La Maison Blanche ne perd pas de temps pour se préparer à l'avalanche de vulnérabilités zero-day que les outils d'IA de pointe devraient révéler.
Le 2 juin, le président Trump a signé le décret 14409, visant à promouvoir l'innovation et la sécurité en matière d'intelligence artificielle avancée . Ce décret a pour objectif de réunir les fournisseurs de solutions d'IA et les opérateurs d'infrastructures critiques nationales (ICN) dans le cadre d'un partenariat de lutte contre les failles de sécurité.
Le décret présidentiel prévoyait la création d'un centre d'échange de solutions de cybersécurité basé sur l'IA, réunissant les fournisseurs de solutions d'IA et les acteurs du secteur des infrastructures critiques. Annoncé officiellement sous le nom de « Gold Eagle » mi-juillet , ce projet vise à renforcer la sécurité des organisations du secteur des infrastructures critiques grâce à l'analyse des vulnérabilités par l'IA.
L'administration a agi rapidement, le Trésor (qui pilote cet effort), la NSA et la CISA mettant en place le centre de compensation dans les 30 jours suivant la publication du décret.
Cette initiative est suffisamment ouverte pour permettre à un large public d'y participer. Les développeurs de modèles propriétaires ne sont pas les seuls concernés : les modèles open source sont également les bienvenus. Du côté de CNI, la priorité sera donnée aux hôpitaux ruraux, aux banques communautaires et aux services publics locaux pour bénéficier de l'aide des fournisseurs d'IA, afin de détecter les failles de sécurité et de renforcer leur infrastructure.
Ce décret s'inscrit dans la continuité de la politique de déréglementation de l'administration en matière d'IA, dispensant officiellement les développeurs de modèles d'IA de l'obligation d'obtenir des licences pour diffuser leurs logiciels ou de solliciter toute autre autorisation. Il marque un tournant par rapport à l'approche adoptée sous l'administration Biden. L'administration précédente avait imposé aux développeurs de modèles d'IA l'obligation de déclarer leurs modèles par décret, décret que l'administration actuelle a abrogé.
Un manque de responsabilité de la part des tiers
Bien que cette mesure soit, d'une certaine manière, une bonne nouvelle pour les organisations CNI, elle crée également un déséquilibre. Ce programme, à vocation volontaire pour les opérateurs d'IA, les exempte en grande partie de tout contrôle. La NSA mettra en place un processus d'évaluation comparative des modèles d'IA afin de déterminer leur admissibilité. Le gouvernement bénéficiera d'un accès anticipé à ces modèles et contribuera également à identifier les autres partenaires qui y auront également accès en avant-première. Toutefois, le processus d'évaluation comparative est classifié.
Les banques, les hôpitaux et les entreprises de services publics sont soumis à des règles strictes en matière de cybersécurité, tant au sein de leurs propres infrastructures que tout au long de leurs chaînes d'approvisionnement, mais on ignore comment ils exigeront la même chose de leurs partenaires en IA, ou s'ils devront s'en remettre à l'approbation du directeur de la NSA.
« Les critères ne seront pas soumis à la procédure de consultation publique qui accompagne généralement l’établissement des normes fédérales », souligne une analyse du cabinet d’avocats Ropes & Gray.
La nécessité d'un examen approfondi de la chaîne d'approvisionnement en IA
De manière générale, une initiative comme celle-ci se justifie pleinement compte tenu de la rapidité avec laquelle les modèles d'IA de pointe développent des capacités de détection des menaces. Nous avons déjà constaté l'émergence de plusieurs failles zero-day suite au projet Glasswing, un projet d'Anthropic qui a vu l'entreprise collaborer avec des partenaires industriels pour identifier les vulnérabilités logicielles grâce à son modèle avancé Mythos.
Toutefois, le programme souligne également la nécessité de politiques de gouvernance évoluées qui prennent en compte une nouvelle couche de risques engendrés par l'IA.
Ces risques comprennent la découverte et l'exploitation de nouvelles menaces par des modèles d'IA. Une enquête du BCG menée en 2026 a révélé que plus d'un tiers des organisations avaient subi un « impact significatif » suite à des attaques utilisant l'IA au cours des 12 mois précédents.
Le développement et l'adoption rapides de l'IA introduisent aussi, parfois involontairement, des failles de sécurité. Outre les risques liés au développement interne de logiciels assisté par l'IA, le BCG souligne que l'IA accroît la dépendance des organisations vis-à-vis des tiers, qu'il s'agisse des fournisseurs de cloud, des fournisseurs de modèles ou des outils intégrant des fonctionnalités d'IA. Cet élargissement de la chaîne d'approvisionnement accroît la surface d'attaque.
L'essor des IA autonomes ne fait qu'aggraver le problème. L'Institut de recherche sur la sécurité de l'IA du gouvernement britannique a découvert que des agents d'IA menaient des actions non autorisées sur Internet, ciblant des personnes et des organisations réelles en ligne.
Un appel à la gouvernance de l'IA et à l'assurance des fournisseurs
Les cadres de cybersécurité et de contrôle sont essentiels pour structurer une réponse. Le NIST (National Institute of Standards and Technology) a récemment proposé le concept d'« IA fiable dans les infrastructures critiques » comme nouveau profil au sein de son cadre de gestion des risques liés à l'IA (RMF). Ce cadre permettrait de définir officiellement ce qu'est une IA fiable. Il préciserait les risques à prendre en compte et les preuves de leur atténuation, faisant de la fiabilité une exigence contractuelle et vérifiable entre l'opérateur et le fournisseur.
Les secteurs des infrastructures critiques pour la sécurité (ICS) ont déjà commencé à élaborer des guides pour contrer les risques liés à l'IA tierce et améliorer la transparence de la chaîne d'approvisionnement, comme le guide du Conseil de coordination du secteur de la santé sur les risques liés à l'IA tierce et la transparence de la chaîne d'approvisionnement.
Les normes ISO offrent un cadre de référence pour la conformité en matière d'IA
D'autres cadres de contrôle s'intègrent parfaitement au RMF pour l'IA. Lors de l'annonce du RMF, Jessica Newman, codirectrice du pôle de politique d'IA de l'UC Berkeley, a indiqué que le cadre du NIST était compatible avec la norme ISO/IEC 23894 pour l'évaluation de la conformité aux Critères communs d'évaluation de la sécurité des technologies de l'information. Il est également conforme à la réglementation européenne sur l'IA, a-t-elle ajouté.
Il existe également d'autres cadres que les organisations peuvent utiliser pour gérer les risques liés à l'IA dans la chaîne d'approvisionnement, tels que le guide SP 800-161 du NIST sur l'identification et l'atténuation des cyber-risques dans la chaîne d'approvisionnement.
Plusieurs normes ISO complémentaires peuvent aider les organisations à maîtriser le vaste réseau de dépendances liées à l'IA qui sous-tendent désormais la plupart des charges de travail en entreprise. En particulier, le cadre de référence ISO/IEC 42001:2023 relatif aux systèmes de management de l'IA (AIMS) adopte une approche globale de la gouvernance de l'IA, couvrant les modèles et outils tiers.
La norme ISO/IEC 5338 propose une approche globale du cycle de vie de la gouvernance des systèmes d'IA, prenant en compte des facteurs tels que la gestion des modèles par les fournisseurs. Cet outil s'avère précieux compte tenu de la rapidité avec laquelle les fournisseurs mettent à jour leurs modèles et leurs données d'entraînement, qu'il s'agisse de modèles à pondération ouverte ou fermée.
Bien que son approche réglementaire non interventionniste ne fasse pas l'unanimité, la position de la Maison Blanche concernant l'intégration des fournisseurs d'IA et des infrastructures critiques de réseau (CNI) constitue un pas en avant pour lutter contre les nouvelles menaces alimentées par l'IA. Les questions qu'elle soulève, de la protection de la propriété intellectuelle à la rigueur de la chaîne d'approvisionnement, devraient inciter les organisations du monde entier à réévaluer leur stratégie à long terme de collaboration avec un large éventail de fournisseurs d'IA et de technologies connexes.
Prises ensemble, ces normes offrent aux équipes d'approvisionnement, de sécurité et de gestion des risques un vocabulaire commun pour poser les bonnes questions aux fournisseurs d'IA, et un moyen d'intégrer les préoccupations spécifiques à l'IA dans les régimes de certification et d'audit qu'elles appliquent déjà.
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