L’intelligence artificielle est en train de remettre en question l’un des piliers traditionnels de la protection des données. Selon une nouvelle projection de Gartner, d’ici 2029, la majorité des incidents de confidentialité ne seront plus causés par des fuites directes d’informations personnelles, mais par les inférences que les systèmes d’IA pourront tirer concernant les individus à partir de données apparemment anodines. La société de conseil souligne que les organisations devront évoluer d’une démarche qui se limite à protéger les données elles-mêmes à une gouvernance qui intégrera également les inférences générées par leurs modèles d’intelligence artificielle.

Les clés du rapport de Gartner en 20 secondes

• Gartner prévoit que la majorité des incidents de confidentialité en 2029 seront liés à des inférences issues de l’IA.
• Les modèles pourront déduire des informations sensibles sans accéder directement à des données personnelles identifiables.
• La recommandation est d’intégrer la gouvernance de l’IA dans les stratégies de protection de la vie privée.
• Des technologies telles que les données synthétiques ou la confidentialité différentielle prendront une importance croissante.
• Les investissements dans l’intégrité des données augmenteront pour atteindre ceux consacrés à leur confidentialité.

Ce constat reflète une mutation qui commence à inquiéter aussi bien les responsables technologiques que les équipes de conformité réglementaire. Pendant des années, protéger la vie privée signifiait empêcher tout accès non autorisé à des bases de données contenant noms, adresses, antécédents médicaux ou informations financières. Toutefois, les modèles actuels peuvent reconstruire des profils personnels en croisant plusieurs sources d’informations, même lorsque les données originelles ont été anonymisées.

L’IA peut révéler des informations jamais stockées

Un des aspects les plus intéressants de l’analyse de Gartner est qu’il met en lumière un problème différent de celui des fuites de données classiques.

Les modèles d’intelligence artificielle n’ont plus besoin d’accéder directement à une donnée précise pour en déduire des informations sensibles. En combinant des schémas de comportement, des habitudes de consommation, la localisation, l’activité numérique ou des données statistiques, ils peuvent inférer des éléments tels que des maladies potentielles, le niveau socioéconomique, les préférences personnelles ou des comportements futurs.

Sur le plan technique, cela représente un changement majeur : beaucoup de ces conclusions n’existent pas préalablement dans une base de données. Elles sont générées par le modèle lui-même lors du processus d’analyse.

Pour Gartner, cette évolution rend la question de la confidentialité bien plus complexe qu’un simple contrôle d’accès à l’information.

La vie privée ne se limite plus à la protection des données

Selon le cabinet de conseil, de nombreuses organisations continuent d’aborder la vie privée avec une approche traditionnelle centrée sur la confidentialité des données.

Réduire le volume de données stockées reste une bonne pratique, mais cela ne suffit plus lorsque l’intelligence artificielle peut recomposer des informations sensibles à partir de données publiques, anonymisées ou agrégées.

Il est donc recommandé par Gartner d’élargir la notion de vie privée à ce qu’il qualifie de gouvernance des inférences. Cela consiste à contrôler non seulement les données que le système d’IA utilise, mais aussi le type de conclusions qu’il peut générer et leur usage ultérieur.

Cet axe devient essentiel à mesure que les entreprises et administrations intègrent des modèles génératifs, des assistants intelligents et des agents autonomes dans des processus de plus en plus cruciaux.

La réorientation des investissements

Le rapport prévoit également une évolution dans la manière dont les organisations répartissent leurs investissements.

Selon Gartner, d’ici 2028, les dépenses dédiées à la protection de l’intégrité des données atteindront des niveaux comparables à ceux historiquement consacrés à leur confidentialité.

La raison principale est que les risques ne seront plus seulement liés au vol d’informations. Il faudra également prévenir la création de profils erronés, les biais algorithmiques, les décisions automatisées erronées ou encore les inférences effectuées sans autorisation.

Dans ce contexte, la qualité, le contexte et la traçabilité des données deviendront aussi importants que leur protection contre l’accès non autorisé.

Technologies pour atténuer les risques d’inférence

Pour anticiper ce nouveau paysage, Gartner conseille d’intégrer des outils spécifiques de protection de la vie privée tout au long du cycle de vie des systèmes d’IA.

Parmi ces technologies, on retrouve :

• La confidentialité différentielle, qui introduit un bruit statistique pour compliquer l’identification des individus.
• Les données synthétiques, utilisées pour entraîner les modèles sans exposer d’informations réelles.
• Les modèles d’apprentissage automatique avec protection de la vie privée, conçus pour réduire le risque de reconstruction de données personnelles.

La société de conseil recommande également d’intégrer des principes de privacy by design dès la conception des applications d’IA, d’évaluer régulièrement les biais potentiels et de maintenir une supervision humaine sur les décisions pouvant affecter les droits et libertés des individus.

Un enjeu pour les entreprises, les développeurs et les régulateurs

Les projections de Gartner interviennent à un moment où l’intelligence artificielle est déjà soumise à de nouvelles obligations réglementaires, notamment en Europe avec la mise en œuvre progressive de l’AI Act et sa coexistence avec le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD).

Bien que ces textes abordent déjà la transparence et la gestion des données personnelles, la capacité croissante des modèles à inférer des informations sensibles pose de nouveaux défis juridiques et techniques.

Le message de Gartner est que la vie privée ne dépendra plus uniquement des données que détiennent les organisations. Elle dépendra aussi de ce que leurs algorithmes peuvent en déduire, même lorsque ces informations n’ont jamais été explicitement collectées.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que les inférences générées par l’IA ?

Ce sont des conclusions tirées par un modèle d’intelligence artificielle en analysant des motifs et des relations entre des données, même si celles-ci ne figurent pas explicitement dans les bases de données.

Pourquoi Gartner considère-t-elle qu’elles représenteront un risque croissant ?

Parce que ces modèles peuvent déduire des attributs sensibles d’une personne sans accéder directement à ses données personnelles, rendant leur détection plus difficile.

Quelles sont les technologies recommandées par Gartner ?

L’utilisation de la confidentialité différentielle, des données synthétiques, des techniques de protection de la vie privée en apprentissage automatique, ainsi qu’une gouvernance accrue des systèmes d’IA.

Comment les stratégies de vie privée évolueront-elles ?

Les organisations devront surveiller non seulement les données qu’elles collectent et stockent, mais aussi les inférences que leurs algorithmes peuvent produire, et l’usage qui en est fait par la suite.

Source : Open Security