Surveillance accrue : reprendre le contrôle des données

La surveillance, ce n’est pas un sujet abstrait réservé aux films d’espionnage. Quand un programme d’interception s’étend et que ses garde-fous s’usent, c’est la surface d’exposition de nos données qui s’élargit — y compris celles de vos salariés, de vos clients et de vos partenaires.

C’est exactement l’alerte remontée au Congrès américain : des experts expliquent qu’un programme de renseignement crucial voit ses mécanismes de contrôle se dégrader, au point d’offrir aux agences un accès plus profond et moins contraint à des données d’Américains. Et même si l’épisode est américain, le signal est mondial : les données circulent, les fournisseurs sont transnationaux, et les modèles de conformité finissent par s’aligner… ou se heurter.

Dans cette série “Intelligence artificielle dans la cybersécurité”, je défends une idée simple : l’IA doit servir à réduire l’accès, pas à l’étendre. L’objectif n’est pas de gagner un bras de fer politique, mais de mettre en place des contrôles techniques solides, audités, et difficiles à contourner — y compris quand la pression vient d’acteurs puissants.

Quand les garde-fous lâchent, le risque devient systémique

Le point central des alertes au Congrès est limpide : les safeguards ne suivent plus l’extension des pouvoirs. Autrement dit, on élargit le robinet sans renforcer le compteur. Résultat : un accès plus large, plus rapide, et potentiellement moins traçable à des informations qui n’étaient pas censées être captées ou conservées.

Ce problème touche trois dimensions qui concernent directement les équipes cybersécurité et RSSI, même hors des États-Unis :

1. Risque de collecte excessive : quand les critères d’interception sont larges, la donnée “collatérale” explose.
2. Risque de réutilisation : une donnée collectée pour un motif peut être requêtée plus tard pour un autre motif.
3. Risque de chaîne d’accès : plus il y a d’intermédiaires (opérateurs, fournisseurs cloud, sous-traitants), plus l’accès devient difficile à borner.

La réalité ? Dans la plupart des organisations, les données sensibles sont déjà réparties entre messageries, outils collaboratifs, CRM, data lakes, solutions d’observabilité… Un pouvoir d’accès étendu s’insère dans cet empilement comme une couche de plus — et c’est précisément ce qui le rend dangereux.

« Plus de données » ne veut pas dire « plus de sécurité »

On entend souvent l’argument : “Plus on collecte, plus on détecte.” En cybersécurité, c’est parfois vrai… jusqu’à un point. Après, vous obtenez surtout :

• du bruit,
• des duplications,
• des journaux incomplets ou incohérents,
• et des zones grises sur la responsabilité.

Une phrase que j’utilise souvent en audit : “Ce que vous ne collectez pas ne peut pas fuiter.” Ce principe de minimisation n’est pas un luxe juridique, c’est une stratégie de réduction du risque.

Pourquoi ce débat américain concerne aussi les entreprises françaises

Réponse directe : parce que vos données et vos outils ne vivent pas dans une bulle française. Entre filiales, prestataires, hébergeurs, messageries et services managés, une partie de votre SI dépend d’acteurs soumis à des cadres juridiques étrangers.

Même sans entrer dans une bataille de textes, il suffit de comprendre un mécanisme : si vos données sont accessibles par un fournisseur, alors le fournisseur peut être contraint de fournir un accès — et vous pouvez ne l’apprendre que trop tard, voire jamais, selon les régimes.

En décembre 2025, on voit aussi un autre facteur aggravant : la généralisation des usages IA (copilotes, assistants, recherche sémantique interne). Ces outils augmentent la valeur des données stockées, car ils les rendent plus faciles à interroger. Une surveillance “à l’ancienne” cherchait des signaux ; une surveillance moderne cherche des réponses, et l’IA aide à les extraire.

Le vrai sujet : la confiance numérique devient un KPI business

Si vous vendez en B2B, vous le constatez déjà dans les appels d’offres :

• questionnaires sécurité plus longs,
• exigences de chiffrement et de gestion des clés,
• demandes de preuves d’audit,
• clauses sur la localisation et l’accès aux données.

La confidentialité n’est plus un chapitre de fin de dossier. C’est un critère de sélection.

Comment l’IA peut protéger la vie privée (au lieu de l’éroder)

Réponse directe : en utilisant l’IA pour réduire l’exposition, détecter les abus d’accès et prouver la conformité par des traces fiables.

Là où l’IA est vraiment utile, c’est dans la mise en place de contrôles continus, impossibles à faire manuellement à l’échelle : millions d’événements, milliers d’identités, des droits qui changent chaque semaine.

Détection d’accès anormaux : l’IA comme garde du corps des données

Un système IA de cybersécurité bien configuré peut repérer :

• des requêtes inhabituelles sur des boîtes mail ou des exports CRM,
• des consultations en dehors des horaires/lieux habituels,
• des comportements de “fouille” (beaucoup de lectures, peu de modifications),
• des patterns de recherche typiques d’une collecte (mots-clés sensibles, séries de filtres, pagination rapide).

Le point clé : on ne cherche pas seulement une intrusion, on cherche aussi un usage abusif d’un accès légitime. Et c’est exactement le scénario redouté quand les garde-fous institutionnels faiblissent.

Classification et minimisation : moins stocker, mieux protéger

L’IA aide à appliquer le principe “collecter le minimum” de façon pragmatique :

• classification automatique (PII, données RH, données santé, secrets industriels),
• détection de données sensibles dans des espaces non prévus (partages, chats, tickets),
• recommandations de rétention : supprimer, archiver, anonymiser.

Une organisation mature ne se demande pas seulement “qui a accès ?”. Elle se demande “pourquoi cette donnée existe encore ?”.

Chiffrement, gestion des clés et « privacy by design » opérationnel

Les mots “privacy by design” sont souvent traités comme une incantation. Techniquement, ça se traduit par des décisions concrètes :

• chiffrement partout (au repos et en transit),
• séparation des rôles sur la gestion des clés,
• journalisation inviolable des accès sensibles,
• politiques “need-to-know” réellement appliquées.

L’IA intervient ici pour surveiller l’application de ces règles et détecter les écarts : clés utilisées anormalement, rotation non faite, services qui dérogent, comptes techniques trop permissifs.

Un plan d’action réaliste en 30 jours (sans tout casser)

Réponse directe : vous n’avez pas besoin de refaire tout votre SI. Vous avez besoin de prioriser les flux de données et de rendre les accès auditables.

Semaine 1 : cartographier 20% des systèmes qui portent 80% du risque

Concentrez-vous sur :

• messagerie et outils collaboratifs,
• IAM (SSO, annuaires, MFA),
• stockage cloud (buckets, partages, data lake),
• CRM/ERP et exports.

Livrable : une liste courte “données critiques + où elles vivent + qui administre”.

Semaine 2 : réduire l’exposition la plus évidente

Actions rapides (souvent oubliées) :

• supprimer les liens de partage publics,
• désactiver les comptes dormants,
• limiter les droits admin “par défaut”,
• bloquer les exports massifs non justifiés.

Objectif : réduire le volume accessible, même si quelqu’un obtient un accès.

Semaine 3 : activer la détection IA sur les accès sensibles

Choisissez 3 à 5 scénarios d’abus d’accès, par exemple :

1. export anormal de contacts,
2. consultation massive de dossiers RH,
3. recherches répétées sur des mots-clés sensibles,
4. connexion “impossible travel”,
5. création d’une règle de transfert mail suspecte.

Ce sont des cas très concrets, faciles à expliquer à la direction, et simples à tester en “table-top exercise”.

Semaine 4 : rendre la conformité prouvable

La différence entre “on pense être conforme” et “on peut le démontrer” tient à trois choses :

• journaux centralisés,
• alertes qualifiées (pas 5 000 notifications/jour),
• processus de revue d’accès.

Si votre conformité dépend d’un fichier Excel mis à jour au courage, vous avez un problème. L’IA peut aider à automatiser la revue (suggestions de suppression de droits, détection d’incohérences), mais la gouvernance doit trancher.

Questions qu’on me pose souvent (et mes réponses)

« Si l’État peut accéder aux données, on ne peut rien faire, non ? »

On peut faire beaucoup : minimiser, chiffrer, segmenter, journaliser, détecter. L’objectif n’est pas de devenir “invisible”, c’est de rendre tout accès exceptionnel, traçable et limité.

« L’IA ne risque-t-elle pas d’aggraver la surveillance ? »

Oui, si on l’utilise pour enrichir la collecte. Non, si on l’utilise comme contrôle : détection d’abus, suppression de données, réduction des droits, preuve d’audit. La même technologie peut servir deux logiques opposées.

« Par quoi commencer si on manque de ressources ? »

Commencez par les identités et les accès (IAM) : c’est là que se joue 80% du risque. Puis attaquez la messagerie, qui reste l’autoroute des fuites et des investigations.

Reprendre l’avantage : la confidentialité comme stratégie de sécurité

Les avertissements au Congrès américain rappellent une chose : quand les pouvoirs d’accès s’étendent, la technique doit compenser. Attendre que les garde-fous institutionnels soient parfaits n’est pas un plan de sécurité.

Si vous pilotez un SI, vous avez une marge d’action immédiate : réduire la donnée accessible, renforcer l’authentification, rendre les accès auditables et utiliser l’IA pour détecter les comportements anormaux — qu’ils viennent d’un attaquant, d’un insider, ou d’un acteur qui “a le droit” mais abuse.

La question qui mérite d’être posée en comité de direction n’est pas “Sommes-nous surveillables ?” (tout le monde l’est, à un degré). C’est plutôt : si quelqu’un accède à nos données, combien de temps mettons-nous à le savoir — et que peut-il réellement obtenir ?