Objectifs SMART de la Veille
Définis Sep 2025Surveillance CVEs & Vulnérabilités IA
Identifier et documenter les vulnérabilités critiques liées aux LLMs, APIs IA et infrastructures cloud. Fréquence : 2× par mois. Sources : NVD, CERT-FR, MITRE ATT&CK.
Cartographie des Acteurs IA & Cyber Émergents
Suivre les startups, publications académiques et outils émergents dans les domaines IA/Cyber. Fréquence : mensuelle. Sources : arXiv, Crunchbase, IEEE.
Anticipation Réglementaire EU AI Act / NIS2
Produire des scénarios prospectifs sur l'évolution réglementaire IA et cybersécurité en Europe. Fréquence : trimestrielle. Sources : EUR-Lex, ENISA, ANSSI.
Calendrier des Sessions (2× par mois)
Sep 2025 → En coursToutes les sessions de veille saisies manuellement · 2× par mois · Chaque session documente les sources consultées et les signaux détectés.
Aucune session enregistrée pour l'instant.
Allez dans Saisie Manuelle pour ajouter votre première session.
18 sources réelles — toutes vérifiées, avec liens cliquables et description de ce qu'elles apportent à la veille.
NVD — National Vulnerability Database ↗
Base de données officielle du NIST recensant toutes les CVE (Common Vulnerabilities & Exposures). Chaque entrée contient le score CVSS, les produits affectés et les correctifs disponibles. Référence absolue pour le suivi des vulnérabilités.
MITRE ATT&CK ↗
Framework de référence mondiale documentant les tactiques, techniques et procédures (TTPs) des groupes d'attaquants réels. Contient des centaines de techniques organisées par phase d'attaque (reconnaissance, exfiltration, persistance…).
CERT-FR — ANSSI ↗
Centre gouvernemental français de réponse aux incidents de sécurité. Publie des bulletins d'alerte, avis de sécurité et recommandations pour les systèmes d'information français. Source officielle et prioritaire pour la France.
OWASP Top 10 & LLM Top 10 ↗
Organisation mondiale qui publie les 10 risques de sécurité les plus critiques pour les applications web et, depuis 2023, un Top 10 spécifique aux applications LLM (Large Language Models). Référence incontournable pour les développeurs et RSSI.
ENISA — Agence EU Cybersécurité ↗
Agence européenne chargée de la cybersécurité. Publie le rapport annuel ENISA Threat Landscape, des guides techniques, et des recommandations réglementaires en lien avec NIS2 et le Cyber Resilience Act.
Exploit-DB ↗
Archive publique d'exploits et de preuves de concept (PoC) pour des vulnérabilités connues. Maintenu par Offensive Security. Permet de vérifier si une CVE a un exploit public disponible — information critique pour la priorisation des correctifs.
Krebs on Security ↗
Blog de Brian Krebs, journaliste d'investigation spécialisé en cybersécurité. Reconnu pour ses révélations sur les groupes cybercriminels, les violations de données et les opérations d'espionnage. Source narrative complétant les sources techniques.
The Hacker News ↗
Média en ligne spécialisé dans les actualités cybersécurité. Couvre les incidents majeurs, les nouvelles vulnérabilités, les mises à jour de malware et les annonces réglementaires. Large lectorat professionnel mondial.
arXiv — cs.AI & cs.CR (recent) ↗
Archive ouverte de pré-publications scientifiques. Les sections cs.AI (Intelligence Artificielle) et cs.CR (Cryptography & Security) publient chaque jour des dizaines d'articles de recherche avant leur peer-review officiel. Premier signal des avancées académiques.
Hugging Face Blog ↗
Blog officiel de Hugging Face, plateforme de référence pour les modèles open-source. Annonce les nouveaux modèles, datasets, et outils. Reflète l'état réel de l'écosystème IA open-source, souvent avant les grandes publications médiatiques.
MIT Technology Review — IA ↗
Publication du MIT traitant des impacts technologiques, économiques et sociaux de l'IA. Articles de fond par des journalistes scientifiques. Moins technique qu'arXiv mais plus stratégique — idéal pour les signaux de rupture et de tendances longues.
IEEE Spectrum — IA ↗
Magazine de l'Institute of Electrical and Electronics Engineers. Couvre les avancées en IA, robotique et systèmes embarqués avec une rigueur technique élevée. Les articles sont signés par des ingénieurs et chercheurs actifs dans le domaine.
The Batch — DeepLearning.AI ↗
Newsletter hebdomadaire d'Andrew Ng (fondateur de Google Brain, Coursera). Synthèse des actualités IA les plus importantes de la semaine, avec commentaires analytiques. Format digest très efficace pour le suivi hebdomadaire.
Papers With Code — State of the Art ↗
Plateforme référençant les papiers de recherche IA accompagnés de leur code source. La section "State of the Art" permet de suivre en temps réel quels modèles dominent chaque benchmark. Indicateur objectif de progression de l'IA.
EUR-Lex — EU AI Act (Règlement 2024/1689) ↗
Texte officiel du Règlement sur l'Intelligence Artificielle de l'Union Européenne, publié au Journal Officiel de l'UE. Entrée en vigueur août 2024, application progressive jusqu'en 2027. Référence légale primaire pour toute conformité IA en Europe.
ANSSI — Actualités & Publications ↗
Agence Nationale de la Sécurité des Systèmes d'Information. Publie des guides techniques, recommandations de configuration, et prises de position sur les politiques cyber françaises. Autorité nationale de référence pour la cybersécurité en France.
Wired — Security & AI ↗
Magazine technologique américain de référence. Les sections Security et AI de Wired couvrent les tendances de fond avec un angle journalistique et sociétal. Utile pour détecter des signaux culturels et politiques autour des technologies.
Schneier on Security ↗
Blog de Bruce Schneier, cryptographe et expert en sécurité mondialement reconnu. Traite de cybersécurité, vie privée, IA et politique avec une perspective critique et indépendante. Articles de fond et analyses souvent en avance sur les tendances.
Signaux enregistrés manuellement lors des sessions de veille · À compléter progressivement
Aucun signal enregistré pour l'instant.
Lors de chaque session, ajoutez les signaux faibles détectés via Saisie Manuelle.
KPIs de suivi de la veille — à évaluer à chaque session · Les valeurs s'alimentent depuis les sessions saisies.
KPIs de Pertinence
QMS·1| KPI | Définition | Cible | Comment mesurer | SLA si hors cible |
|---|---|---|---|---|
| Taux de Pertinence (TP) | % d'articles lus directement liés à Cyber ou IA | ≥ 80% | Compter articles gardés / articles consultés à chaque session | Réviser les mots-clés de filtrage sous 7 jours |
| Délai de Réception (TTR) | Délai entre publication et lecture effective | ≤ 15 jours | Date publication source vs date session | Augmenter fréquence de consultation |
| Couverture Thématique | Sous-thèmes couverts / sous-thèmes définis | ≥ 80% | Vérifier à chaque session si chaque source a été consultée | Ajouter une source pour le sous-thème manquant |
KPIs de Qualité des Sources
QMS·2 — Formule composite| Critère | Sources de cette veille (note /10) | Cible |
|---|---|---|
| Expertise Auteur (AE-KPI) | ENISA, ANSSI, CERT-FR, IEEE, arXiv : auteurs identifiés, institutions officielles → 9/10 Krebs, Schneier : journalistes experts reconnus → 8/10 The Hacker News : journalistes spécialisés → 6/10 | ≥ 7/10 |
| Réputation Institution (IR-KPI) | NVD/NIST, ENISA, ANSSI, IEEE, MIT, OWASP, EUR-Lex : institutions de référence → 10/10 Krebs, Schneier, Wired : médias reconnus → 8/10 | ≥ 7/10 |
| Rigueur Éditoriale (PR-KPI) | arXiv : pré-publications, non peer-reviewed → 6/10 (à croiser) IEEE, MIT TR : comité éditorial → 9/10 NVD, CERT-FR : vérification officielle → 10/10 | ≥ 6/10 |
KPIs d'Intérêt & d'Utilité
QMS·3 & 4| KPI | Définition | Cible | Comment mesurer |
|---|---|---|---|
| Taux de Signaux Faibles (TSF) | Nb signaux faibles détectés / articles consultés | ≥ 3% | Compter les signaux ajoutés via Saisie / articles lus |
| Taux de Transformation (TT) | Nb signaux transformés en décision ou action / total signaux | ≥ 25% | Marquer les signaux "transformés" dans la saisie |
| Taux d'Utilisation (TU) | Nb fois où une info a été utilisée dans un livrable | ≥ 15% | Documenter l'usage de chaque signal dans les notes de session |
| Indice de Nouveauté (IN) | % infos non déjà vues lors des sessions précédentes | ≥ 30% | Comparer avec les sessions précédentes à chaque revue mensuelle |
KPIs Anti-Double Traduction
QMS·5| KPI | Définition | Mesure pratique |
|---|---|---|
| Couverture Multilingue | Langues des sources : EN (14 sources), FR (4 sources). Pas de DE ni ES à ce stade. | Objectif : ajouter 2 sources FR/DE d'ici jan 2027 |
| Synonymes couverts | Ex : "LLM security" = "AI model security" = "foundation model safety". Utiliser les deux langues pour les recherches. | Maintenir un glossaire FR/EN des termes surveillés |
| Taux de duplication | Nb fois où la même info est enregistrée deux fois sous des formulations différentes | Revue mensuelle du journal des signaux |
Scénarios prospectifs construits à partir des signaux détectés · À enrichir au fil des sessions
H1 · Scénarios Court Terme
À confirmer par les sessionsSC-H1-A : Adoption des frameworks LLM Security (OWASP LLM Top 10)
Hypothèse : Les entreprises déployant des LLMs en production adoptent progressivement l'OWASP LLM Top 10 comme standard de référence pour l'audit de sécurité.
- ⟳ Évolution du nombre de CVEs liées aux LLMs (source : NVD)
- ⟳ Nouvelles publications OWASP et mises à jour du LLM Top 10
- ⟳ Adoption par les éditeurs de solutions (surveiller sur IEEE, MIT TR)
SC-H1-B : Recrudescence des attaques par prompt injection
Hypothèse : La généralisation des LLMs en entreprise crée une surface d'attaque nouvelle via le prompt injection, conduisant à une hausse des incidents documentés.
H2 · Scénarios Moyen Terme
À construire en 2026SC-H2-A : Agents IA autonomes dans les opérations de sécurité
Hypothèse : D'ici fin 2027, des agents IA autonomes capables de détecter, qualifier et répondre aux incidents Tier 1 sans intervention humaine seront déployés dans des SOCs européens.
- ◉ Maturité des solutions commerciales (surveiller via IEEE Spectrum, MIT TR)
- ◉ Cadre légal de responsabilité pour les décisions automatisées (EUR-Lex)
- ◉ Incidents liés aux faux positifs des agents IA (CERT-FR, NVD)
H3 · Scénarios Long Terme
Prospectif — 2027-2029SC-H3-A : Symétrie offensive/défensive par l'IA avancée
Hypothèse : Si des systèmes IA de niveau AGI ou proche émergent d'ici 2028-2029, la distinction entre attaquant et défenseur devient structurellement asymétrique : les deux disposent de capacités de génération d'exploits et de défenses adaptatives quasi-illimitées.
- △ Progression des benchmarks AGI (ARC-AGI, surveiller sur Papers With Code)
- △ Publications de recherche sur les systèmes IA offensifs (arXiv cs.CR)
- △ Positions des régulateurs sur les systèmes IA à double usage (EUR-Lex, ENISA)
Checklist à appliquer à chaque session · Registre des biais à avoir en tête lors de l'analyse
Checklist — À appliquer à chaque session
Vérification obligatoireToute information doit remonter à une source originale (CVE officielle, rapport signé, communiqué institutionnel). Rejeter les informations sans source identifiable.
Avant d'enregistrer un signal, vérifier qu'au moins une autre source indépendante le confirme ou le mentionne.
S'assurer que l'article est récent (dans la fenêtre de la session) et non un contenu recyclé ou redaté.
Vérifier que l'auteur est identifié. Pour arXiv : lire l'affiliation institutionnelle. Pour les blogs : vérifier le profil de l'auteur.
Avant d'enregistrer, consulter les sessions précédentes pour éviter les doublons et les contradictions non justifiées.
Si la source est dans une autre langue, traduire avec DeepL (plus fiable que Google Translate pour les textes techniques) et noter la langue d'origine.
Registre des Biais — À garder en tête
Analyse critiqueTendance à retenir prioritairement les articles qui confirment des croyances préexistantes sur les menaces IA. Contre-mesure : noter aussi les articles qui contredisent vos hypothèses.
14 des 18 sources sont en anglais. Les incidents et recherches en dehors du monde anglophone sont sous-représentés. Contre-mesure : consulter ANSSI et CERT-FR systématiquement, ajouter des sources non-anglophones dès que possible.
Les événements récents semblent plus importants qu'ils ne le sont réellement. Contre-mesure : à chaque session, relire les signaux des 3 sessions précédentes pour évaluer leur évolution.
Les médias généralistes (Wired, MIT TR) amplifient parfois les promesses IA. Contre-mesure : croiser systématiquement avec arXiv et IEEE avant d'élever un signal au niveau "fort".
Tendance à faire confiance aux grandes institutions sans vérifier leur source primaire. Contre-mesure : même pour ENISA ou ANSSI, identifier l'étude ou le rapport original cité.
Formulaire de saisie pour chaque session de veille · Toutes les données sont sauvegardées localement dans votre navigateur.
➕ Ajouter une Session
2× par mois⚡ Ajouter un Signal Faible
Détection⚙️ Gestion des données
localStorageToutes les données sont stockées dans le localStorage de votre navigateur. Elles persistent entre les visites mais restent sur cet appareil uniquement. Exportez régulièrement en JSON pour les sauvegarder.