Dernière mise à jour :
Un principe de sécurité selon lequel les composants d'IA et les utilisateurs ne bénéficient que des droits d'accès minimaux nécessaires à l'accomplissement de leurs fonctions, réduisant ainsi le risque d'utilisation abusive.
Une politique fondamentale de contrôle d'accès : les bases de données, le registre de modèles et les environnements de calcul attribuent des rôles avec des autorisations granulaires (lecture/écriture/exécution) strictement limitées. La gouvernance applique le principe du moindre privilège via des examens IAM (gestion des identités et des accès), des audits de rôles automatisés et une élévation de privilèges juste-à-temps pour les tâches d'urgence, minimisant ainsi la surface d'attaque et les risques de menaces internes.
Exemple concret :
Une plateforme MLOps d'entreprise limite les comptes des data scientists au seul accès aux ensembles de données d'entraînement ; ils doivent demander un accès élevé via un ticket et obtenir l'approbation d'un responsable pour consulter les journaux de production complets. Des examens trimestriels automatisés révoquent les privilèges inutilisés, garantissant ainsi l'absence de portes dérobées.
