementaires en matière de gestion des risques, de gouvernance des données, de documentation, de journalisation, de transparence à l’égard des déployeurs, de contrôle humain, ainsi que de niveaux appropriés d’exactitude, de robustesse et de cybersécurité. Le règlement est devenu applicable dans ses grandes lignes en août 2026 ; les obligations relatives aux systèmes à haut risque entrent progressivement en application à partir de décembre 2027 (annexe III) et d’août 2028 (annexe I). Intégrez dès maintenant ces exigences dans vos workflows MLOps.
Les bonnes pratiques d’audit des systèmes d’IA en matière de biais, de transparence et de sécurité commencent par une évaluation au regard d’un cadre ou d’une norme tels que le NIST AI RMF ou l’ISO/IEC 42001. Les systèmes d’IA doivent être testés avant leur mise en production, dans leur environnement de déploiement, puis à intervalles réguliers et après chaque modification. Vérifiez les biais au sein des groupes pertinents, documentez l’utilisation prévue et les limites, et associez les tests adversariaux aux tests classiques de sécurité des API. Le rapport 2026 d’IBM sur le coût d’une violation de données révèle que, même parmi les organisations disposant de politiques de gouvernance de l’IA, seules 29 % réalisent régulièrement des audits pour détecter les usages non autorisés de l’IA.
La gouvernance des données dans les pipelines d’IA commence par la classification des données qui y circulent. Pour les données au repos, elle consiste à inventorier les sources de données (y compris les bases de données vectorielles et les journaux de prompts), à désigner des responsables des données et à définir les durées de conservation. Pour les données en transit, elle consiste à inspecter les prompts et les réponses, à masquer les données sensibles avant qu’elles n’atteignent un modèle externe et à contrôler les modèles auxquels les utilisateurs peuvent accéder. F5 AI Gateway couvre les applications et les agents d’IA, tandis que F5 Workforce AI Security couvre l’utilisation des outils d’IA par les employés ; les données au repos restent sous la responsabilité de vos plateformes de données et de vos gestionnaires de données.
La gouvernance de la sécurité définit les orientations, et la gestion des risques les met en œuvre. La gouvernance couvre la responsabilité, l’appétence au risque, les politiques et l’assurance, tandis que la gestion des risques consiste à identifier, évaluer et traiter les risques dans les limites fixées par la gouvernance. Le Cybersecurity Framework 2.0 du NIST explicite cette relation avec sa fonction « Gouverner ». L’IA accentue la pression sur ces deux domaines. Pourtant, selon le rapport 2026 d’IBM sur le coût d’une violation de données, seules 19 % des organisations dotées de politiques de gouvernance de l’IA coordonnent leurs équipes de gouvernance et de sécurité. Une visibilité partagée sur l’utilisation de l’IA en cours d’exécution contribue à combler cet écart.