L’intelligence artificielle (IA) Grok, développée par la start-up xAI d’Elon Musk, est désormais disponible sur Azure, la plateforme cloud de Microsoft. Une annonce faite lors de la conférence Build 2025 qui marque un tournant stratégique : Microsoft ouvre davantage son écosystème à une diversité d’acteurs de l’IA, y compris ceux qui se positionnent en rupture avec ses partenaires historiques, comme OpenAI.
Tribune Stormshield – Pour Sébastien Viou, directeur cybersécurité & management produits chez Stormshield, la rapide évolution des IA dans le cloud nécessite de repenser les politiques d’accès et d’améliorer la supervision des usages pour mieux sécuriser les flux de données sensibles :
« L’intégration des modèles d’IA Grok, développés par xAI, sur la plateforme Azure de Microsoft marque une nouvelle étape dans l’ouverture des environnements cloud aux fournisseurs alternatifs de LLM (grand modèle de langage). Si cette dynamique d’écosystème ouvert peut sembler porteuse d’agilité pour les entreprises, elle introduit également une nouvelle couche de complexité pour les équipes en charge de la cybersécurité. En particulier, les problématiques de management du risque, qu’elles soient juridiques, ou techniques, comme la gouvernance des accès, la traçabilité des usages et la protection des données sensibles se trouvent accentuées par l’arrivée de ces modèles puissants et encore peu encadrés.
La question de la transparence des usages est au cœur de ces enjeux. Avec des IA génératives désormais accessibles via les interfaces standardisées d’Azure, les usages peuvent se multiplier sans réel contrôle, notamment dans les environnements applicatifs complexe faisant appel à une multitude de sous-systèmes. Dans ce contexte, la frontière entre expérimentation légitime et shadow AI devient floue. Sans mécanismes de suivi précis, il est difficile de savoir qui interroge ces modèles, avec quelles données, et à quelles fins.
Cela pose inévitablement la question de la gestion du risque. Le fait que Grok coexiste désormais aux côtés d’autres IA sur une même plateforme nécessite une réévaluation fine de l’impact sur le traitement des données et sur la résilience opérationnelle. Une logique de moindre privilège doit s’imposer, avec des contrôles renforcés sur les identités et les sessions d’usage. À défaut, le risque de compromission ou de fuite d’information sensible par simple mauvaise configuration devient non négligeable.
Enfin, au-delà des questions d’accès et de visibilité, c’est le contrôle des flux de données sensibles qui constitue aujourd’hui un angle mort critique. Les interactions entre collaborateurs et IA, en apparence anodines, peuvent masquer des exfiltrations de données ou des traitements non conformes à la politique de sécurité. Dans un contexte où les solutions DLP (prévention de pertes de données) traditionnelles étaient déjà complexes à appliquer, le challenge prend une autre dimension.
L’adoption rapide de ces technologies ne doit pas faire perdre de vue l’essentiel : sans une approche rigoureuse de la gouvernance et de la supervision, l’IA, générative ou non, en entreprise, risque d’évoluer plus vite que les moyens de la maîtriser. »
