Vos données d’essai vous donnent probablement une confiance fausse
La plupart des organisations savent qu’elles ne devraient plus utiliser les données de production brutes lors des tests, donc elles ont pris des mesures pour masquer les données sensibles, anonymiser les enregistrements et créer des ensembles de données synthétiques. C’est un signe de progrès.
Mais dans de nombreux cas, cela crée un nouveau problème moins visible. Les données sont plus sécurisées, mais elles ne se comportent plus comme les systèmes réels qu’elles doivent représenter. Par conséquent, les tests perdent en fiabilité. Dans de nombreux cas, les défauts restent donc non détectés et les modèles d’IA sont validés à l’encontre de scénarios irréalistes.
Tout paraît bien sur le papier. Mais lorsque ces systèmes sont soumis aux conditions réelles, les lacunes commencent à se faire sentir. Vous continuez à tester vos systèmes, mais pas comme ils fonctionnent réellement.
Pourquoi cette technologie représente un risque caché pour la sécurité de l'IA et la NIS2
NIS2 Il renforce les attentes concernant la résilience, la gestion des risques et la capacité à démontrer que les systèmes et les contrôles fonctionnent réellement en pratique. Et cette surveillance ne se limite pas à la production. Elle s’étend à l’ensemble du cycle de vie de vos systèmes.
Parallèlement, l’utilisation croissante de l’IA accentue la dépendance à l’égard de grandes quantités de données réalistes, ainsi que la nécessité de tests et de validations continus pour garantir que les modèles fonctionnent comme prévu.
Cela crée une pression dans les deux sens. Les organisations ne peuvent plus exposer leurs données sensibles dans des environnements moins sécurisés, mais elles ne peuvent pas non plus se permettre de réduire le niveau de réalisme sans compromettre la sécurité.
Si vos données d’essai ne reflètent pas la véritable manière dont vos systèmes fonctionnent, alors les preuves que vous invoquez pour prouver leur sécurité et leur résilience ne le feront non plus.
Le problème caché : des relations de données défectueuses
Le problème caché : des relations de données défectueuses
C’est là que la plupart des organisations laissent à désirer. Dans le processus de masking ou de génération de données, elles rompent souvent les relations qui permettent aux systèmes de fonctionner correctement – la manière dont les clients se connectent à leurs commandes, la manière dont les paiements sont liés aux comptes et la manière dont les processus s’interconnectent entre les systèmes.
Cela est souvent appelé intégrité référentielle – l’idée que ces relations restent intactes.
Par exemple, imaginez que vous disposez de données client et de données commandes. Chaque commande doit renvoyer vers un client valide. Si ce lien est cassé – par exemple, une commande existe mais ne pointe plus vers un client réel – les données peuvent encore sembler complètes, mais la relation n’est plus valide.
C’est là que commencent les problèmes. Les systèmes ne peuvent pas trouver les données attendues, les tests donnent des résultats trompeurs et les environnements ne reflètent plus la réalité du monde réel.
Si vos données ne reflètent pas la manière dont les choses se rattachent dans le monde réel, vos tests deviennent peu fiables.
C’est pourquoi les équipes de pointe se concentrent sur bien plus que “ des données sécurisées ”. Elles s’attachent à des données qui restent fonctionnelles en production, en préservant les relations, les dépendances et les flux sur lesquels les systèmes réels dépendent.
Lorsque les données n’est pas réaliste, l’impact est plus important que lors d’un test
Faux-assurance concernant les mises à jour
Les systèmes semblent prêts – jusqu'à ce qu'ils n’ont pas
Des résultats inexacts de l'IA
Les modèles formés ou testés sur des données non réalistes perdent de leur précision
Évitement des pannes au niveau du système
Les problèmes intersystémiques ne se manifestent jamais lors des tests
Position de conformité faible
Plus difficile à démonstration qui contrôle et valide fonctionner réellement
Et c’est précisément là que le contrôle s’intensifiera.
Les changements que font les organisations
Les organisations leaders vont au-delà de la protection des données comme d’une activité ponctuelle et considèrent les données d’essai comme faisant partie de leur environnement de contrôle global. L’accent est désormais mis sur les données qui sont non seulement sécurisées en matière de confidentialité, mais aussi représentatives de la manière dont les systèmes fonctionnent dans le monde réel. Cela signifie veiller à ce que les informations sensibles ne soient jamais exposées en dehors de la production, tout en préservant des modèles, des dépendances et des relations réalistes dans l’ensemble des ensembles de données.
Parallèlement, les organisations investissent dans la mise à disposition de données d’essai sur demande, au lieu de se contenter de processus de préparation manuels et lents. Cela permet aux équipes de tester plus fréquemment, de valider plus efficacement les modèles d’IA et de réagir plus rapidement aux changements. De manière tout aussi importante, ces approches sont conçues pour être répétables et vérifiables, ce qui facilite la démonstration que les contrôles sont appliqués de manière cohérente et que les systèmes ont été dûment validés.
Le résultat est un test plus robuste et fiable, une meilleure confiance dans les résultats de l’IA et un chemin plus clair pour répondre aux attentes énoncées par des réglementations telles que NIS2.
La ligne d'arrivée
Vous n’avez pas besoin seulement de données plus sécurisées.
Vous avez besoin de données suffisamment sûres et fiables pour tester correctement vos systèmes.
Car, en vertu de la NIS2, la résistance doit être démontrée, les contrôles doivent être documentés et les assurances doivent être vérifiées.
Et cela ne fonctionne que si vos données le permettent.
Vous souhaitez en savoir plus sur ce sujet ?
Regardez notre Webinaire sur demande, où je rejoins Finn Lawford Mee de Synthétisé Découvrir comment l’automatisation des données d’essais permet aux organisations de réduire le risque lié aux données de production, de préserver le caractère réaliste des simulations et d’améliorer la sécurité des systèmes d’intelligence artificielle et de sécurité numérique (NIS2).
