Informations générales
Événement : 92e Congrès de l'Acfas
Type : Colloque
Section : Section 600 - Colloques multisectoriels
Description :La convergence rapide entre l’intelligence artificielle (IA) et la cybersécurité représente une évolution majeure pour les organisations modernes, offrant à la fois des opportunités significatives et des défis complexes. Ce colloque vise à explorer les multiples facettes de cette intersection, en mettant l’accent sur les implications stratégiques, technologiques, éthiques et réglementaires.
D’une part, l’IA révolutionne la cybersécurité en améliorant considérablement les capacités de détection et de réponse aux menaces grâce à l’analyse prédictive, à l’automatisation et aux algorithmes d’apprentissage profond. D’autre part, elle introduit de nouveaux risques, tels que les biais algorithmiques, la dépendance aux données de qualité et l’émergence d’attaques cybernétiques sophistiquées orchestrées par des technologies IA.
Le colloque examine les moyens d’utiliser l’IA pour renforcer la résilience des systèmes tout en prévenant les abus et en atténuant les risques. Les discussions abordent également la manière dont les acteurs publics et privés peuvent collaborer pour développer des solutions novatrices, alignées sur les cadres éthiques et les réglementations en vigueur.
Enfin, ce colloque souligne l’importance de la formation continue pour les professionnels du domaine. Alors que les technologies évoluent rapidement, il est essentiel de développer des compétences adaptées pour relever les défis émergents et anticiper les enjeux futurs liés à l’utilisation de l’IA dans la cybersécurité.
Ce colloque s’adresse aux chercheurs, aux professionnels, aux décideurs et aux étudiants souhaitant approfondir leur compréhension des interactions entre IA et cybersécurité, tout en participant à un dialogue inclusif et interdisciplinaire.
Date :Format : Sur place et en ligne
Responsable :Programme
Cartographie des solutions d’identification des biais algorithmiques et de gouvernance de l’IA
La gouvernance de l’intelligence artificielle émerge depuis 2023 comme un sujet incontournable, un cadre englobant l’évolution des modèles et de leurs applications en entreprise. Elle s’appuie sur une cartographie des risques liés aux données, aux modèles algorithmiques et aux usages.
Afin de comprendre le positionnement des solutions présentes sur le marché, nous avons réalisé un travail d’identification, de comparaison, et de présentation. Plus de 50 solutions (À code source libre et commerciales) ont été incluses dans ce panorama. Nous avons réalisé des entrevues des concepteurs, et de clients ayant mis en place chaque solution, et en avons audité les principales fonctionnalités.
Vers l’intégration d’une approche de sélection de caractéristiques dans l’apprentissage fédéré pour les systèmes de détection d’intrusion
La cybersécurité demeure un enjeu crucial face à la multiplication des violations de sécurité, principalement l'Internet des Objets. Dans ce contexte, les approches décentralisées, telles que l'apprentissage fédéré, peinent à répondre aux exigences actuelles en matière de la présevation dela vie privée. Bien que l'apprentissage fédéré améliore les systèmes de détection d'intrusions, des défis subsistent quant à l'équilibre entre la sécurité, complexité des données héterogènes et la performance de détection, surtout dans des environnements de données à haute dimension, une sélection systématique des caractéristiques est devenue essentielle pour améliorer les performances des modèles sur des données hétérogènes tout en optimisant la consommation de ressources.
Notre étude comparative monte que la sélection de caractéristiques améliore considérablement les IDS basés sur FL en optimisant l'utilisation des ressources, en améliorant la précision de détection et en s'adaptant aux données hétérogènes.
Nous suggérons que les études futures explorent des méthodes d'apprentissage fédéré adaptatives qui ajustent dynamiquement la sélection des caractéristiques en fonction des contraintes de ressources, optimisant la performance en temps réel. De plus, nous soulignons le potentiel des modèles hybrides qui combinent les forces des méthodes de faible complexité avec des architectures d'apprentissage profond pour des scénarios où une haute précision est primordiale.
Utilisation d’une solution LLM locale et RAG en gestion de risque de cybersécurité
L’essor des modèles de langage étendus (LLM) et des techniques de récupération augmentée par génération (RAG) ouvre de nouvelles perspectives en gestion des risques de cybersécurité. Cette conférence explore l’intégration d’une solution LLM locale couplée à une approche RAG pour améliorer l’analyse et la gestion des risques en cybersécurité.
Nous examinerons comment un LLM exécuté localement, sans dépendance aux services cloud externes, peut renforcer la confidentialité et la souveraineté des données dans les processus d’évaluation des risques. L’intégration d’une approche RAG permet d’améliorer la pertinence des réponses en enrichissant le modèle avec des bases de connaissances spécifiques aux menaces, vulnérabilités et réglementations.
Les cas d’usage abordés incluent l’automatisation de l’évaluation des risques, la génération de rapports de conformité et l’analyse contextuelle des incidents de cybersécurité. Nous discuterons également des défis liés à l’implémentation, notamment la gestion des biais du modèle, l’optimisation des performances et les exigences en ressources informatiques.
Cette présentation mettra en lumière les bénéfices et limites de cette approche, tout en proposant des recommandations pour une adoption efficace dans un contexte organisationnel.
La guerre cognitive
Dans un monde où les conflits ne nécessitent plus d’armes traditionnelles, les acteurs de la menace exploitent des moyens numériques sophistiqués pour nuire aux organisations et aux individus. Cette conférence explore les stratégies utilisées pour manipuler, déstabiliser et attaquer sans recourir à la violence physique. Elle met en lumière l’ampleur du phénomène et l’inaction généralisée face à ces attaques silencieuses, tout en proposant des pistes de réflexion pour mieux comprendre et contrer ces nouvelles formes de menaces.