Architecture de sécurité pour une société d'Intelligence Économique combinant cybersécurité, moteur de prospective (Serend Engine) et fonctions OSINT — fondée sur l'analyse de risques cyber liés à l'IA publiée sous l'égide de l'ANSSI (février 2025), conforme RGPD et AI Act, déployée sur infrastructure bare metal OVHcloud en France.
Synthèse de l'analyse commune haut niveau des risques cyber liés à l'IA — ANSSI, CNIL, INRIA, LNE, PEReN, AMIAD et 19 partenaires internationaux (février 2025)
Le document publié pour le Sommet pour l'Action sur l'IA rappelle qu'un système d'IA est avant tout un système logiciel : il hérite de toutes les vulnérabilités classiques d'une architecture informatique (infrastructure d'hébergement, interconnexions, chaîne d'approvisionnement logicielle), auxquelles s'ajoutent des risques spécifiques liés au rôle central des données. Toute organisation doit mener une analyse de risque avant chaque déploiement d'un système d'IA, et ajuster le niveau d'autonomie de l'IA à la criticité des actions entreprises.
Pour Serend, dont le cœur de métier est précisément la donnée stratégique de ses clients (veille, prospective, OSINT), cette exigence est double : sécuriser ses propres systèmes d'IA, et démontrer à ses clients — industriels de la BITD et entreprises stratégiques — un niveau de maîtrise exemplaire.
Source : « Développer la confiance dans l'IA à travers une approche par les risques cyber », ANSSI, v1.0, février 2025 — messervices.cyber.gouv.fr
Un système d'IA peut être compromis à chaque étape de son cycle de vie, de la collecte des données brutes à l'inférence
Altération des données d'entraînement ou du modèle, affectant la réponse du système d'IA à toutes les entrées ou à une entrée spécifique.
Reconstruction ou récupération de données confidentielles du système ou du modèle après apprentissage : paramètres, configuration, données d'entraînement.
Altération des données d'entrée afin de modifier le fonctionnement attendu du système d'IA (entrées adversariales, contournement des filtres).
Chaque pilier implique des acteurs dont la maturité cyber varie considérablement — leur cartographie est un prérequis
Infrastructure d'hébergement, serveurs GPU, orchestration. Toute compromission de ce socle affecte confidentialité, intégrité et disponibilité de l'ensemble.
LLM et modèles pré-entraînés, bibliothèques NLP open source, frameworks. Une attaque sur une bibliothèque peut compromettre tout le système.
Nature, approvisionnement et traitement des jeux de données — pour limiter les risques d'empoisonnement et évaluer l'impact d'une extraction.
Chaque scénario de l'analyse ANSSI est décliné sur les trois piliers métier : intelligence économique & cybersécurité, moteur de prospective, fonctions OSINT
Vecteur « particulièrement plausible et critique » selon l'ANSSI : exploitation de vulnérabilités techniques, organisationnelles ou humaines de l'infrastructure et de son administration.
Exploitation d'une vulnérabilité chez une partie prenante : bibliothèques open source, fournisseurs de modèles pré-entraînés, prestataires de services, flux de données tiers.
Des instructions malveillantes introduites via des sources externes contrôlées par un attaquant permettent d'extraire des informations sensibles ou d'exécuter des commandes à distance.
Dépendance excessive à l'automatisation, incapacité à détecter les comportements anormaux, usage d'IA génératives grand public sans supervision du SI (fuite de données, violation réglementaire, atteinte à la réputation).
Compromission d'une base d'entraînement pour provoquer des réponses erronées en production — particulièrement dangereux pour la catégorisation de données critiques.
Dérivées de la check-list de l'Annexe 1 du document ANSSI, organisées en 6 domaines et déclinées sur les piliers métier de Serend
Une conformité par construction : chaque exigence réglementaire est adossée à une fonction technique du référentiel
Serend Engine est un système d'aide à la décision assistée par IA avec intervention humaine obligatoire à chaque étape. En tant que déployeur intégrant des modèles à usage général (LLM ouverts/français), Serend relève du régime de transparence — sous réserve des garde-fous ci-dessous.
Transparence renforcée, documentation technique, journalisation et supervision humaine — pas de prohibition, ni de régime haut risque tant que le système n'évalue pas des personnes physiques.
Les pratiques interdites (art. 5) et les cas haut risque (annexe III) tracent des lignes rouges techniques pour le module OSINT
L'AI Act (art. 5) interdit la constitution de bases de reconnaissance faciale par moissonnage non ciblé d'images issues d'internet ou de vidéosurveillance. Le module OSINT exclut techniquement la collecte et l'indexation biométriques (filtres à l'ingestion, F16–F17).
L'OSINT de Serend cible des entités morales, des technologies et des chaînes d'approvisionnement — jamais la notation de personnes physiques. Si une mission de due diligence venait à évaluer des individus, elle déclencherait une revue de classification (risque de bascule en haut risque) et une AIPD dédiée (F01, F02).
Interdictions et obligation de maîtrise de l'IA (AI literacy) applicables depuis février 2025 ; obligations des modèles à usage général depuis août 2025 ; application générale du règlement en août 2026 ; systèmes haut risque intégrés à des produits réglementés en août 2027. Le processus de veille réglementaire F37 suit les actes d'exécution et lignes directrices.
L'OSINT traite des données à caractère personnel : « publiquement accessible » ne signifie pas « librement réutilisable » (doctrine CNIL)
| Exigence RGPD | Référence | Mise en œuvre Serend |
|---|---|---|
| Licéité & loyauté de la collecte OSINT | Art. 5 & 6 | Intérêt légitime documenté avec test de mise en balance (LIA), collecte ciblée par plan de veille, respect des CGU et exclusion des espaces privés (F19) |
| Minimisation des données | Art. 5(1)(c) | Tri des données strictement nécessaires à la finalité de veille, filtrage à l'ingestion (F16) |
| Données sensibles & infractions | Art. 9 & 10 | Filtres d'exclusion automatiques des catégories particulières à la collecte OSINT (F15, F16) |
| Information des personnes | Art. 14 | Politique de confidentialité publique décrivant sources et finalités, procédure de réponse aux demandes |
| Droits des personnes | Art. 15–22 | Point de contact dédié, effacement propagé aux index, caches et corpus (F20), portabilité |
| Privacy by design & by default | Art. 25 | Pseudonymisation à l'ingestion (F17), besoin d'en connaître dès la conception (F18, F29) |
| Registre & durées de conservation | Art. 30, 5(1)(e) | Registre des traitements aligné sur le registre IA (F01), durées définies par catégorie de données (F14) |
| Sécurité du traitement | Art. 32 | Chiffrement au repos et en transit (F32), MFA (F26), journalisation (F33), audits (F38) |
| Analyse d'impact (AIPD) | Art. 35 | AIPD systématique avant tout nouveau traitement OSINT ou IA à grande échelle (F02) |
| Sous-traitance & transferts | Art. 28 & 44+ | DPA avec OVHcloud, hébergement exclusif en France, aucun transfert hors UE, réversibilité testée (F13) |
Désignation d'un délégué à la protection des données (mutualisé au démarrage), comité conformité trimestriel réunissant RSSI, DPO et direction.
Les fiches pratiques CNIL sur le développement des systèmes d'IA et le moissonnage de données encadrent l'usage de l'intérêt légitime : elles servent de référentiel opérationnel au module OSINT.
La veille réglementaire (F37) couvre également la directive NIS2 et le Cyber Resilience Act, cités par l'ANSSI — un argument commercial pour les clients ETI et industriels soumis à ces textes.
Chaque fonction F01–F40 produit des artefacts auditables (politiques, journaux, rapports de tests) constituant le dossier de conformité présenté aux clients et aux autorités.
Des serveurs physiques dédiés, hébergés en France (Gravelines, Roubaix, Strasbourg), interconnectés en réseau privé vRack — la réponse directe au scénario S1 de l'ANSSI
Pourquoi le bare metal ? L'isolation physique supprime les risques de colocation multi-tenant, garantit des performances GPU dédiées et prévisibles pour l'inférence des LLM souverains, et simplifie la démonstration de conformité : les données de veille, les corpus OSINT et les modèles propriétaires ne quittent jamais des machines dédiées, chiffrées et hébergées en France par un opérateur européen (certifié ISO/IEC 27001, avec DPA conforme RGPD, anti-DDoS inclus).
Pour l'offre Serend France (clients souveraineté et défense), l'architecture peut évoluer vers l'offre qualifiée SecNumCloud d'OVHcloud pour les périmètres qui l'exigent — le socle bare metal décrit ici en constitue la préfiguration technique.
Gammes bare metal OVHcloud — ordres de grandeur indicatifs (tarifs HT/mois à valider sur ovhcloud.com au moment de la commande)
| Rôle | Gamme OVHcloud | Dimensionnement type |
|---|---|---|
| Bastion, supervision & SIEM | Rise | 6–8 cœurs, 32 Go RAM, 2× SSD NVMe en miroir |
| Front, API & collecteurs OSINT | Advance | 16–32 cœurs AMD EPYC, 64–128 Go RAM, NVMe, bande passante privée vRack |
| Data lake & bases de données | Scale | 32–64 cœurs, 256–512 Go RAM, RAID NVMe, double alimentation, anti-DDoS renforcé |
| Inférence LLM souverain | High Grade / GPU | Serveur GPU dédié (ex. NVIDIA L4/L40S, jusqu'à H100 selon disponibilité), 512 Go+ RAM |
| Sauvegardes immuables & archives | Object Storage | Stockage objet avec verrouillage (object lock) pour journaux F33 et sauvegardes, réplication multi-sites |
Deux serveurs Advance (front + data mutualisés, PRA croisé entre Gravelines et Roubaix) et un serveur GPU d'entrée de gamme pour l'inférence.
Séparation complète des 4 zones, serveur Scale dédié aux données, GPU L40S/H100 pour les modèles de prospective, doublement des fronts. Le passage à l'échelle est prévu sans dégradation de sécurité (F34).
Infrastructure as Code (Terraform + Ansible), formats de données ouverts et modèles auto-hébergés : la clause de réversibilité (F13) est testée annuellement par reconstruction complète sur site secondaire.
LUKS sur chaque volume, TLS 1.3/mTLS entre zones, gestion des clés séparée de l'hébergeur : OVHcloud n'a jamais accès aux données de veille en clair (F32).
Chaque jalon embarque les fonctions de sécurité correspondantes : la conformité n'est pas une phase, c'est une propriété de l'architecture
Analyse de risque dédiée (F02) sur les 5 scénarios ANSSI, AIPD du module OSINT, registre IA (F01), cartographie de la chaîne d'approvisionnement (F08). Design réseau vRack 4 zones, choix des gammes bare metal, contractualisation OVHcloud (DPA, réversibilité F13).
Livraison des serveurs, durcissement ANSSI (F30), chiffrement LUKS (F32), bastion et administration sécurisée (F28), MFA (F26), moindre privilège (F29), chaîne CI/CD DevSecOps signée (F31), SBOM/AI-BOM (F09).
Déploiement des LLM auto-hébergés sur GPU dédiés, vérification d'intégrité des modèles (F11), guardrails et anti-injection (F21–F22), pipeline de pseudonymisation OSINT (F17), cloisonnement par client (F23), supervision SOC et journaux immuables (F33, F35).
Tests adversariaux sur les 3 familles d'attaques (F39), audit de sécurité externe (F38), test du mode dégradé (F04), exercice de réponse à incident (F40), vérification des droits RGPD de bout en bout (F20). Bascule en production avec revue de conformité AI Act documentée.
Chaque groupe de mesures de l'Annexe 1 du document ANSSI est couvert par les fonctions F01–F40
| Groupe de mesures ANSSI (Annexe 1) | Fonctions Serend | Domaine |
|---|---|---|
| Recommandations générales : analyse de risque dédiée, garde-fous sur les processus critiques, sécurité du cycle de vie, AIPD | F01–F04 | D1 |
| Infrastructure & architecture : encadrement décisionnel, administration sécurisée, contrôle d'accès des composants critiques | F03, F26–F30 | D1 · D4 · D5 |
| Plan de déploiement : passage à l'échelle sans dégradation, DevSecOps, privacy by design | F17, F31, F34 | D3 · D5 |
| Vigilance sur les ressources : formats sécurisés, intégrité des modèles, confiance des bibliothèques et données externes, traçabilité, collecte loyale et éthique | F08–F12, F15, F19, F33 | D2 · D3 · D5 |
| Sécurisation de l'apprentissage : accès stricts aux données sensibles, stockage sécurisé, nettoyage, minimisation, pseudonymisation | F14–F18 | D3 |
| Fiabilisation de l'application : MFA, confidentialité des entrées/sorties, filtres anti-instructions malveillantes, évaluation continue | F21–F26 | D4 |
| Stratégie organisationnelle : documentation, supervision, sous-traitants, gestion de risque, mode dégradé, politique IA générative, veille vulnérabilités, gestion et suppression des données | F01, F04–F07, F14, F19–F20, F35–F37 | D1 · D3 · D6 |
| Mesures préventives : formation régulière, audits de sécurité, anticipation des droits (propriété intellectuelle, protection des données) | F06, F38–F40 | D1 · D6 |
Référentiels complémentaires mobilisés en continu par la veille F36–F37 : lignes directrices NCSC-UK/CISA pour le développement sécurisé des systèmes d'IA (2023), recommandations ANSSI pour les systèmes d'IA générative (2024), MITRE ATLAS, OWASP AI Exchange, NIST AI Risk Management Framework, ISO/IEC 22989, ainsi que les règlements AI Act (UE 2024/1689) et Cyber Resilience Act (UE 2024/2847).
De l'analyse de risques ANSSI au serveur bare metal : Serend démontre à ses clients — et s'applique à elle-même — la maîtrise complète de la chaîne de valeur de l'IA.