Atténuer les risques et les failles de la cybersécurité lors de la mise en œuvre de l'IA

À l'ère de la transformation numérique, les entreprises adoptent l'IA dans les processus de fabrication afin de rationaliser les opérations et d'améliorer la prise de décision. En particulier dans le domaine de la fabrication et de la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Cet article décrit le double rôle que joue l'IA dans l'évaluation des risques et la cybersécurité dans ces secteurs.

Découvrez un aperçu des diverses technologies de l'IA utilisées pour l'évaluation automatique des risques. Notamment, les systèmes experts, l'apprentissage automatique et les systèmes multi-agents, et les types de risques que ces outils peuvent aider à atténuer. Cependant, parallèlement à l'énorme potentiel de l'IA, nous explorons également ses défauts inhérents. Détailler comment l'IA peut devenir exploitable, en particulier dans le domaine de la cybersécurité.

IA et gestion des risques

Comment l'IA change-t-elle la gestion des risques ?

Les responsables de la chaîne d'approvisionnement doivent évaluer les risques sur l'ensemble du réseau. Cela comprend la planification, l'offre, le traitement, la demande et les risques environnementaux. De plus, chaque risque est mesuré en fonction de sa gravité et de sa fréquence probables, ce qui permet aux responsables de hiérarchiser les risques en vue de leur atténuation.

Les évaluations manuelles des risques peuvent être lentes et les résultats peuvent varier selon les auteurs de l'évaluation. Différentes technologies d'intelligence artificielle peuvent aider les responsables à évaluer automatiquement ces risques. Chacune vient à l'appui de décisions plus fiables et plus cohérentes.

Les systèmes experts peuvent poser des questions pertinentes et fournir une évaluation à base de règles sur la gravité et la fréquence des risques. Bien que ces systèmes soient efficaces dans une petite entreprise, ils peuvent être plus difficiles à entretenir dans des chaînes d'approvisionnement plus importantes.

Les systèmes d'apprentissage automatique sont plus efficaces dans les réseaux plus complexes. Ces algorithmes peuvent trouver des facteurs de risque cachés s'ils ont accès à suffisamment de données. Ils peuvent rapidement isoler les vulnérabilités les plus importantes qui nécessitent une attention particulière.

Les systèmes multi-agents sont les systèmes les plus complexes et les plus coûteux à mettre en service. Ils peuvent toutefois évaluer les risques corrélés et contradictoires, tout en prenant rapidement en compte l'impact tout au long de la chaîne d'approvisionnement lorsque la fréquence des risques ou la gravité changent.

Les exemples de risques que les technologies de l'IA peuvent évaluer instantanément comprennent la liquidité des fournisseurs, la qualité des produits et les événements météorologiques, ainsi que les menaces de cybersécurité, les fluctuations des prix et les risques d'assurance.

IA et cybersécurité

Ce serait formidable de pouvoir dire que l'intelligence artificielle peut améliorer la sécurité des informations de la chaîne d'approvisionnement. Malheureusement, bien qu'elle puisse offrir certains avantages, les inconvénients l'emportent rapidement. Des outils plus intelligents pour détecter les logiciels malveillants, l'hameçonnage et les autres menaces peuvent améliorer les capacités des entreprises à contrer les menaces conventionnelles.

Pourtant, rien n'empêche les acteurs malveillants d'utiliser l'IA pour interroger le matériel et les logiciels. Cela permet d'identifier des failles, de développer des logiciels malveillants plus efficaces et de tromper les employés à une échelle qui n'était pas possible auparavant.

Les applications d'intelligence artificielle elles-mêmes peuvent introduire de nouvelles vulnérabilités dans la mesure où il est possible de manipuler leur mode de fonctionnement. Les applications peuvent « apprendre » de différentes manières, mais elles peuvent aussi faire l'objet d'un « enseignement ». Cependant, elles peuvent également disposer de ce que nous appelons un « bon sens », une capacité qui en est encore à ses balbutiements.

Imaginez les conséquences si l'on enseignait à une application de gestion des stocks que sept vient après quatre. Considérez les dommages à la réputation causés par un chatbot du service client formé à utiliser un langage ou des symboles offensants. 

Quels sont les avantages de l'intelligence artificielle ?

Qu'en est-il de la protection des données ? Un avantage de l'intelligence artificielle est qu'elle ne se fatigue pas comme un opérateur humain. Vous pouvez poser des questions sans fin à un chatbot. Pourtant, il constitue aussi une vulnérabilité.

Si vous continuez à sonder un chatbot avec des questions, vous pourrez peut-être déterminer comment fonctionne l'algorithme. À partir de là, vous pouvez être en mesure de reconstruire l'ensemble de données utilisé pour le former. Ces données peuvent inclure des informations personnelles ou confidentielles.

Un fournisseur négociant avec un chatbot pourrait apprendre à le manipuler pour connaître sa position de négociation. Il est possible d'élaborer des solutions pour remédier à ces problèmes, mais l'intelligence artificielle est susceptible d'aider les personnes malveillantes à garder une longueur d'avance.

L'IA peut être un outil puissant pour la gestion des risques, en augmentant les protocoles de cybersécurité dans les opérations de fabrication et de chaîne d'approvisionnement. Cependant, elle introduit également de nouvelles vulnérabilités. L'utilisation des technologies de l'IA pour l'évaluation automatique des risques peut contribuer à une prise de décision plus cohérente. Cependant, nous devons également être vigilants vis-à-vis des nouvelles formes de menaces que ces technologies peuvent engendrer.

Il est essentiel que les entreprises soient proactives dans la résolution de ces vulnérabilités pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA sans compromis. Avec un déploiement équilibré et une surveillance diligente, l'IA peut en effet changer la donne dans l'industrie.

Pour une compréhension plus approfondie et pour explorer d'autres applications de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, cliquez ici pour lire notre guide.