Comment rendre la documentation de votre organisation accessible, tout en préservant vos données ?
Pour sécuriser un chatbot IA interne, il faut :
Le principe clé : le modèle ne doit jamais voir un document que l’utilisateur n’a pas le droit de lire.
Ça y est votre agent IA interne sécurisé est (presque) lancé, mais une question se pose encore, celle de la sécurité !
En effet, la gouvernance des accès est un facteur a ne pas négliger, il est important de déterminer dès le départ quelles personnes auront simplement accès au chatbot et lesquelles pourront gérer le back office, voir la consommation et consulter les KPI afin de préserver la confidentialité des informations.
Votre nouvel agent IA sur mesure va à coup sûr libérer vos équipes et démultiplier leur productivité, seulement connecter un grand modèle de langage (LLM) à un écosystème documentaire interne amplifie la surface d’attaque du système d'information.
Contrairement à un moteur de recherche classique qui renvoie de simples liens protégés par les droits de fichiers natifs, un agent conversationnel synthétise, extrait et vulgarise l'information sans distinction naturelle d'habilitation.
Sans gouvernance des accès, un utilisateur peut donc obtenir, par une question bien tournée, le contenu d’un document qu’il n’aurait jamais pu ouvrir.
C’est pourquoi il est essentiel de bien réguler les accès de votre chatbot interne sécurisé afin de garantir la confidentialité de vos données.
Avant d’imaginer la moindre politique de confidentialité, il est essentiel de d’évaluer et d’indexer le niveau de sensibilités accessibles par le chatbot :
Une fois le niveau de sensibilité des données “cartographié”, une deuxième question reste essentielle : qui va être amené à utiliser votre chatbot interne sécurisé ?
Pour cela, il faut définir les groupes utilisateurs.
Un employé du marketing ne doit pas pouvoir interroger les dossiers juridiques, même si le chatbot « sait » y accéder techniquement.
Une fois la confidentialité des données définies et les différents profils d’utilisateurs défini, vous pouvez orchestrer le contrôle des accès, deux modèles s'appliquent selon la maturité de l'infrastructure :
L'erreur la plus fréquente consiste à laisser votre assistant IA décider de ce qu'il a le droit de répéter. Le modèle ne doit jamais voir un document que même un utilisateur n'a pas le droit de lire.
Pour cela, deux règles sont essentielles :
Vous l’aurez compris, il est essentiel de réguler les rôles et autorisations des utilisateurs, mais le chatbot IA interne doit également être sécurisé depuis le départ.
La sécurité de l'intelligence artificielle implique de sécuriser le transit des requêtes contre les attaques par injection indirecte (jailbreaks, indirect prompt injections).
Au-delà de la sécurisation, la traçabilité demeure importante pour garantir la confidentialité de vos données et leur sécurité.
La gouvernance des données exige une traçabilité complète des interactions avec l'IA pour répondre aux impératifs d'audit et de l'AI Act européen :
Besoin d’un “pense bête” ? Nous vous avons préparé une checklist avec tous les éléments clés pour s’assurer de la sécurisation des données d’un chatbot IA interne.
Un chatbot IA interne peut-il fuiter des données confidentielles ?
Oui, si la base vectorielle est interrogée avec un compte de service trop large. Le filtrage par les droits de l’utilisateur, avant l’envoi au LLM, supprime ce risque.
Quelle différence entre RBAC et ABAC pour un chatbot ?
Le RBAC attribue les droits selon le rôle, l’ABAC selon des attributs (service, pays, contexte). Le premier est plus simple, le second plus précis.
Faut-il anonymiser les données avant de les envoyer à un LLM externe ?
C’est fortement recommandé pour les données personnelles, afin de respecter le RGPD et limiter l’exposition auprès du fournisseur.
Si vous aussi vous souhaitez mettre en place votre propre chatbot interne tout en préservant la confidentialité de vos données, contactez nos experts !
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