L'IA rendra la GRH plus précise et plus adaptable

L'IA a déjà transformé de nombreux secteurs, mais son potentiel en matière de gestion des risques humains (GRH) reste à la fois sous-utilisé et mal compris. En évaluant avec précision les comportements, en identifiant les schémas de risque et en mettant en œuvre des interventions adaptatives personnalisées, l'IA peut fondamentalement changer la façon dont les organisations gèrent les menaces de cybersécurité.

Le passage à une gestion des risques centrée sur l'homme 

Historiquement, la cybersécurité s'est concentrée sur les vulnérabilités technologiques telles que les correctifs à apporter aux systèmes, le blocage des logiciels malveillants ou la sécurisation des réseaux. Mais comme l'erreur humaine est à l'origine de plus de 60% des violations de données selon le rapport 2025 de Verizon sur les violations de données, les organisations s'intéressent de plus en plus au comportement humain en tant que facteur de risque critique. Cette évolution donne la priorité à la compréhension et à la gestion des choix et des niveaux de sensibilisation des employés, des fournisseurs tiers et même des dirigeants.

Cependant, de nombreuses organisations, et leurs fournisseurs, ne savent toujours pas ce que signifie réellement la "gestion des risques humains". La majorité d'entre eux mettent en œuvre des programmes de formation de base ou des simulations de phishing, mais ne disposent pas des outils nécessaires pour mesurer les modèles de comportement individuels, évaluer les risques nuancés ou proposer des interventions qui trouvent un écho personnel auprès des utilisateurs. 

L'IA, en particulier les modèles prédictifs d'apprentissage automatique, est particulièrement bien équipée pour combler ces lacunes. Il peut traiter de grandes quantités de données comportementales, repérer des schémas et des anomalies bien au-delà des capacités humaines. Plus important encore, il peut le faire de manière adaptative, personnalisée et prédictive, permettant des interventions qui répondent aux besoins des utilisateurs là où ils se trouvent, plutôt que de s'appuyer sur des tactiques uniques.

Limites actuelles des approches des fournisseurs 

Malgré le potentiel de l'IA, de nombreux fournisseurs ne vont pas au-delà des applications de surface. La plupart des offres des fournisseurs en matière de gestion des risques humains tournent autour de l'élaboration de campagnes de sensibilisation des employés ou de tests phishing automatisés. Bien que précieux, ces outils ne permettent pas d'aborder des questions plus profondes. 

Privilégier la présentation à la précision 

Les fournisseurs mettent souvent l'accent sur des tableaux de bord tape-à-l'œil et un contenu soigné, mais négligent l'analyse sous-jacente des comportements et des risques qui est à l'origine d'un changement significatif. Par exemple, un outil de simulation de phishing qui classe les employés en fonction du taux de clics peut être considéré comme un "succès" parce que moins d'utilisateurs ont cliqué après la formation. Cependant, cela ne vous dit pas grand-chose sur les raisons du changement de comportement ni sur la durabilité de ces changements. 

Utilisation limitée des données comportementales 

Peu de fournisseurs exploitent l'IA pour analyser les comportements individuels des utilisateurs à grande échelle. Sans ces informations précises, il devient impossible de mesurer les risques réels posés par certains employés ou d'adapter les interventions en conséquence. 

Des stratégies réactives plutôt que préventives 

La plupart des approches restent réactives, traitant les erreurs humaines après qu'elles se soient produites, que ce soit par le biais de rapports, d'enquêtes ou de mesures disciplinaires. Bien que ces efforts soient nécessaires, ils ne s'attaquent pas aux causes profondes des comportements à risque. 

Les organisations ont besoin d'outils qui vont plus loin, utilisant l'IA pour évaluer, prédire et s'adapter aux facteurs de risque humains en temps réel. 

Comment l'IA peut-elle favoriser une GRH précise et adaptative ? 

L'IA offre de puissantes capacités pour révolutionner la gestion des risques humains dans le domaine de la cybersécurité. Vous trouverez ci-dessous les cas d'utilisation les plus significatifs que les organisations devraient exploiter.

Profilage des risques comportementaux 

Les outils alimentés par l'IA peuvent analyser une série de points de données, y compris les habitudes de connexion, l'activité de messagerie, le partage de documents et même le ton de la communication. En appliquant des modèles d'apprentissage automatique, ces outils détectent des tendances et élaborent des profils de risque détaillés pour des individus ou des groupes. 

Par exemple, un employé qui accède fréquemment à des fichiers sensibles en dehors des heures de travail et qui travaille à partir de plusieurs appareils peut représenter une menace interne nettement plus élevée qu'un collègue qui s'en tient aux pratiques habituelles. Ces informations permettent aux organisations de concentrer leur attention sur les personnes à haut risque. 

Interventions personnalisées 

Les formations traditionnelles à la cybersécurité traitent les employés comme un monolithe, délivrant un contenu identique indépendamment de la compréhension, des habitudes ou du niveau de risque de chacun. L'IA change la donne en adaptant les interventions à chaque personne. 

Par exemple, un utilisateur à haut risque pourrait bénéficier d'un coaching individuel intensif par le biais d'un chatbot d'IA ou d'une formation gamifiée. Une personne qui a du mal à reconnaître un phishing peut être invitée à suivre des modules de microapprentissage ciblés liés directement à des actions risquées récentes. En outre, l'IA peut recommander des politiques de protection du courrier électronique qui peuvent être ajustées pour protéger plus agressivement la boîte de réception d'un utilisateur à risque. 

Cette approche personnalisée améliore non seulement l'efficacité, mais limite également le désengagement ou la résistance aux mesures de sécurité, ce qui est fréquent avec les formations génériques. 

Analyse prédictive des risques 

L'IA permet aux organisations de passer d'une vision rétrospective à une vision prospective en prédisant les futurs comportements à risque avant qu'ils ne se transforment en incidents. Par exemple, les modèles prédictifs peuvent signaler qu'un employé est susceptible de mal configurer les paramètres du nuage en fonction de ses interactions historiques avec les plateformes du nuage. Le signalement de ces risques permet de prendre des mesures préventives, évitant ainsi de créer un angle mort en matière de sécurité. 

Application d'une politique adaptative 

L'IA peut apporter des ajustements dynamiques aux politiques de sécurité en fonction des changements de comportement observés. Si un employé fait preuve d'une amélioration constante et adhère aux meilleures pratiques, certaines restrictions peuvent être assouplies afin d'optimiser la productivité. Par ailleurs, les utilisateurs présentant un profil de risque croissant peuvent être soumis à des contrôles de plus en plus stricts. 

Cette adaptabilité favorise la confiance au sein de l'organisation et garantit que les mesures de sécurité sont à la fois efficaces et perturbent le moins possible les flux de travail. 

L'impact commercial de la GRH pilotée par l'IA 

Déployer l'IA pour révolutionner la GRH, ce n'est pas seulement améliorer la cybersécurité, c'est aussi offrir des avantages commerciaux mesurables.

Économies financières grâce à la réduction des risques 

La surveillance et l'intervention prédictives réduisent les erreurs humaines, ce qui diminue les coûts des incidents. On estime que le coût moyen d'une atteinte à la cybersécurité est d'environ 4,45 millions de dollars. Même une réduction minime des erreurs humaines se traduit par des bénéfices financiers importants. 

Amélioration de la productivité 

La formation adaptative et l'application des politiques permettent aux employés de passer moins de temps à naviguer dans des contrôles redondants ou à participer à des sessions de formation inutiles. Cette efficacité se traduit par une amélioration de la productivité de l'ensemble du personnel. Par exemple, l'extension des fenêtres de temporisation de l'AMF pour les employés à faible risque permet de réduire les interruptions dans le flux de travail d'un employé. 

Renforcement de la confiance des utilisateurs 

Les employés sont plus enclins à collaborer avec les équipes de sécurité lorsqu'ils sont convaincus que les interventions sont équitables, personnalisées et non punitives. Les initiatives fondées sur l'IA qui tiennent compte des besoins individuels peuvent contribuer à renforcer cette confiance. 

Risques et défis 

Si les opportunités sont immenses, les organisations doivent être conscientes des risques associés au déploiement de l'IA pour la gestion des risques humains. 

• Données comportementales de haute qualité: L'IA est limitée à l'ensemble des données utilisées pour l'analyse. Les organisations doivent donner la priorité aux flux de données provenant d'un large éventail d'outils de sécurité et de ressources humaines pour obtenir un impact maximal.
• Préoccupations en matière de protection de la vie privée: La surveillance comportementale intensive soulève des questions éthiques concernant la vie privée et le consentement des employés. Il est essentiel de garantir la transparence et le respect des réglementations en matière de protection de la vie privée.
• Biais dans les modèles d'IA: Des algorithmes mal conçus peuvent amplifier les préjugés, en signalant de manière disproportionnée certains groupes d'utilisateurs ou comportements comme "risqués". Des tests et des audits rigoureux des modèles d'IA sont essentiels pour atténuer ce problème.
• Faux positifs: Sans un calibrage approprié, des systèmes trop vigilants pourraient créer des frictions inutiles, entraînant des frustrations ou une baisse de moral. 

Des stratégies de mise en œuvre appropriées, étayées par des contributions d'équipes interfonctionnelles, sont essentielles pour surmonter ces obstacles et faire en sorte que l'adoption de l'IA soit à la fois responsable et efficace. 

Le bilan

L'IA est la clé de l'évolution de la GRH en permettant une mesure précise des comportements, une prédiction dynamique des risques et une intervention personnalisée. Les organisations qui tirent parti de ces capacités ne se contentent pas d'atténuer plus efficacement les risques de sécurité, elles en retirent également des avantages commerciaux tels que des économies de coûts et une productivité accrue. 

Toutefois, la réalisation de ce potentiel nécessite un changement fondamental d'orientation, de la création de contenu visible aux applications significatives de l'IA dans l'analyse et l'adaptation du comportement. Les fournisseurs et les organisations désireux de mener à bien cette transition auront un avantage concurrentiel dans le paysage actuel de la cybersécurité, où les enjeux sont considérables.