L’IA au service de la Conformité : Les modèles de langage révolutionnent l’accès aux politiques d’entreprise

Dans un écosystème numérique où la gouvernance, le risque et la conformité (GRC) jouent un rôle central, la clarté et l’accès rapide à l’information correcte ne sont pas seulement des atouts, mais des nécessités absolues. L’intégration des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLM), tels que ceux propulsés par l’IA, dans les systèmes d’information d’entreprise, ouvre de nouvelles perspectives pour l’accessibilité des données de conformité et la sensibilisation des collaborateurs.

Imaginez un monde où, face à une question de conformité ou de sécurité informatique, un collaborateur n’aurait plus à naviguer à travers des montagnes de documents, mais pourrait simplement s’adresser à un agent conversationnel alimenté par un LLM. Cet agent, capable de comprendre et de traiter les politiques et chartes d’entreprise, fournirait des réponses précises et immédiates, facilitant ainsi une culture de conformité proactive.

Ces modèles, entraînés sur de vastes ensembles de données, sont capables de comprendre le contexte et l’intention derrière les questions posées, permettant une interaction presque humaine. Leur intégration au sein des systèmes d’information d’entreprise se fait via des interfaces de programmation d’applications (API), permettant une communication fluide entre les utilisateurs et les bases de connaissances internes.

L’utilisation des LLM dans le cadre de la GRC présente plusieurs avantages significatifs :

• Grâce à leur capacité à analyser rapidement de grandes quantités de texte, les LLM peuvent fournir des réponses instantanées aux interrogations des collaborateurs, améliorant ainsi l’efficacité et réduisant le temps consacré à la recherche d’informations.
• En rendant les informations de conformité accessibles et compréhensibles, ces outils d’IA facilitent la formation continue des employés sur les questions de GRC. Ils peuvent simuler des scénarios de sensibilisation interactifs, renforçant ainsi la connaissance et l’adhésion aux politiques d’entreprise.
• Les LLM peuvent être configurés pour s’adapter aux besoins spécifiques de chaque utilisateur, offrant ainsi des réponses personnalisées basées sur le rôle, les responsabilités et les précédentes interactions de l’employé avec le LLM.

Toutefois, l’adoption de cette technologie ne se fait pas sans défis. La qualité des réponses fournies dépend étroitement de la précision et de l’actualité des données avec lesquelles le LLM est alimenté. De plus, des questions de confidentialité et de sécurité des données se posent, nécessitant une gestion rigoureuse et des mesures de protection adaptées.

Une IA réfléchissant activement à la gouvernance 🙂

Démonstration : un chatbot basé sur ChatGPT-4 au service de la Politique de Sécurité des Systèmes d’Information (PSSI)

Pour illustrer l’impact transformateur des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLM) dans l’accès et la compréhension des politiques de sécurité, nous allons créer un chatbot basé sur ChatGPT-4 avec les éléments suivants :

Instructions

« Votre rôle est d’aider les employés d’une entreprise à comprendre, expliquer et fournir des exemples relatifs aux mesures de sécurité et aux exigences décrites dans leur politique de sécurité des systèmes d’information. Vous devez être bien informé sur divers aspects de la sécurité de l’information, capable d’interpréter et de clarifier les points de la politique, et fournir des exemples pertinents pour faciliter la compréhension. Vous devez également être en mesure de répondre aux questions et d’offrir des conseils sur la manière de respecter ces politiques dans le travail quotidien.

Avant de répondre tu poseras les questions nécessaires pour comprendre le rôle de ton interlocuteur (Utilisateur simple, administrateur du domaine, dirigeant, …).

Tu dois analyser en amont le fichier joint contenant l’ensemble des mesures (Attention le fichier est codé en ISO-8859-1 car il contient des caractères spéciaux liés à la langue française, le séparateur est le point virgule « ; ») te permettant entre autres d’identifier le code de la mesure (1ère colonne) et d’y faire référence. »

Connaissances

Fichier CSV contenant le code, le nom et la description des mesures de la PSSI, anonymisé.

Lorsqu’un utilisateur interagit avec le chatbot, sa première tâche est de déterminer le rôle de l’interlocuteur au sein de l’entreprise, étape cruciale pour adapter les réponses aux besoins spécifiques de l’utilisateur.

Le chatbot est équipé pour analyser un fichier contenant l’ensemble des mesures de la PSSI. Cette analyse préalable lui permet d’identifier le code de chaque mesure et de s’y référer spécifiquement lors de la fourniture d’exemples ou d’explications.

Exemple de dialogue

Utilisateur : Puis-je télécharger et installer un logiciel sur mon poste de travail ?

Chatbot : Pour vous répondre précisément, pourriez-vous me préciser votre rôle au sein de l’entreprise ? Êtes-vous un utilisateur simple, un administrateur du système, un dirigeant ou occupez-vous un autre poste spécifique ?

Utilisateur : Je suis utilisateur dans le service marketing.

Chatbot : Pour répondre à votre question en tant qu’utilisateur au sein du service marketing, je vais consulter la politique de sécurité des systèmes d’information de l’entreprise afin de trouver les mesures applicables à votre situation. Un instant, s’il vous plaît.

Selon la politique de sécurité des systèmes d’information de l’entreprise, l’installation de logiciels sur votre poste de travail est soumise à des règles spécifiques pour garantir la sécurité informatique. Voici les points clés à considérer :

• Interdiction des installations non validées : Les utilisateurs ne sont pas autorisés à installer des logiciels qui n’ont pas été préalablement validés par le service informatique. Toute installation doit être conforme aux normes de sécurité établies par l’entreprise (Mesure PDT-INT-INST).
• Installation de logiciels non référencés : L’installation de logiciels qui ne font pas partie de la liste des logiciels approuvés nécessite une autorisation spécifique. Une demande d’installation doit être soumise et approuvée avant toute procédure d’installation (Mesure EXP-INST-LOG).
• Inventaire des logiciels : Un inventaire précis des logiciels installés sur chaque poste de travail est maintenu. Cela permet de s’assurer que seuls les logiciels autorisés et nécessaires à vos activités professionnelles sont présents sur votre poste (Mesure GDB-INVENT et CONTR-INV-LOG).

 

Pour installer un logiciel sur votre poste de travail, vous devez donc suivre la procédure établie par votre entreprise. Cela implique généralement de soumettre une demande au service informatique ou à votre responsable SSI, qui évaluera la conformité du logiciel avec les politiques de sécurité et procédera à son installation si elle est approuvée.

Il est important de ne pas tenter d’installer des logiciels par vous-même sans cette approbation, car cela pourrait mettre en péril la sécurité de vos informations et celles de l’entreprise.

Cet exemple met en lumière comment un chatbot basé sur ChatGPT-4 peut être un allié précieux dans la compréhension et l’application des politiques de sécurité. En fournissant des réponses personnalisées et en simplifiant l’accès à l’information, ces technologies d’IA facilitent une culture de la sécurité plus robuste au sein des organisations, adaptée aux besoins spécifiques de chaque rôle.

Risques et limitations

Bien que l’intégration des LLM dans la gestion de la GRC offre des avantages considérables, elle soulève également des inconvénients et des risques importants qui méritent une attention particulière.
Premièrement, la précision des informations fournies par l’IA est directement liée à la qualité et à la récence des données sur lesquelles elle a été formée. Il existe donc un risque que les réponses générées soient basées sur des informations obsolètes ou inexactes, ce qui peut mener à des décisions de conformité erronées.
Ensuite, la gestion des données sensibles par ces systèmes pose des défis significatifs en matière de confidentialité et de sécurité des données. Les entreprises doivent s’assurer que des mesures de sécurité robustes sont en place pour protéger contre les fuites de données potentielles.

Il est également crucial de ne pas franchir la ligne entre l’utilisation de l’IA comme outil d’assistance et la dépendance excessive à ces technologies. Les LLM ne doivent pas remplacer le jugement humain, surtout dans les cas complexes où une compréhension nuancée des risques et des implications est nécessaire. Les organisations doivent maintenir un équilibre entre l’utilisation des technologies d’IA et l’expertise humaine, en s’assurant que l’IA est utilisée pour compléter et non remplacer les interactions et les évaluations humaines.

En conclusion

Les Modèles de Langage à Grande Échelle révolutionnent la manière dont les informations de GRC sont accessibles et gérées au sein des entreprises. En offrant un accès instantané à des informations précises, en facilitant la sensibilisation et la formation continue, et en personnalisant l’expérience utilisateur, ces outils d’IA ont le potentiel de transformer profondément la culture de la conformité. Toutefois, leur intégration réussie requiert une attention particulière aux détails techniques, opérationnels et éthiques, assurant ainsi que les avantages surpassent les défis.