Les erreurs humaines repr\u00e9sentent aujourd\u2019hui la principale cause des incidents de cybers\u00e9curit\u00e9 dans les organisations. Contrairement aux id\u00e9es re\u00e7ues, ces failles ne sont pas toujours le r\u00e9sultat d\u2019une mauvaise intention, mais souvent celui de facteurs psychologiques ou environnementaux comme le stress, la fatigue ou une concentration alt\u00e9r\u00e9e. Une \u00e9tude r\u00e9cente propose une solution innovante pour anticiper ces risques en temps r\u00e9el.<\/p>\n
L\u2019id\u00e9e repose sur un syst\u00e8me capable d\u2019analyser en continu l\u2019\u00e9tat physiologique et cognitif des utilisateurs, ainsi que leur environnement imm\u00e9diat. Des capteurs mesurent des indicateurs comme le rythme cardiaque, la r\u00e9ponse \u00e9lectrodermale de la peau, la temp\u00e9rature ambiante, le niveau sonore ou encore l\u2019\u00e9clairage. Ces donn\u00e9es, souvent imperceptibles pour l\u2019utilisateur lui-m\u00eame, r\u00e9v\u00e8lent des signes de stress ou de surcharge mentale avant m\u00eame que des erreurs ne soient commises. Par exemple, une augmentation de la temp\u00e9rature au-del\u00e0 de 24 degr\u00e9s ou un bruit d\u00e9passant 55 d\u00e9cibels r\u00e9duit significativement les capacit\u00e9s de concentration et de prise de d\u00e9cision. De m\u00eame, une lumi\u00e8re trop intense ou un \u00e9clairage mal adapt\u00e9 peut provoquer une fatigue visuelle et mentale, augmentant ainsi les risques d\u2019oubli ou de mauvaise manipulation.<\/p>\n
Le c\u0153ur du syst\u00e8me utilise un mod\u00e8le d\u2019intelligence artificielle combinant deux technologies : un r\u00e9seau de neurones convolutifs pour identifier des motifs dans les donn\u00e9es des capteurs, et un r\u00e9seau r\u00e9current de type LSTM pour suivre l\u2019\u00e9volution de ces motifs dans le temps. Cette approche permet de d\u00e9tecter des changements subtils dans l\u2019\u00e9tat de l\u2019utilisateur, comme une mont\u00e9e de stress ou une baisse d\u2019attention, avec une pr\u00e9cision de 84 %. Lorsqu\u2019un risque \u00e9lev\u00e9 est identifi\u00e9, le syst\u00e8me peut d\u00e9clencher des actions adapt\u00e9es, telles qu\u2019un avertissement, une restriction temporaire d\u2019acc\u00e8s ou une alerte \u00e0 un responsable.<\/p>\n
L\u2019un des d\u00e9fis majeurs r\u00e9side dans la capacit\u00e9 \u00e0 g\u00e9n\u00e9raliser ce mod\u00e8le \u00e0 diff\u00e9rents individus. Chaque personne r\u00e9agit en effet diff\u00e9remment au stress ou \u00e0 son environnement. Pour y rem\u00e9dier, le syst\u00e8me a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u pour s\u2019adapter \u00e0 chaque utilisateur sans n\u00e9cessiter de r\u00e9apprentissage complet. Il utilise une normalisation dynamique des donn\u00e9es, ce qui lui permet de distinguer les variations normales des signes avant-coureurs d\u2019une erreur potentielle. Cependant, cette m\u00e9thode peut rencontrer des limites si les donn\u00e9es initiales ne couvrent pas suffisamment de situations vari\u00e9es.<\/p>\n
Un autre enjeu concerne la protection de la vie priv\u00e9e. Les donn\u00e9es physiologiques, comme le rythme cardiaque ou la r\u00e9ponse cutan\u00e9e, peuvent r\u00e9v\u00e9ler des informations sensibles sur la sant\u00e9, telles qu\u2019une grossesse, un trouble mental ou une maladie chronique. Leur collecte et leur utilisation soul\u00e8vent donc des questions \u00e9thiques et juridiques. Dans de nombreux pays, ces donn\u00e9es sont consid\u00e9r\u00e9es comme sensibles et soumises \u00e0 des r\u00e9glementations strictes. Les organisations souhaitant d\u00e9ployer un tel syst\u00e8me doivent ainsi veiller \u00e0 obtenir le consentement \u00e9clair\u00e9 des employ\u00e9s, \u00e0 garantir la transparence sur l\u2019utilisation des donn\u00e9es et \u00e0 mettre en place des politiques claires pour \u00e9viter toute discrimination ou atteinte \u00e0 la vie priv\u00e9e.<\/p>\n
Le syst\u00e8me a \u00e9t\u00e9 test\u00e9 avec des donn\u00e9es simul\u00e9es reproduisant des conditions r\u00e9elles. Les r\u00e9sultats montrent qu\u2019il peut identifier des \u00e9tats \u00e0 risque avec une bonne fiabilit\u00e9, m\u00eame si des am\u00e9liorations restent possibles, notamment pour r\u00e9duire les fausses alertes. Une phase de calibration individuelle, o\u00f9 chaque utilisateur porterait le dispositif pendant une journ\u00e9e compl\u00e8te, pourrait affiner davantage la pr\u00e9cision en tenant compte des sp\u00e9cificit\u00e9s de chacun.<\/p>\n
En pratique, ce type de technologie pourrait transformer la mani\u00e8re dont les organisations abordent la cybers\u00e9curit\u00e9. Au lieu de se concentrer uniquement sur des solutions techniques comme les pare-feu ou les logiciels antivirus, elle place l\u2019humain au centre de la strat\u00e9gie de protection. En adaptant les mesures de s\u00e9curit\u00e9 en fonction de l\u2019\u00e9tat r\u00e9el des utilisateurs, elle offre une approche proactive pour pr\u00e9venir les erreurs avant qu\u2019elles ne surviennent. Cela pourrait non seulement r\u00e9duire le nombre d\u2019incidents, mais aussi am\u00e9liorer le bien-\u00eatre des employ\u00e9s en \u00e9vitant des situations de stress extr\u00eame ou de surcharge cognitive.<\/p>\n
DOI\u00a0:<\/strong> https:\/\/doi.org\/10.1186\/s42400-026-00609-z<\/a><\/p>\n Titre\u00a0:<\/strong> BioEnvSense: a human-centred security framework for preventing behaviour-driven cyber incidents<\/p>\n Revue : <\/strong> Cybersecurity<\/p>\n \u00c9diteur : <\/strong> Springer Science and Business Media LLC<\/p>\n Auteurs : <\/strong> Duy Anh Ta; Farnaz Farid; Farhad Ahamed; Ala Al-Areqi; Robert Beutel; Tamara Watson; Alana Maurushat<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Peut-on pr\u00e9venir les erreurs humaines en cybers\u00e9curit\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019intelligence artificielle Les erreurs humaines repr\u00e9sentent aujourd\u2019hui la principale cause des incidents de cybers\u00e9curit\u00e9 dans les organisations. Contrairement aux id\u00e9es re\u00e7ues, ces failles ne sont pas toujours le r\u00e9sultat d\u2019une mauvaise intention, mais souvent celui de facteurs psychologiques ou environnementaux comme le stress, la fatigue ou… Poursuivre la lecture Peut-on pr\u00e9venir les erreurs humaines en cybers\u00e9curit\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019intelligence artificielle<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[10,7],"tags":[],"class_list":["post-29","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-environnement","category-sante","entry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/socialsciencesreview.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/socialsciencesreview.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/socialsciencesreview.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/socialsciencesreview.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/socialsciencesreview.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=29"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/socialsciencesreview.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":30,"href":"https:\/\/socialsciencesreview.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29\/revisions\/30"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/socialsciencesreview.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=29"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/socialsciencesreview.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=29"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/socialsciencesreview.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=29"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}