Qu'est-ce que Lakera ? Un aperçu de la plateforme de sécurité IA

On dirait que toutes les entreprises de la planète se précipitent pour intégrer l'IA générative et les grands modèles de langage (LLM) dans, eh bien, à peu près tout. Et bien que cette évolution soit fascinante à observer, elle a également créé un tout nouveau casse-tête en matière de sécurité. Nous ne parlons plus seulement des cyberattaques habituelles. Maintenant, nous devons nous soucier de menaces étrangement spécifiques comme l'injection de prompt, la fuite de données et la manipulation sournoise de modèles qui peuvent transformer un assistant IA utile en un sérieux problème de responsabilité.

Alors que ces nouveaux risques apparaissent, une nouvelle catégorie d'outils émerge pour les gérer. Lakera est l'un des grands noms dans ce domaine, développant une plateforme entièrement dédiée à la sécurité de l'IA. Son acquisition récente par Check Point a pratiquement consolidé sa position d'acteur majeur. Alors, qu'est-ce que Lakera exactement, et comment tout cela fonctionne-t-il ? Analysons tout ça.

Qu'est-ce que Lakera ?

Au fond, Lakera est une plateforme de sécurité conçue pour le nouveau monde étrange des LLM, des applications d'IA générative et des agents autonomes qu'ils alimentent. L'objectif principal de Lakera est de permettre aux entreprises d'utiliser l'IA sans craindre constamment que quelque chose ne tourne mal. Elle est conçue pour couvrir l'ensemble du cycle de vie d'une application d'IA, des premières phases de test jusqu'à sa protection en temps réel une fois qu'elle est en production.

L'entreprise a été fondée par des spécialistes de l'IA venus d'entreprises comme Google et Meta, ils ont donc une compréhension approfondie du fonctionnement de ces systèmes. Avec des bureaux à Zurich et à San Francisco, ils se sont forgé une réputation de fournisseur de sécurité sérieux et axé sur les développeurs. La plateforme se résume essentiellement à deux produits principaux : Lakera Guard, pour la protection en temps réel, et Lakera Red, qui aide les équipes à éliminer les failles de sécurité avant même la sortie d'une application.

Fonctionnalités clés de la plateforme Lakera

La puissance de Lakera ne vient pas d'une seule solution miracle. Tout repose sur une approche de sécurité multicouche qui combine un système de défense en temps réel, des outils de test proactifs et un flux constant de données sur les menaces recueillies auprès d'une immense communauté.

Lakera Guard : Protection en temps réel lors de l'exécution

Vous pouvez considérer Lakera Guard comme un videur pour votre LLM. Il se tient à la porte, vérifiant chaque prompt utilisateur avant qu'il ne soit autorisé à atteindre votre modèle. L'API Guard inspecte les entrées à la recherche de menaces à la volée, et ses tâches principales sont de :

• Arrêter l'injection de prompt : C'est un point crucial. Il détecte et bloque les tentatives des utilisateurs de tromper ou de « jailbreaker » le LLM. Il empêche le modèle de faire des choses qu'il ne devrait pas, comme ignorer ses propres règles de sécurité ou exécuter des commandes malveillantes.

• Empêcher la fuite de données : Il sert de filet de sécurité pour empêcher le modèle de révéler accidentellement des informations sensibles. Cela peut aller des données personnelles des clients et des mots de passe aux secrets internes de l'entreprise.

• Gérer la modération de contenu : Il filtre à la fois ce que les utilisateurs saisissent et ce que le modèle répond. Cela aide à maintenir des conversations exemptes de contenu toxique, nuisible ou tout simplement étrange, garantissant que votre IA reste fidèle à votre marque et professionnelle.

L'une des choses les plus impressionnantes à son sujet est sa rapidité. Des utilisateurs comme Dropbox ont signalé des temps de réponse inférieurs à 50 millisecondes. Cela signifie que vous pouvez ajouter une couche de sécurité sérieuse sans faire attendre vos utilisateurs, ce qui est un avantage énorme pour l'expérience utilisateur.

Lakera Red : Red teaming proactif basé sur les risques

Alors que Lakera Guard est votre protection en temps réel, Lakera Red vise à trouver les problèmes avant que votre application ne soit mise en ligne. C'est un outil conçu pour que les équipes de sécurité puissent essentiellement faire du « red teaming » sur leurs propres systèmes d'IA, une manière élégante de dire qu'ils peuvent l'attaquer eux-mêmes pour trouver les points faibles.

Lakera Red exécute toute une batterie d'attaques simulées pour voir comment le modèle réagit. En procédant de manière contrôlée, les équipes peuvent identifier les vulnérabilités, qu'elles se trouvent dans la logique du modèle ou dans la manière dont il traite les données. Après avoir trouvé un problème, Lakera Red vous donne des conseils clairs et exploitables sur la manière de le corriger, vous aidant à renforcer votre application contre des attaques que vous ne découvririez autrement qu'en conditions réelles.

Lakera Gandalf : Renseignement sur les menaces par crowdsourcing

C'est peut-être la partie la plus unique de l'ensemble du dispositif Lakera. En apparence, Gandalf est un jeu de cybersécurité étonnamment amusant (et addictif) qui a été joué par plus d'un million de personnes. Mais c'est bien plus que cela ; c'est un moteur brillant pour la collecte de renseignements sur les menaces.

Chaque fois que quelqu'un joue à Gandalf et essaie de tromper l'IA, il contribue à un effort de red teaming massif et mondial. Le jeu enregistre chaque nouveau modèle d'attaque et chaque contournement astucieux, transmettant ces données directement aux modèles de défense de Lakera. Avec une bibliothèque de plus de 80 millions d'exemples contradictoires, cette boucle de rétroaction signifie que la sécurité de Lakera apprend et s'adapte en permanence aux dernières astuces des pirates.

Cette vidéo montre un utilisateur tentant de contourner les protections du LLM dans le défi Gandalf créé par Lakera.

Qui utilise Lakera ? Un aperçu des cas d'utilisation réels

Un nombre croissant d'entreprises du Fortune 500 se tournent vers Lakera, en particulier celles des secteurs très réglementés comme la banque et la finance où la sécurité des données n'est pas seulement une bonne idée, c'est une exigence légale. Sa protection de niveau entreprise en a fait un choix populaire pour les entreprises qui créent des applications d'IA destinées aux clients et ne peuvent se permettre aucune erreur.

Sécuriser les applications LLM d'entreprise avec Lakera : Le cas Dropbox

L'un des meilleurs exemples publics vient de la manière dont Dropbox utilise Lakera Guard pour protéger ses fonctionnalités alimentées par l'IA. Lorsque l'équipe de Dropbox a commencé à utiliser des LLM pour des tâches comme la recherche intelligente et le résumé de documents, elle savait que la sécurité devait être une priorité absolue. Il leur fallait quelque chose de rapide, d'efficace et, surtout, quelque chose qu'ils pourraient exécuter au sein de leur propre infrastructure pour garantir la confidentialité des utilisateurs.

Ils ont examiné plusieurs options mais ont choisi Lakera pour quelques raisons clés :

1. Déploiement en interne : Ils pouvaient exécuter Lakera Guard dans un conteneur Docker en tant que microservice interne. C'était un critère décisif car cela signifiait qu'aucune donnée utilisateur n'avait jamais à quitter leur réseau.

2. Faible latence : Il était assez rapide pour répondre à leurs normes de performance, donc l'ajout de la sécurité ne signifiait pas un ralentissement du produit pour leurs utilisateurs.

3. Protection efficace : Il faisait bien son travail, protégeant leurs LLM de l'injection de prompt et les aidant à modérer le contenu, ce qui était essentiel pour maintenir la confiance dans leurs nouvelles fonctionnalités d'IA.

L'histoire de Dropbox illustre parfaitement comment une équipe technique peut utiliser Lakera pour résoudre un défi de sécurité très réel au niveau de l'infrastructure.

Au-delà de la sécurité Lakera : Garantir une IA précise et fiable

Bloquer les entrées malveillantes est une pièce massive du puzzle, mais ce n'est pas tout le jeu. Une fois que vous vous êtes assuré que les mauvaises choses sont bloquées, vous devez encore vous assurer que les bonnes choses en sortent.

Les plateformes de sécurité comme Lakera sont vitales pour protéger l'aspect technique d'un LLM. Mais les équipes métier ont un ensemble de préoccupations différent. Elles doivent s'assurer que leurs agents d'IA ne répondent aux questions qu'en utilisant des informations approuvées par l'entreprise, comme un centre d'aide public ou une documentation interne. C'est là qu'une plateforme comme eesel AI entre en jeu. Elle offre un moyen simple et en libre-service pour que n'importe qui puisse créer des agents d'IA ancrés dans les connaissances de votre entreprise, vous offrant à la fois sécurité et précision.

Le défi de la mise en œuvre de Lakera

Si vous envisagez d'utiliser un outil comme Lakera, il est bon d'avoir une idée réaliste de ce qu'il faut pour le faire fonctionner. C'est un outil puissant, mais ce n'est pas tout à fait une baguette magique que vous pouvez agiter sur votre application.

La nécessité d'une expertise technique

Soyons honnêtes : configurer Lakera n'est pas une tâche de cinq minutes pour votre responsable du support. Comme l'exemple de Dropbox le montre clairement, c'est un outil pour une équipe technique. Le processus de mise en œuvre implique généralement de travailler avec des API, de déployer et de gérer des infrastructures comme des conteneurs Docker, et d'intégrer le service dans votre pipeline applicatif existant. Cela nécessite du temps de la part des développeurs ou d'une équipe de sécurité dédiée, ce qui peut être un obstacle pour les petites équipes ou celles qui cherchent à avancer rapidement.

La sécurité Lakera n'est qu'une pièce du puzzle de la confiance en l'IA

Lakera fait un excellent travail pour les professionnels de la sécurité, mais qu'en est-il des équipes métier qui sont responsables des performances de l'agent d'IA ? Leurs préoccupations sont différentes. Elles ont besoin de savoir si l'IA est réellement utile, si elle donne des réponses correctes, et comment elle se comportera lorsque des milliers de vrais clients commenceront à l'utiliser.

Pour créer une expérience d'IA à laquelle les gens peuvent vraiment faire confiance, vous devez associer une sécurité solide à des contrôles pratiques au niveau métier. Par exemple, avant qu'un agent d'IA ne parle à un client, un responsable du support devrait pouvoir le tester sur des milliers d'anciens tickets de support pour voir comment il aurait performé. Ce type de simulation, une fonctionnalité essentielle de eesel AI, peut aider à prévoir son taux de résolution et à trouver des lacunes dans ses connaissances. Elle permet aux équipes de lancer l'IA avec confiance, non seulement du point de vue de la sécurité, mais aussi de celui de la performance.

Tarifs de Lakera

Lakera propose deux principaux niveaux de tarification pour différents types d'utilisateurs. Le plan « Community » est gratuit, ce qui est parfait pour les développeurs indépendants ou les petites équipes qui veulent se faire la main et voir comment ça fonctionne. L'inconvénient est qu'il est limité à 10 000 requêtes par mois et ne dispose pas des fonctionnalités plus avancées dont vous auriez besoin pour une application d'entreprise à grande échelle.

Pour les grandes entreprises, il y a le plan « Enterprise ». Ce plan est entièrement personnalisable et inclut tout, des options d'auto-hébergement au support premium et aux outils de sécurité avancés comme le SSO. La seule chose, c'est que vous devez contacter leur équipe de vente pour obtenir un devis personnalisé. Cela peut ralentir le processus pour les équipes qui préfèrent l'approche simple d'un plan professionnel en libre-service.

Fonctionnalité	Community	Enterprise
Prix	0 $ / mois	Personnalisé (Contacter les ventes)
Requêtes	10k / mois	Flexible
Taille maximale du prompt	8k tokens	Configurable
Hébergement	SaaS	SaaS ou Auto-hébergé
Support	Communautaire	Niveau entreprise
Fonctionnalités avancées	Non inclus	SSO, RBAC, intégration SIEM

Construire une pile complète de confiance et de sécurité pour l'IA avec Lakera

Cette démo de produit offre un aperçu concis de la manière dont Lakera Guard est utilisé pour protéger les applications GenAI en temps réel.

Lakera joue un rôle essentiel dans le verrouillage de la couche de sécurité fondamentale de la pile IA. C'est une solution sérieuse, prête pour l'entreprise, pour protéger vos modèles contre une liste de menaces en constante augmentation, et l'acquisition par Check Point ne fait que souligner l'importance de cette pièce du puzzle.

Mais une stratégie IA complète nécessite plus qu'une simple bonne défense. Le vrai succès vient de la création d'applications qui sont non seulement sécurisées, mais aussi constamment précises, fiables et faciles à superviser pour les équipes métier. La meilleure IA est à la fois bien protégée et véritablement utile.

Une fois que vous avez géré votre base de sécurité IA, l'étape logique suivante consiste à créer des applications utiles et dignes de confiance par-dessus. Si vous cherchez à déployer des agents d'IA qui apprennent de la base de connaissances de votre entreprise et travaillent directement dans votre service d'assistance, vous pouvez créer, tester et lancer votre premier agent en quelques minutes seulement avec eesel AI.