RAG Sécurisé : Intégrer l'IA à vos Données d'Entreprise en toute Sécurité

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est le standard pour rendre les LLM utiles avec les données privées d'une entreprise. Cependant, il introduit de nouveaux risques : fuite de données, accès non autorisés et injections de prompts.

Les Défis de Sécurité du RAG

• Confidentialité des données : S'assurer que le LLM et la base de données vectorielle n'exposent pas de documents sensibles à des utilisateurs non autorisés.
• Contrôle d'accès : Le système RAG doit respecter les permissions d'origine des données sources (SharePoint, Confluence, Bases de données).
• Lignage des données : Savoir quelle donnée a été utilisée pour générer une réponse spécifique de l'IA.

Bonnes Pratiques pour un RAG Sécurisé

1. Récupération Sensible à l'Identité : Filtrez les résultats de la recherche vectorielle en fonction de l'identité et des permissions de l'utilisateur.
2. Masquage des Données : Supprimez les informations personnellement identifiables (PII) avant d'envoyer le contexte au LLM.
3. Déploiements Privés : Utilisez des endpoints de LLM hébergés dans votre VPC plutôt que des API publiques quand c'est possible.
4. Audit et Journalisation : Tracez chaque étape de récupération et de génération pour la conformité.

Une architecture de référence (simple et sûre)

Un setup RAG sécurisé est souvent composé de ces couches :

1. Pipeline d’ingestion : connecteurs + chunking + métadonnées (owner, sensibilité, ACL).
2. Vector store : index séparés par tenant/équipe/sensibilité.
3. Retriever : filtrage sensible à l’identité + scoring.
4. LLM gateway : politiques centralisées (allowlist de modèles, rate limits, logging).
5. Filtre de réponse : détection PII, sujets restreints, et fallbacks “no answer”.

Cette séparation facilite les audits et réduit le blast radius quand quelque chose tourne mal.

Pièges fréquents

• Indexer “tout et n’importe quoi” : démarrer avec un corpus curé ; une doc de faible qualité produit du nonsense confiant.
• Absence de synchronisation des permissions : si les ACL dérivent du système source, vous obtenez des fuites silencieuses.
• Pas de boucle d’évaluation : mesurer qualité et sûreté des réponses avant de passer à l’échelle.

Comment valider la sécurité

Avant un déploiement large :

• exécuter une suite de tests prompt-injection (docs malveillantes, prompts adversariaux)
• vérifier les chemins “deny” (pas d’accès → pas de contexte → réponse sûre)
• échantillonner et relire les audit logs (qui a demandé, ce qui a été récupéré, ce qui a été renvoyé)

Garde-fous qui comptent en production

• Défense contre la prompt injection : considérer le contenu récupéré comme non fiable ; limiter les outils/actions (allowlist) et garder les prompts système immuables.
• Frontières de données : séparer les index par sensibilité et appliquer explicitement les limites tenant/équipe.
• Contrôle de sortie : vérifier les réponses (fuite PII, sujets restreints) et prévoir des réponses de repli sûres.

Quoi monitorer

• taux de succès de retrieval et taux de “no answer”
• sources les plus utilisées (et conformité des contrôles d’accès)
• événements de caviardage PII et violations de politiques
• coût et latence par requête

Conclusion

Le RAG est un pont puissant entre l'IA et le savoir de l'entreprise. En appliquant une approche "Security-by-Design" à votre intégration IA, vous débloquez la valeur métier tout en gardant un contrôle strict sur vos informations les plus sensibles.