Le Manager Sécurité de l’IA intervient sur les aspects de sécurité des systèmes reposant principalement sur l’Intelligence Artificielle, en couvrant l’ensemble de leur cycle de vie : conception, développement, entraînement, déploiement, exploitation et évolution. Il contribue à permettre l’adoption de l’IA par inwi dans un cadre sécurisé, industrialisable et évolutif, en combinant analyse de risques, Security by Design, sécurisation technique, tests offensifs, protection runtime, détection et réponse. Définir et faire évoluer la stratégie de sécurité de l’IA
- Définir les principes, exigences et patterns de sécurité applicables aux solutions basées sur l’IA.
- Contribuer à l’intégration de la Sécurité dans les projets en anticipant les nouveaux risques liés à l’évolution des technologies IA : LLM, GenAI, RAG, Agents, MCP, Machine Learning, modèles multimodaux, etc.
- Contribuer à la veille de l’ingénierie sécurité en traduisant les évolutions technologiques en mesures de sécurité concrètes et industrialisables.
- Contribuer à l’évolution de la roadmap de sécurité en s’alignant avec le PMO afin d’assurer la cohérence avec la stratégie de sécurité de la direction.
Sécurité des applications et données IA
- Agir comme référent technique dans l’intégration de la sécurité dans le cycle de développement des applications IA.
- Formaliser les analyses de risques sécurité et définir les mesures de réduction des risques en collaboration avec les équipes DMSI, Ingénierie Sécurité, Digital, DPO et SI Infrastructure.
- Définir les Security Gates applicables aux projets IA avant leur mise en production.
- Accompagner les équipes Dev, Ops et Infra dans l’intégration des bonnes pratiques de sécurité IA.
Définir et industrialiser les mécanismes de contrôle de sécurité IA
- Identifier et mettre en œuvre les contrôles de sécurité spécifiques aux systèmes IA : Guardrails, AI Gateway, protection des prompts et réponses, DLP, contrôle des accès, protection des APIs, etc.
- Piloter l’automatisation progressive des contrôles de sécurité dans les chaînes de développement et de déploiement.
- Définir les exigences de sécurité applicables aux environnements Cloud, On-Premise, Kubernetes et infrastructures de modèles.
Sécuriser les modèles et la chaîne AI/ML
- Piloter les analyses et scans de sécurité des modèles internes et externes avant leur déploiement.
- Évaluer les modèles entraînés ou développés en interne par les équipes Machine Learning.
- Identifier les risques liés aux modèles, dépendances, artefacts, frameworks et composants de la chaîne AI/ML.
- Définir les conditions de sécurité nécessaires à l’intégration d’un modèle dans les infrastructures de l’entreprise.
Organiser et piloter le Red Teaming interne IA
- En coordination avec le SOC (porteur du red team interne), définir et piloter les campagnes de tests offensifs spécifiques aux systèmes IA.
- Évaluer notamment les risques de Prompt Injection, Jailbreak, Data Leakage, Model Abuse, Excessive Agency, Tool/MCP Abuse et autres scénarios émergents.
- Assurer le suivi des vulnérabilités identifiées jusqu’à leur remédiation et organiser les retests nécessaires avant mise en production.
- Faire évoluer continuellement les scénarios de tests en fonction de l’évolution des architectures IA et des applications IA.
Supervision et Reporting de la Sécurité
- Travailler avec les équipes SOC afin d’intégrer les événements et comportements spécifiques aux environnements IA dans les dispositifs de détection.
- Définir et faire évoluer les use cases de détection IA, notamment en s’appuyant sur MITRE ATLAS et les nouvelles techniques d’attaque observées.
Profil du candidat a. Expérience
- Expérience significative en Intelligence Artificielle.
- Expérience dans le pilotage de projets et la coordination d’équipes techniques et métiers.
b. Formation
- Bac+5 en informatique, cybersécurité, ingénierie ou domaine scientifique/technique équivalent.
- Formation complémentaire en Intelligence Artificielle, Machine Learning ou sécurité des systèmes IA appréciée.
c. Certifications
