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Les DSI de la finance voient dans l'IA un risque cyber

36% des décideurs de la finance redoutent une fuite de données provenant d’une IA interne mal paramétrée. (Photo : Immo Wegmann/Unsplash)

Dans la finance, les décideurs IT et métiers associent trois des principaux risques de sécurité à l'IA. Que ces risques proviennent d'erreurs d'IA internes ou d'utilisation de la technologie par des assaillants.

PublicitéDans les entreprises du secteur financier, les conséquences de l'IA sur la cybersécurité commencent à inquiéter. Interrogés dans une étude menée par Hitachi Vantara sur leurs principales préoccupations en matière de sécurité, 38% des DSI et responsables métiers de ce secteur citent certes la difficulté à se rétablir d'une éventuelle attaque par un ransomware ou un malware destructeur, mais ils sont à peine moins à redouter (36%) une fuite de données provenant d'une IA interne.

Par ailleurs, ils sont également 32% à s'inquiéter d'une fuite de données provoquée par une attaque dopée à l'IA et 31% à mettre en avant les risques d'incapacité à récupérer la donnée après une erreur d'une IA interne. En somme, cette technologie truste 3 des 5 premières places parmi les risques les plus redoutés des 231 dirigeants IT et métiers interrogés, ces derniers étant issus de 15 pays différents.

Disponibilité de la donnée : peut mieux faire

Assez logiquement, près d'un répondant sur deux (48%) cite la sécurité des données comme sa principale préoccupation dans la mise en oeuvre de l'IA, la réponse qui arrive en tête 3 points devant les aspects budgétaires. Pour Hitachi Vantara, cette focalisation sur la cybersécurité conduit à une mise entre parenthèses d'autres enjeux majeurs dans la mise en oeuvre de l'IA. Dans les entreprises du secteur, les données ne sont disponibles ainsi au bon moment et au bon endroit que dans un quart des cas (25 %), et les modèles d'IA ne sont précis que dans 21 % des cas. Plus d'une organisation financière sur quatre (27%) n'effectue pas d'audit des données utilisées par l'IA pour en vérifier la qualité et la précision.

La finance est, selon cette même étude, le secteur qui se soucie le moins de la précision des données alimentant les IA, seuls 34% de ses représentants en faisant une priorité contre 57% dans le commerce de gros et de détail. Cette préoccupation n'arrive qu'en queue de peloton, loin derrière la sécurité donc, mais aussi le coût, la vitesse de mise en oeuvre ou le ROI.