Un coup d’oeil

78% des employés utilisent des applications IA non autorisées pour traiter des données d’entreprise. Cette statistique révèle l’ampleur du défi que représente le « Shadow AI » pour les organisations modernes. Alors que l’adoption de l’intelligence artificielle générative explose, les équipes sécurité et SI peinent à maintenir la visibilité et le contrôle sur ces nouveaux usages.

L’ère où les employés se contentaient d’utiliser ChatGPT « en cachette » est révolue. Aujourd’hui, plus de 1000 applications IA différentes sont disponibles, et vos collaborateurs les intègrent dans leurs workflows quotidiens – souvent sans que les équipes IT en aient conscience. Cette évolution transforme fondamentalement les enjeux de gouvernance et de sécurité des données.

Dans ce guide complet, nous explorerons comment Microsoft Defender for Cloud Apps évolue pour répondre à ces nouveaux défis. Vous découvrirez les stratégies pour passer d’une approche réactive de « Shadow AI » à une gouvernance proactive et stratégique de l’IA dans votre organisation.

Ce que vous apprendrez :

Les nouvelles menaces liées au Shadow AI et leurs impacts
Les capacités avancées de Defender for Cloud Apps pour la gouvernance IA
Les stratégies de protection contre les applications IA non autorisées
Un plan d’action concret pour sécuriser votre écosystème IA

Le Shadow AI : Un nouveau défi de gouvernance

Comprendre l’ampleur du phénomène

Le terme « Shadow AI » désigne l’utilisation non autorisée d’applications d’intelligence artificielle au sein des organisations. Contrairement au Shadow IT traditionnel, le Shadow AI présente des risques particulièrement élevés car ces applications traitent directement les données via des prompts et peuvent générer des réponses contenant des informations sensibles.

Les chiffres qui inquiètent :

Plus de 1000 applications IA générative sont actuellement disponibles
80% des employés utilisent des applications non approuvées par l’IT
Le temps moyen entre l’adoption d’une app IA et sa découverte par l’IT : 4-6 semaines

Cette explosion de l’utilisation d’IA générative crée des zones d’ombre dans la gestion des données d’entreprise. Les employés, séduits par l’efficacité de ces outils, les adoptent spontanément pour améliorer leur productivité, souvent sans mesurer les implications sécuritaires.

Les risques spécifiques du Shadow AI

1. Exposition des données sensibles

Contrairement aux applications traditionnelles, les outils IA nécessitent des données contextuelles pour fonctionner efficacement. Les employés peuvent être tentés de partager :

Des informations confidentielles clients
Des données financières
Des stratégies commerciales
Des codes sources propriétaires

2. Nouveaux vecteurs d’attaque

Les applications IA introduisent des vulnérabilités inédites :

Prompt injection : Manipulation des instructions données à l’IA
Data poisoning : Corruption des modèles par des données malveillantes
Model jailbreaking : Contournement des restrictions de sécurité
Wallet abuse : Utilisation frauduleuse des crédits IA

3. Conformité réglementaire compromise

L’utilisation non contrôlée d’IA peut violer :

Le RGPD pour le traitement des données personnelles
Les réglementations sectorielles (santé, finance)
Les politiques internes de classification des données
Les exigences d’audit et de traçabilité

Microsoft Defender for Cloud Apps : Une évolution stratégique

De CASB à plateforme de sécurité SaaS complète

Microsoft Defender for Cloud Apps a considérablement évolué au-delà de ses capacités traditionnelles de Cloud Access Security Broker (CASB). La plateforme intègre désormais des fonctionnalités spécialement conçues pour adresser les défis de l’IA générative.

Les piliers de la nouvelle approche :

Découverte étendue : Visibilité sur plus de 1000 applications IA
Évaluation des risques : Scoring automatisé des applications IA
Contrôles d’accès : Politiques granulaires par utilisateur et groupe
Protection en temps réel : Détection des menaces durant l’utilisation

Capacités de découverte des applications IA

Détection multi-plateforme

Defender for Cloud Apps offre désormais une couverture étendue pour la découverte du Shadow AI :

Support des systèmes d’exploitation :

Windows 10/11 via l’intégration native Defender for Endpoint
macOS via la protection réseau de Defender for Endpoint
Linux via les collecteurs de logs améliorés (support Podman et AKS)

Méthodes de découverte :

Analyse du trafic réseau en temps réel
Logs des proxies et firewalls
Intégration avec les passerelles sécurisées
Monitoring des APIs et connexions OAuth

Catalogue d’applications IA enrichi

Le catalogue Defender for Cloud Apps référence plus de 31,000 applications, dont un nombre croissant d’outils IA évalués selon plus de 90 facteurs de risque :

Critères d’évaluation spécifiques à l’IA :

Politique de rétention des données d’entraînement
Chiffrement des prompts et réponses
Localisation géographique des serveurs
Certification et conformité réglementaire
Transparence sur l’utilisation des données

Nouvelles capacités de protection contre les menaces IA

Threat Protection for AI Services

Microsoft a introduit la protection contre les menaces pour les services IA, disponible en disponibilité générale depuis mai 2025. Cette fonctionnalité offre une surveillance en temps réel des applications IA personnalisées utilisant Azure OpenAI Service et Azure AI.

Détection des attaques sophistiquées

Types de menaces détectées :

Prompt injection directe et indirecte : Tentatives de manipulation des instructions IA
ASCII smuggling : Techniques d’encodage pour contourner les filtres
Data exfiltration : Extraction non autorisée de données sensibles
Wallet abuse : Utilisation frauduleuse des crédits de calcul
Déni de service : Attaques visant à saturer les ressources IA

Intégration avec Microsoft Defender XDR

Les alertes de sécurité IA sont centralisées dans le portail Defender XDR, permettant :

Corrélation avec d’autres signaux de sécurité
Investigation approfondie des incidents
Réponse automatisée aux menaces
Hunting avancé sur les données IA

Contrôles d’accès granulaires avec Entra Internet Access

Filtrage par catégorie IA

Microsoft Entra Internet Access propose désormais un filtre dédié aux applications IA, permettant :

Blocage ou autorisation par catégorie d’application
Contrôles différenciés selon les rôles utilisateurs
Politiques d’accès conditionnel basées sur le contexte
Monitoring de l’utilisation par équipe et département

Exemple de politique :

Équipe Stratégie : Accès autorisé à la plupart des apps IA
Équipe Finance : Accès limité aux apps IA approuvées uniquement
Administrateurs IT : Accès bloqué aux apps IA externes

Conditional Access pour l’IA

L’extension des politiques d’accès conditionnel aux applications IA permet de définir des règles basées sur :

Rôle et privilèges de l’utilisateur
Localisation géographique
Conformité de l’appareil
Niveau de risque utilisateur
Sensibilité des données accessibles

Stratégies de gouvernance IA avec Defender for Cloud Apps

Phase 1 : Découverte et inventaire

Déploiement de la découverte

Activation de la protection réseau sur tous les endpoints Defender
Configuration des collecteurs de logs pour les environnements non-Windows
Intégration avec les proxies et passerelles réseau existants
Paramétrage des politiques de découverte pour les nouvelles applications IA

Analyse de l’existant

Génération de rapports de découverte par département
Évaluation des scores de risque des applications identifiées
Cartographie des flux de données vers les applications IA
Identification des utilisateurs « power users » d’IA

Phase 2 : Évaluation des risques et classification

Scoring personnalisé

Adapter les critères d’évaluation aux spécificités de votre organisation :

Ajuster le poids des facteurs de conformité réglementaire
Personnaliser les seuils d’alerte par type d’application
Intégrer vos propres critères métier
Définir des exceptions pour les applications approuvées

Classification des applications

Catégories recommandées :

Approuvées : Applications validées et intégrées aux processus
Tolérées : Usage autorisé avec restrictions et monitoring
À surveiller : Applications en cours d’évaluation
Interdites : Blocage obligatoire pour tous les utilisateurs

Phase 3 : Mise en place des contrôles

Politiques de détection automatique

Configuration d’alertes pour :

Nouvelle application IA découverte dans l’environnement
Utilisation d’application IA depuis un pays à risque
Téléchargement massif de données via une application IA
Échec d’authentification répétés sur des services IA

Contrôles de session

Pour les applications approuvées, mise en place de :

Monitoring des uploads et downloads
Filtrage des contenus sensibles
Enregistrement des sessions pour audit
Blocage des actions à risque en temps réel

Phase 4 : Formation et sensibilisation

Programme de sensibilisation

Sessions de formation sur les bonnes pratiques IA
Communication des politiques d’usage acceptables
Retours d’expérience sur les incidents de sécurité
Mise à disposition d’alternatives approuvées

Support aux utilisateurs

Documentation des outils IA autorisés
Processus de demande d’exception
Support technique pour les alternatives approuvées
Feedback loop pour améliorer les politiques

Cas d’usage : KPMG et la sécurisation de son écosystème IA

Le défi : Gouvernance multi-tenant complexe

KPMG, avec ses 40,000 employés et 23,000 fournisseurs, fait face à un défi de gouvernance particulièrement complexe. L’entreprise doit sécuriser non seulement l’utilisation de Microsoft 365 Copilot, mais aussi protéger ses applications IA personnalisées construites sur Azure OpenAI Service.

La solution : Approche intégrée avec Defender for Cloud Apps

Déploiement de Microsoft Purview et Defender for Cloud

KPMG a déployé une solution intégrée combinant :

Microsoft Defender for Cloud pour la protection des modèles IA
Microsoft Purview DSPM for AI pour la visibilité sur les interactions IA
Extension Purview pour Microsoft Edge pour le monitoring en temps réel
Security Copilot pour l’automatisation des réponses

Résultats obtenus

Sécurité renforcée :

Détection proactive des dérives de configuration des modèles
Protection contre les vulnérabilités OWASP Top 10 pour LLM
Prévention des incidents avant impact business

Gouvernance améliorée :

Visibilité centralisée sur toutes les interactions IA
Politiques uniformes sur l’ensemble des tenants
Audit trail complet pour la conformité réglementaire

Optimisation des coûts :

Réduction du nombre de licences nécessaires
Simplification de la gestion administrative
Diminution du coût total de possession (TCO)

« Les produits Microsoft fournissent les contrôles de protection nécessaires et la visibilité sur la façon dont nos équipes métier utilisent un framework de confiance commun. » – Greg Schellenberg, Director of Cyber Security, KPMG

Nouvelles fonctionnalités Microsoft Purview pour l’IA

Data Security Posture Management for AI

Classification à la demande

Microsoft Purview DSPM for AI introduit la classification à la demande pour SharePoint et OneDrive, permettant :

Visibilité sur les données non classifiées
Classification automatique basée sur le contenu
Assurance que Copilot utilise des données correctement étiquetées
Évaluation du sur-partage pour les données sensibles

Détection des usages non conformes

Nouvelles capacités de détection pour :

Accès à des données sensibles depuis des IP à risque
Utilisation de Copilot en violation des politiques d’usage
Tentatives d’exfiltration via des prompts malveillants
Partage excessif de données dans les réponses IA

Insider Risk Management pour l’IA

Politique « Risky AI usage »

Microsoft Purview Insider Risk Management inclut désormais un template prédéfini pour détecter :

Prompts suspects contenant des demandes d’informations sensibles
Comportements anormaux dans l’utilisation d’outils IA
Tentatives de contournement des restrictions
Corrélation avec d’autres indicateurs de risque interne

Métriques de succès et KPIs à suivre

Indicateurs de visibilité

Découverte d’applications :

Nombre d’applications IA identifiées par mois
Pourcentage d’applications évaluées et classifiées
Temps moyen entre utilisation et découverte
Couverture géographique et par département

Évaluation des risques :

Répartition des applications par score de risque
Évolution du nombre d’applications à haut risque
Taux d’applications approuvées vs rejetées
Délai moyen d’évaluation des nouvelles applications

Indicateurs de protection

Détection de menaces :

Nombre d’alertes de sécurité IA générées
Temps moyen de résolution des incidents
Pourcentage de faux positifs
Nombre d’attaques bloquées automatiquement

Conformité et gouvernance :

Pourcentage d’utilisateurs formés aux politiques IA
Nombre de violations de politique détectées
Taux de conformité aux processus d’approbation
Couverture des audits de sécurité

Indicateurs d’adoption

Engagement utilisateur :

Adoption des alternatives approuvées
Nombre de demandes d’exception traitées
Satisfaction utilisateur sur les outils autorisés
Réduction du Shadow AI mesuré

Bonnes pratiques et recommandations

Approche par phases

Phase découverte (Mode monitoring)

Déployer en mode observation uniquement
Collecter les données d’usage pendant 2-4 semaines
Analyser les patterns d’utilisation par équipe
Éviter les blocages prématurés qui créeraient de la résistance

Phase éducation (Mode alerte)

Configurer des alertes informatives
Former les équipes aux enjeux de sécurité IA
Proposer des alternatives approuvées
Créer un dialogue avec les utilisateurs

Phase contrôle (Mode enforcement)

Implémenter progressivement les blocages
Maintenir des exceptions justifiées
Automatiser les réponses aux incidents
Mesurer l’efficacité des contrôles

Évolutions futures et roadmap Microsoft

Capacités en développement

Intelligence artificielle pour la sécurité :

Amélioration des algorithmes de détection de menaces IA
Analyse comportementale avancée des utilisateurs
Corrélation automatique entre différentes sources de données
Réponse autonome aux incidents de sécurité IA

Intégrations étendues :

Support d’applications IA tierces supplémentaires
Connecteurs pour plateformes cloud multi-vendor
API enrichies pour l’intégration avec les outils tiers
Tableau de bord unifié pour la gouvernance IA

Préparation aux évolutions réglementaires

AI Act européen :

Traçabilité complète des décisions algorithmiques
Classification automatique des systèmes IA à haut risque
Documentation automatisée pour les audits
Reporting de conformité intégré

Réglementations sectorielles :

Adaptations pour les secteurs bancaire et financier
Conformité aux standards de santé (HIPAA, etc.)
Réponse aux exigences gouvernementales
Certification et accréditations de sécurité

Le mot de la fin

La gouvernance de l’IA représente l’un des défis majeurs de cybersécurité pour 2025. Alors que vos employés adoptent massivement ces nouveaux outils, la question n’est plus de savoir s’il faut encadrer leur usage, mais comment le faire efficacement.

Microsoft Defender for Cloud Apps, enrichi de ses nouvelles capacités de gouvernance IA, offre une réponse complète à ce défi. La plateforme permet de passer d’une approche réactive du Shadow AI à une stratégie proactive de sécurisation et d’encadrement de l’innovation.

Les points clés à retenir :

Le Shadow AI représente un risque de sécurité majeur et croissant
Defender for Cloud Apps évolue pour adresser spécifiquement ces enjeux
Une approche par phases facilite l’adoption et réduit la résistance
La formation et l’accompagnement des utilisateurs sont essentiels au succès

L’IA transforme la façon dont nous travaillons. Il est temps que nos stratégies de sécurité évoluent au même rythme. Avec les bons outils et la bonne approche, vous pouvez transformer le Shadow AI d’une source de risque en levier d’innovation sécurisée.

Ressources complémentaires :

David Bouhadana