Machine Learning

Définition

Le machine learning, ou apprentissage automatique, est un sous-domaine de l'intelligence artificielle permettant à un système d'améliorer ses performances sur une tâche donnée à partir de données, sans être explicitement programmé pour chaque règle de décision. On distingue principalement l'apprentissage supervisé, où le modèle apprend à partir de données étiquetées avec la réponse attendue, l'apprentissage non supervisé, identifiant des structures ou regroupements dans des données non étiquetées, et l'apprentissage par renforcement, où un agent apprend par essais et récompenses successives dans un environnement donné. En cybersécurité, le machine learning est largement employé pour la détection d'anomalies comportementales, la classification de logiciels malveillants et le filtrage anti-phishing, mais il introduit également des enjeux de sécurité propres, référencés dans le référentiel MITRE ATLAS dédié aux attaques adverses sur l'IA : empoisonnement des données d'entraînement, extraction du modèle par interrogation répétée, ou évasion via des exemples adverses spécifiquement conçus pour tromper la classification. En défense, la validation rigoureuse de la provenance et de l'intégrité des jeux de données d'entraînement, la surveillance de la dérive du modèle en production, la limitation des requêtes autorisées vers les API de modèles exposés, et l'application de tests de robustesse adverse avant mise en production constituent des pratiques désormais essentielles pour tout système de machine learning déployé en environnement sensible.