Débloquer la gestion des risques humains grâce à l'IA

L'intelligence artificielle ne se contente pas de révolutionner les industries ; elle remodèle fondamentalement la façon dont les organisations gèrent les risques humains. Quel est le problème avec le risque humain ? Il est individualisé. Chaque utilisateur effectue des actions qui peuvent avoir des conséquences, comme partager des données d'entreprise ou cliquer sur des liens. Ils sont constamment attaqués, les adversaires les ciblant avec des menaces d'ingénierie sociale conçues pour les amener à commettre des erreurs. En raison de leur rôle essentiel au sein de nos organisations, ils ont accès à des données de grande valeur telles que les données financières, le code source et la propriété intellectuelle. 

La gestion des risques humains (GRH) consiste à comprendre et à atténuer les comportements susceptibles d'entraîner des conséquences négatives pour l'entreprise à la suite d'une violation de données ou d'un manquement aux règles de conformité. 

Mais les méthodes traditionnelles de protection contre les comportements à risque reposent sur une formation unique, des évaluations périodiques et des simulations d'évaluation, qui ne peuvent pas tenir compte de la nature dynamique et imprévisible du comportement humain sur les lieux de travail modernes. 

L'IA offre une approche plus précise et adaptative, capable de prédire les modèles de comportement, d'évaluer les risques en temps réel et de mettre en œuvre des interventions ciblées. Cela signifie qu'il faut passer de stratégies réactives à une gestion des risques proactive et véritablement centrée sur l'homme.

Comment l'IA peut-elle améliorer la mesure des risques et l'analyse des comportements ?

Le cœur du potentiel de l'IA réside dans sa capacité à traiter des volumes massifs de données et à identifier des modèles qui seraient impossibles à détecter par l'homme. Appliquée à la GRH, l'IA permet aux organisations de passer d'évaluations généralisées à des informations individualisées, permettant aux équipes de sécurité d'identifier les utilisateurs les plus à risque - et les plus vulnérables aux attaques - de sorte que leurs efforts, y compris les politiques adaptatives, la formation et les incitations comportementales, puissent se concentrer davantage sur ces utilisateurs particuliers.

Analyse comportementale

L'IA peut analyser les interactions entre les utilisateurs et les systèmes numériques, ce qui permet d'obtenir des informations sur les points suivants :

• Tendances de l'activité de l'utilisateur : Téléchargements de fichiers inhabituels ou schémas de connexion indiquant des menaces potentielles d'origine interne.
• Signaux prédictifs : Signaler les comportements précurseurs, tels que l'augmentation des pratiques de sécurité peu rigoureuses, qui ont une probabilité plus élevée de conduire à un incident.
• Analyse du sentiment de communication : Détection des communications excessivement agressives ou stressées comme indicateurs précoces de conflits potentiels ou de risques pour la sécurité.

Par exemple, les outils d'IA peuvent suivre la dynamique des frappes de clavier ou les variations de tonalité des courriels afin d'identifier les changements subtils dans le comportement des employés qui pourraient avertir de manière préventive des risques imminents. Une augmentation soudaine du nombre d'accès à des fichiers sensibles à des heures tardives peut être signalée pour enquête avant qu'elle ne devienne un problème de cybersécurité plus important.

Évaluation des risques en temps réel

Les solutions alimentées par l'IA peuvent attribuer des scores de risque dynamiques à des individus ou à des équipes en fonction de leur comportement, de facteurs environnementaux et de leur historique. Ces scores s'ajustent en permanence, offrant des informations en temps réel qui permettent aux organisations de réagir rapidement lorsque les modèles s'écartent de la réalité. Par exemple, des modèles d'apprentissage automatique pourraient calculer la probabilité de violations de la conformité en fonction des tendances historiques, du comportement des employés et des pressions externes.

Ce niveau de précision permet aux organisations de prioriser les interventions là où elles sont les plus importantes, ce qui constitue une nette amélioration par rapport aux mesures générales que de nombreuses organisations emploient actuellement.

Adapter les interventions aux connaissances comportementales

La gestion des risques humains ne consiste pas seulement à identifier les risques, mais aussi à y répondre efficacement. L'IA générative et d'autres formes d'apprentissage automatique peuvent adapter les interventions sur les risques à des besoins spécifiques, ce qui les rend plus efficaces que les solutions traditionnelles à taille unique.

Par exemple, l'IA peut permettre la création de contenus qui informent les employés sur les risques spécifiques à leur rôle. Contrairement aux modules de formation statiques, l'IA générative peut créer des simulations basées sur des scénarios adaptés à l'individu ou à l'équipe, augmentant ainsi leur pertinence et leur impact.

L'IA peut également recommander la bonne combinaison et le niveau de rigueur des politiques de sécurité en matière de courrier électronique, de terminaux et de technologies de navigation sur le web, en fonction du niveau de risque et des besoins professionnels d'une personne.

Rencontrer les utilisateurs là où ils se trouvent

L'un des avantages les plus perturbateurs de l'IA est sa capacité à rencontrer les utilisateurs là où ils se trouvent. Tout comme les outils d'automatisation du marketing personnalisent la diffusion en fonction du comportement de l'utilisateur, l'IA dans la gestion des risques peut personnaliser les interventions pour s'aligner sur le rôle et les responsabilités actuels d'une personne, ainsi que sur son score de risque individuel et son niveau de formation à la sensibilisation à la sécurité.

Prenons l'exemple d'un employé identifié comme un futur risque de conformité par des outils d'IA prédictive. Au lieu d'émettre une réprimande générique, les systèmes d'IA peuvent recommander un parcours d'apprentissage personnalisé pour renforcer les réglementations pertinentes. Cette approche accroît l'engagement et réduit la résistance aux initiatives de formation, ce qui favorise en fin de compte une culture de travail plus sûre de manière durable.

Les défis à relever pour choisir le bon fournisseur de services de cybersécurité en matière d'IA

Trouver un fournisseur de cybersécurité par IA qui soit à la fois innovant et axé sur la gestion des risques humains peut s'avérer une tâche ardue pour les entreprises. L'un des principaux défis consiste à évaluer les capacités réelles d'un fournisseur. De nombreuses organisations ont du mal à faire la différence entre le battage publicitaire et l'efficacité technologique réelle.

Les menaces telles que le phishing, l'ingénierie sociale et les attaques d'initiés exploitent les vulnérabilités humaines, ce qui nécessite des solutions d'IA qui vont au-delà de la détection traditionnelle des menaces. Les entreprises ont besoin de fournisseurs proposant des outils conçus pour renforcer l'engagement des employés, surveiller les modèles de comportement et minimiser les erreurs humaines. Malheureusement, de nombreuses offres ne sont pas aussi ciblées, ce qui oblige les entreprises à jongler avec plusieurs fournisseurs ou à compromettre leur capacité à faire face aux risques croissants centrés sur l'être humain. Cet écart souligne l'importance de trouver des fournisseurs qui accordent la priorité à l'intersection de l'innovation en matière d'IA et du comportement humain.

Des mesures concrètes pour mettre en œuvre l'IA dans la gestion des risques humains

Pour exploiter le potentiel de l'IA et surmonter les difficultés, les organisations doivent adopter une approche structurée et stratégique. Voici les principales étapes à suivre pour commencer :

1. Procéder à une évaluation des risques : Identifiez les types de risques humains les plus pertinents pour votre organisation. Concentrez-vous sur les domaines où l'IA peut apporter une valeur ajoutée mesurable.
2. Mettez en place un cadre solide de gouvernance des données : Veillez à ce que toutes les données comportementales soient collectées, stockées et traitées de manière éthique et sécurisée. Engage les équipes juridiques et de conformité dans l'élaboration de lignes directrices solides.
3. Commencez modestement avec des programmes pilotes : Testez les solutions d'IA dans des départements spécifiques ou avec des cas d'utilisation limités avant de les étendre à l'ensemble de l'organisation.
4. Investissez dans la formation des employés : Proposez des formations pour aider les employés à comprendre le rôle de l'IA dans la gestion des risques et les avantages qu'elle leur apporte.
5. Faites équipe avec des experts : Travaillez avec des développeurs d'IA spécialisés dans l'analyse des risques afin de personnaliser les solutions en fonction des besoins uniques de votre organisation.

Le bilan

L'intelligence artificielle peut rendre la gestion des risques humains plus précise, plus dynamique et plus personnalisée que jamais. En passant de stratégies réactives à des stratégies proactives, les organisations peuvent non seulement atténuer les risques, mais aussi favoriser une culture de la sécurité et de la responsabilité.