Dernière mise à jour :
Une approche de gouvernance réseau ou de données qui fragmente les ressources en zones dotées de politiques distinctes, limitant l'accès des systèmes d'intelligence artificielle en fonction de la sensibilité des données.
Segmentation architecturale dans laquelle les environnements (par exemple, dév, test, prod) ou les classifications de données (par exemple, publiques, internes, confidentielles) sont attribués à des « zones » réseau ou logiques distinctes. Les politiques d'accès (pare-feu, rôles IAM, chiffrement) sont adaptées pour chaque zone. La gouvernance exige de définir les niveaux de confiance des zones, de documenter les règles de communication inter-zones et d'auditer régulièrement les configurations des zones afin de prévenir tout mouvement latéral non autorisé ou toute fuite de données.
Exemple concret :
Une plateforme d'IA pour la santé impose un accès basé sur des zones : les données permettant d'identifier les patients résident dans une zone « confidentielle » accessible uniquement par le service d'analyse approuvé pour la confidentialité, tandis que les ensembles de données anonymisés se trouvent dans une zone « interne » destinée à une expérimentation plus large en science des données - garantissant ainsi une séparation stricte et l'application des politiques à travers les zones.
