Confidentialité chez les fournisseurs de cloud LLM publics

Les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT, Gemini, Claude et d'autres ont explosé, promettant des avancées sans précédent en matière de productivité, de créativité et d'accès à l'information. Ils permettent de rédiger des e-mails, d'écrire du code, de lancer des idées et même d'entretenir des conversations étonnamment nuancées. Exploiter cette puissance est souvent aussi simple que de s'inscrire à un service cloud : pratique, puissant et souvent initialement gratuit ou peu coûteux.

Mais comme pour toute technologie puissante, surtout hébergée en externe et traitant des volumes de données potentiellement importants, une question cruciale se pose : quel est le niveau de sécurité de ces fournisseurs de LLM publics dans le cloud ?

Bien que ces services offrent des avantages considérables, leur utilisation, notamment pour un usage professionnel ou personnel sensible, implique un ensemble unique de considérations de sécurité que les utilisateurs et les organisations doivent comprendre et maîtriser avec prudence.

Pourquoi s'inquiéter ? Comprendre les risques

Lorsque vous interagissez avec un service LLM public, vous envoyez vos données (vos invites, vos questions et les informations qu'elles contiennent) à des serveurs contrôlés par un tiers. Voici où des problèmes de sécurité potentiels peuvent survenir :

• Confidentialité et confidentialité des données :
  • Exposition des données saisies : Qu'advient-il des données saisies dans l'invite ? La plupart des fournisseurs déclarent pouvoir utiliser des données saisies (souvent anonymisées) pour améliorer leurs modèles. Cependant, les politiques varient et il existe toujours un risque de journalisation accidentelle, de bugs, voire d'utilisation abusive interne exposant vos requêtes. Si vous saisissez des données clients sensibles, du code propriétaire, des stratégies commerciales confidentielles ou des informations de santé personnelles, vous risquez de les partager par inadvertance.
  • Implications relatives aux données d'entraînement : Bien que les fournisseurs s'efforcent d'empêcher cela, il existe un risque théorique que les modèles « mémorisent » par inadvertance et régurgitent ultérieurement des informations sensibles sur lesquelles ils ont été entraînés ou auxquels ils ont été exposés via les invites utilisateur.
• Risque lié à la propriété intellectuelle (PI) :
  • Introduire des algorithmes propriétaires, des projets de brevets, des manuscrits non publiés ou des business plans uniques dans un LLM public pour analyse ou affinement pourrait potentiellement exposer votre PI. Même si le fournisseur promet la confidentialité, le risque de fuites ou d'entraînement ultérieur du modèle intégrant des aspects de votre propriété intellectuelle existe.
• API et intégrations non sécurisées :
  • De nombreuses entreprises intègrent des LLM à leurs propres applications via des API. Si ces connexions ne sont pas correctement sécurisées (par exemple, authentification faible, trafic non chiffré), elles peuvent devenir un vecteur d'accès pour les attaquants, soit au compte de service LLM, soit à l'application d'intégration elle-même.
• Injection et manipulation d'invites :
  • Des acteurs malveillants peuvent créer des invites spécifiques (« injection d'invites ») pour inciter le LLM à contourner ses contrôles de sécurité, à révéler des informations système sensibles sous-jacentes ou à exécuter des actions inattendues, en particulier lorsque le LLM est intégré à d'autres outils (comme la messagerie électronique ou les calendriers).
• Fuite de données via la sortie du modèle :
  • Bien que moins fréquent avec les modèles plus récents, il est arrivé que des LLM reproduisent des fragments de données sur lesquels ils ont été entraînés, incluant potentiellement des données sensibles ou protégées par des droits d'auteur, si elles sont sollicitées de manière spécifique.
• Conformité et réglementation :
  • Les secteurs d'activité soumis à des réglementations strictes en matière de protection des données (comme le RGPD en Europe, la loi HIPAA dans le secteur de la santé et le CCPA en Californie) doivent faire preuve d'une extrême prudence. L'utilisation d'un service de LLM public avec des données réglementées exige que le fournisseur respecte toutes les normes de conformité nécessaires et les exigences de résidence des données, ce qui n'est pas toujours garanti avec les services cloud internationaux.

Exemples concrets (mises en garde)

Si les failles externes catastrophiques ciblant directement les modèles fondamentaux des principaux fournisseurs de LLM n'ont pas (encore) fait la une des journaux, les incidents liés à l'utilisation et aux bugs mettent en évidence les risques :

• Fuite de données interne de Samsung (2023) : Des employés de Samsung auraient copié du code source interne sensible et des notes de réunion dans ChatGPT afin de vérifier les erreurs et de résumer les discussions. Cela a par inadvertance partagé des informations confidentielles de l'entreprise avec OpenAI, ce qui a conduit Samsung à interdire temporairement l'utilisation d'outils d'IA générative sur les appareils et réseaux de l'entreprise pour certaines tâches. Il ne s'agissait pas d'un piratage d'OpenAI, mais d'un exemple flagrant de comportement utilisateur conduisant à une exposition de données via un LLM public.
• Bug de l'historique des conversations de ChatGPT (mars 2023) : OpenAI a temporairement mis ChatGPT hors ligne après qu'un bug a permis à certains utilisateurs de voir les titres des conversations des historiques d'autres utilisateurs. Bien que le contenu n'ait pas été exposé, il s'agissait d'une faille de confidentialité importante, démontrant que des problèmes techniques peuvent entraîner une exposition involontaire des données.

Ces exemples soulignent que les risques proviennent à la fois de l'infrastructure et des bugs du fournisseur et, plus généralement, de la façon dont les utilisateurs interagissent avec le service.

 

Naviguer en toute sécurité : Stratégies d’atténuation

Faut-il abandonner ces puissants outils ? Pas nécessairement. Mais il faut les utiliser avec discernement et avec les mesures de protection appropriées :

• Considérer que les données saisies ne sont pas privées : Considérez toute information saisie dans un LLM public grand public comme potentiellement visible ou utilisable par le fournisseur. Ne copiez jamais de données personnelles sensibles, de mots de passe, d’informations financières, d’informations commerciales confidentielles ou de code propriétaire.
• Lisez les Conditions d’utilisation et la Politique de confidentialité : Comprenez comment le fournisseur traite vos données, si les données saisies sont utilisées à des fins de formation, quelles sont ses pratiques de sécurité et quelles sont vos options (comme la désactivation de l’utilisation des données pour la formation, si possible).
• Utilisez les options Entreprise ou Privée : Pour une utilisation professionnelle impliquant des données sensibles, envisagez les abonnements Entreprise auprès des principaux fournisseurs. Ces abonnements s’accompagnent souvent d’engagements de sécurité renforcés, de garanties de confidentialité des données (comme la non-utilisation des données pour la formation), de contrats de niveau de service (SLA) et de certifications de conformité. Vous pouvez également envisager des déploiements de LLM privés (sur site ou dans un cloud privé), bien que cela nécessite une expertise technique et des ressources importantes.
• Anonymisation et minimisation des données : Si vous devez utiliser un LLM contenant des informations potentiellement sensibles, supprimez-en d'abord les informations d'identification. Ne fournissez que le strict minimum d'informations nécessaires à la tâche.
• Formez votre équipe : Assurez-vous que les employés comprennent les risques et les politiques de l'entreprise concernant l'utilisation des outils d'IA publics. Des directives claires sont essentielles.
• Intégrations sécurisées : Si vous utilisez des API LLM, suivez les bonnes pratiques de sécurité pour la gestion des clés API, l'authentification, le chiffrement et la validation des entrées.
• Surveillance et audit : Suivez l'utilisation des LLM au sein de votre organisation et consultez les journaux lorsque cela est possible.

La voie à suivre : Équilibrer innovation et sécurité

Les LLM publics représentent une avancée technologique majeure. Leur capacité à améliorer les compétences humaines est indéniable. Cependant, comme tout outil puissant déployé via le cloud, ils impliquent des considérations inhérentes en matière de sécurité et de confidentialité.

En comprenant les risques, en tirant les leçons des incidents passés et en mettant en œuvre des mesures de protection judicieuses, les individus et les organisations peuvent exploiter la puissance de ces modèles d'IA de manière plus responsable. La clé réside dans une utilisation réfléchie, en privilégiant la sécurité des données et en choisissant le type de service adapté (public, entreprise ou privé) en fonction de la sensibilité de la tâche à accomplir. Innovons, mais faisons-le en toute sécurité.