Maquette-IA-DEFENSE_2025_VDEF_WEB.pdf — page 45

45
tester les effets des attaques sur le système virtuel 
afin d’obtenir des informations sur le système réel 
sans avoir besoin de le compromettre ou d’arrêter 
son fonctionnement. L’apprentissage automatique 
permet également la détection des anomalies, une 
identification rapide des vecteurs d’attaque potentiels 
avant que les adversaires ne les exploitent, ce qui 
améliore en fin de compte les mécanismes de défense.
L’IA pour l’analyse des données floues et la sécurité 
basée sur les intentions
Les approches traditionnelles de la sécurité reposent 
sur des ensembles de règles prédéfinies, qui sont 
souvent rigides et ne s’adaptent pas à l’évolution des 
menaces. L’analyse de données floues pilotée par 
l’IA offre une nouvelle alternative, permettant aux 
systèmes de fonctionner sur la base d’une intention 
de haut niveau plutôt que sur l’application de règles 
spécifiques. Ce changement de paradigme permet 
aux utilisateurs de définir des objectifs de sécurité, 
tandis que l’IA adapte dynamiquement les mesures 
de sécurité en fonction des observations en temps réel. 
L’IA aide les analystes de la sécurité en automatisant 
les tâches de surveillance de routine, en filtrant de 
grandes quantités de renseignements sur les menaces 
et en fournissant des informations en temps réel qui 
seraient insurmontables pour des équipes humaines 
seules. Elle améliore la prise de décision en proposant 
des analyses prédictives et en suggérant des stratégies 
d’atténuation optimales, ce qui permet aux analystes 
de se concentrer sur les réponses stratégiques 
plutôt que sur la détection manuelle des menaces.
Désinformation générée par l’IA et prébunking
L’une des principales menaces émergentes en matière 
de cybersécurité est l’utilisation de l’IA pour produire et 
diffuser de la désinformation. La désinformation désigne 
des informations délibérément fausses ou trompeuses 
créées pour tromper les individus ou manipuler l’opinion 
publique. Des modèles d’IA générative sophistiqués 
peuvent produire des récits très réalistes mais faux, 
exacerbant la difficulté de distinguer la vérité de la 
fiction et sapant la confiance dans les écosystèmes 
d’information. Alors que les efforts de recherche se 
concentrent sur la détection et la prévention, les mesures 
proactives telles que le “prebunking” (sensibilisation 
des utilisateurs aux tactiques trompeuses avant 
qu’elles ne soient exposées) sont très prometteuses. 
Notre application web, JudgeGPT[4], fournit une 
plateforme pour tester différents modèles d’IA dans 
la génération de désinformation et analyser leur 
impact en direct su soi-même. Elle donne un bon 
exemple pour le potentiel de l’IA générative en 2025.
Confiance
L’IA est une technologie qui est clairement plus que 
la somme de ses parties. Même si chaque étape du 
fonctionnement peut être bien expliquée, la qualité des 
résultats et les possibilités inédites de ses résultats sont 
encore surprenantes, y compris pour les chercheurs. 
L’IA restera une technologie dominante dans le 
domaine du génie logiciel. Par conséquent, c’est un 
défi important pour la recherche que de susciter la 
confiance dans cette technologie. Expliquer comment 
l’IA est parvenue à ses conclusions et rendre ses 
opérations plus transparentes et compréhensibles 
pour les humains sont donc des éléments clés pour 
accroître la confiance dans la technologie de l’IA.
Conclusion
Les progrès rapides de l’IA présentent à la fois des 
défis et des opportunités en matière de cybersécurité. 
Alors que les attaquants exploitent de plus en plus 
l’IA pour améliorer leurs tactiques, les défenseurs 
peuvent tirer parti de la même technologie pour 
renforcer leurs réponses aux cybermenaces croissantes. 
Toutefois, il est essentiel d’utiliser l’IA de manière 
éclairée et responsable. Sans une compréhension 
approfondie des implications de l’IA, son déploiement 
peut introduire de nouvelles vulnérabilités difficiles 
à détecter. À l’avenir, une combinaison de progrès 
technologiques et d’expertise humaine sera essentielle 
pour sécuriser les écosystèmes numériques contre 
le paysage évolutif des menaces alimentées par l’IA.
Pour nos recherches à la chaire cybersécurité 
des infrastructures critiques, l’est clairement le 
développement central de la dernière décennie qui 
joue un rôle clé dans toutes nos recherches en tant 
qu’outil important et menace.