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Pôle d’excellence cyber
Pôle d’excellence cyber
36 - référentiel CYBER V6.1 - Février 2021
Février 2021 - référentiel cyber V6.1 - 37
Défendre une infrastructure contre des vulnérabilités inconnues du plus grand 
nombre, qualifiées de zero-day, lutter contre des menaces persistantes complexes 
(Advance Persistent Threat (APT)) est un défi majeur qui nécessite une com-
préhension des objectifs et du mode de fonctionnement de l’adversaire.
Une plateforme Cyber Threat Intelligence permet d’améliorer la résolution des 
incidents de sécurité en évoluant d’une défense réactive et partielle à une réponse 
proactive et adaptée. Les formats d’échange d’informations sur les menaces 
peuvent prendre plusieurs formes, mais les analystes se tournent presque toujours 
vers l’échange d’indicateurs de compromission (Indicators of Compromise 
(IOC). Les opérations de collecte, partage et échange d’informations en sont les 
étapes clés.
Le cyber-engagement désigne les actions sur les systèmes numérisés des adver-
saires et les opérations d’influence numérique qui visent à soutenir la supériorité 
militaire des Armées.
L’engagement étant une activité de nature régalienne, la rubrique n’est pas déve-
loppée dans ce document10. 
B.6.1 _Introduction et principales méthodes et algorithmes
Dans ce document, nous adoptons une définition volontairement large de 
la notion d’intelligence artificielle (IA) dans laquelle tout système informa-
tique capable d’analyser son environnement pour décider de ses actions et 
interagir est considéré comme intelligent.
Pour une discussion approfondie à ce sujet, on renverra le lecteur à : 
Russel, S., Norvig, P., 2010. « Artificial Intelligence: a modern approach ».  
3nd Edition. Prentice Hall, Pearson Education Inc.
Cette définition de l’intelligence artificielle ne se limite pas, à celle d’appren-
tissage (machine learning), voire d’apprentissage profond (deep learning). 
Ces notions ne sont pas équivalentes, mais bien imbriquées : l’intelligence 
artificielle englobe l’apprentissage, qui lui-même englobe l’apprentissage 
par réseaux de neurones, qui lui-même englobe l’apprentissage profond. 
L’IA englobe aussi plusieurs autres types de techniques logicielles, comme 
les moteurs de règles (systèmes experts), et de même l’apprentissage englobe 
de nombreuses techniques qui ne font pas appel à des réseaux de neurones 
(par exemple les forêts aléatoires, Support Vector Machine (SVM)…) dont 
certaines ont par exemple l’avantage de l’explicabilité des raisonnements 
par construction.
Une analyse méthodologique avec modélisation de la problématique et des 
données afférentes facilite la mise en évidence des notions d’explicabilité et 
de fiabilité qui sont clés pour la certification des solutions incorporant ces 
techniques.
Une telle approche doit être encouragée par rapport à une approche de 
type « boite noire » de l’intelligence artificielle qui permet une résolution 
rapide de certains problèmes mais au prix bien souvent de biais de repré-
sentativité, de robustesse et fiabilité des résultats proposés.
De nombreuses thématiques scientifiques relèvent traditionnellement de l’IA. 
Elles peuvent être classées en quelques grandes familles : résolution de 
problèmes ; connaissance et raisonnement, notamment en environnement 
incertain ; planification ; apprentissage ; communication, perception et action.
Nous allons dans les chapitres qui suivent nous concentrer sur les liens entre 
IA et cybersécurité, selon quatre points de vue :
• Les cas d’usage de l’IA en cybersécurité ;
• La cybersécurité des systèmes intégrant de l’IA ;
• L’évaluation des systèmes intégrant de l’IA ;
• Les données et les plateformes nécessaires pour développer des sys-
tèmes à base d’IA.
B.6.2 _Cas d’usage de l’IA pour la cybersécurité
Les applications de l’IA pour la cybersécurité sont potentiellement infinies 
si on considère que cette technique peut être utilisée dans tous les systèmes 
numériques. 
Quatre grandes catégories d’applications où l’IA peut apporter un gain 
particulièrement significatif peuvent être identifiées :
• L’aide au développement sécurisé : l’IA pourrait aider à la modélisation 
et à la simulation de systèmes complexe, à la détection d’erreurs de 
conception ou de codage, permettant ainsi le développement de produit 
sûrs par conception ;
B.5 
Cyber- 
engagement
B.6 
Zoom 
sur l’utilisation 
de l’Intelligence 
Artificielle (IA) 
en cybersécurité
10 Pour plus d’informations, les éléments publics figurent à l’adresse :  
https://www.defense.gouv.fr/content/download/551555/9394645/El%C3%A9ments%20publics%20de%20doctrine%20militaire%20de%20lutte%20informatique 
%20OFFENSIVE.pdf