Gérer les risques liés à l’IA dans le secteur financier : bulletin du BSIF sur l’intelligence artificielle générative et agentive

Le BSIF a publié une nouvelle ligne directrice à l’intention des institutions financières fédérales concernant les risques et la gouvernance liés à l’intelligence artificielle générative et agentive. Publié le 13 juillet 2026, le bulletin du BSFI, Intelligence artificielle générative et agentive : répercussions sur la technologie, la cybersécurité et la résilience opérationnelle (le Bulletin sur l’IA), offre une ligne directrice pratique aux institutions financières pour la gestion des risques liés à la technologie, à la cybersécurité, à la résilience opérationnelle et aux tiers associés à l’IA.

Points clés à retenir

• Le BSIF a publié une nouvelle ligne directrice sur l’utilisation de l’IA générative et agentive par les institutions financières fédérales.
• Les exigences actuelles prévues par les lignes directrices du BSIF sur les risques liés aux technologies, la résilience opérationnelle et le risque lié aux tiers s’appliquent aux systèmes d’IA et doivent être examinées sous l’angle des risques associés à l’utilisation de l’IA.
• Les institutions financières canadiennes devraient établir une responsabilisation claire, maintenir une supervision humaine et évaluer si les contrôles existants traitent adéquatement les risques particuliers associés à l’IA.
• Une attention particulière doit être accordée à la gouvernance des données, aux extrants générés par l’IA, aux pratiques de développement de logiciels, aux droits d’accès des agents d’IA et aux dépendances vis-à-vis des tiers liées à l’IA.
• Ce bulletin témoigne de l’attention constante que porte le BSIF à la gouvernance de l’IA et à la résilience opérationnelle, compte tenu de l’accélération de l’adoption de l’IA dans l’ensemble du secteur financier.

Le contexte

Si l’on en croit les gros titres récents, l’IA pourrait entraîner une catastrophe en matière de cybersécurité avant même que les risques liés à la technologie quantique ne se soient pleinement concrétisés. En avril dernier, Anthropic a reporté la sortie de son nouveau modèle phare, Mythos, en raison de sa puissante capacité à détecter des vulnérabilités critiques en matière de cybersécurité, et n’en a rendu une version accessible au grand public qu’en juillet (sous le nom de Fable 5), après une divulgation exclusive à des entreprises et à des institutions gouvernementales très vulnérables afin de leur donner la possibilité de corriger leurs vulnérabilités. Pour ne pas être en reste, OpenAI a révélé à la fin juillet que ses propres modèles de pointe, dans un excès apparent de zèle, avaient piraté plusieurs plateformes de tiers lors de ses tentatives de résolution de certaines questions dans le cadre d’essais de référence.

Même si nous sommes loin d’une prise de conscience du style de celle de Skynet dans la saga Terminator, ces nouveaux développements ont suscité de réelles inquiétudes bien au-delà des secteurs des logiciels et de l’IA. Les organismes de réglementation et les organismes sectoriels avertissent désormais les institutions financières des nouvelles menaces en matière de cybersécurité provenant des compétences avancées en cybernétique et en codage des modèles d’IA de pointe. Dans le cadre d’une initiative sans précédent, des hauts responsables du Département du Trésor et de la Réserve fédérale des États-Unis se sont réunis en urgence avec les dirigeants des banques américaines pour discuter des risques cybernétiques posés par la prétendue capacité de Mythos à détecter et à exploiter les vulnérabilités logicielles mieux que tout autre modèle à ce jour.

De notre côté de la frontière, les modèles de la carrure de Mythos ont également fait l’objet de vifs débats lors de la réunion du Groupe sur la résilience du secteur financier canadien tenue en avril. En mai 2026, le Bureau du surintendant des institutions financières (le BSIF) a publié une directive en ligne directrice sur la cybersécurité (ITSAP.10.050) portant précisément sur l’intelligence artificielle de pointe (la Ligne directrice sur l’IA de pointe).

Nous résumons dans ce billet de blogue les principales recommandations que le BSIF formule dans le Bulletin sur l’IA, en faisant référence aux recommandations pertinentes formulées dans la Ligne directrice sur l’IA de pointe et d’autres lignes directrices publiées par le BSIF relatives à l’IA.

Rôle du Bulletin sur l’IA du BSIF

Le Bulletin sur l’IA fournit une ligne directrice à la fois sur l’IA générative (utilisée pour la création de contenu) et l’IA agentive (qui introduit un processus de raisonnement et d’exécution autonome pour accomplir des tâches). Ainsi, il suit une approche plus large en matière d’IA que la Ligne directrice sur l’IA de pointe, qui se concentre uniquement sur l’intelligence artificielle de pointe. Même si le BSIF ne mentionne pas un nom de modèle particulier, ces modèles incluraient très certainement Mythos d’Anthropic ou GPT 5.6 d’OpenAI (et peut-être même certains modèles à poids ouvert, tels que Kimi K3 de Moonshot). Comme le souligne le BSIF, les modèles d’IA de pointe qui présentent les capacités les plus avancées en matière de cybersécurité sont de plus en plus accessibles et disponibles à grande échelle, y compris pour des acteurs malveillants sophistiqués et non sophistiqués. Cependant, parce que la pointe de la technologie de l’IA ne cesse d’avancer, le concept de modèles d’IA de pointe ou avancés peut prêter à confusion du point de vue de la gouvernance et de la réglementation. De plus, bien que les modèles les plus avancés de l’année dernière aient cédé leur place à des versions plus performantes, ils demeurent des systèmes puissants qui nécessitent des mesures d’atténuation des risques tant au plan juridique que technique. En d’autres termes, une gouvernance efficace des risques liés à l’IA ne doit pas se concentrer uniquement sur les versions les plus récentes. Par conséquent, les institutions financières canadiennes devraient connaître à la fois la Ligne directrice sur l’IA de pointe et le Bulletin sur l’IA.

Les juristes familiers avec les principes de gouvernance responsable de l’IA (élaborés notamment par l’OCDE et le NIST) ne seront pas surpris par les lignes directrices énoncées dans le Bulletin sur l’IA. Le BSIF organise utilement ses recommandations sur l’IA générative et agentive selon les principes énoncés dans les lignes directrices que les institutions financières canadiennes suivent déjà, soit les lignes directrices B-13 (Gestion du risque lié aux technologies et du cyberrisque), E-21 (Gestion du risque opérationnel et résilience opérationnelle) et B-10 (Gestion du risque lié aux tiers). Comme vous le verrez dans notre résumé ci-après, les institutions financières n’ont pas besoin de réinventer la roue en matière de gouvernance des données, de cybersécurité et de TI pour gérer les risques liés à l’IA. Cependant, les caractéristiques uniques de l’IA générative et agentive nécessitent des mesures adaptées.

• Renforcer la gouvernance et la responsabilisation stratégique. Le BSIF souligne deux aspects des systèmes d’IA actuels qui sont source de défis pour les structures de gouvernance : leur capacité à agir de manière autonome avec une supervision humaine limitée et la complexité du secteur des fournisseurs d’IA qui accroît l’exposition au risque lié aux tiers.
  
  Pour y remédier, le BSIF recommande aux institutions financières d’intégrer la prise en compte des risques liés à l’IA dans les cadres de gestion des risques existants. C’est un conseil judicieux : les institutions financières disposent déjà de fonctions, de processus et de politiques dédiés à la gestion des risques liés à la cybersécurité, aux TI et aux achats, de sorte que la gestion des risques liés à l’IA sera facilitée en tirant parti des structures existantes. Le BSIF insiste aussi sur la responsabilisation, qui se traduit par une définition claire des responsabilités à chaque étape du cycle de vie de l’IA (qui vont de l’acquisition ou du développement jusqu’à la mise hors service) et la mise en œuvre de mesures de surveillance humaine. La Ligne directrice sur l’IA de pointe souligne également l’importance de la responsabilisation : les institutions financières devraient notamment définir clairement la responsabilité des activités liées à l’IA et établir des limites quant à ce que les systèmes automatisés peuvent faire de manière autonome.
   
• Commentaires de McCarthy Tétrault : à titre d’exemple de la manière dont la complexité du secteur des fournisseurs d’IA peut accroître les risques, un fournisseur de logiciels peut intégrer un grand modèle de langage d’un tiers dans sa solution, qui peut être doté de modalités et conditions distinctes. L’interaction entre les modalités d’utilisation contractuelles propres à un fournisseur direct et celles imposées par les fournisseurs de modèles en ce qui concerne les modèles intégrés, peut être complexe et laisser aux bénéficiaires du service d’importantes lacunes en matière de protections contractuelles si ces modalités ne sont pas examinées attentivement.
   
• Garantir l’intégrité de l’information et de la prise de décisions. Le BSIF cherche ici à traiter deux faiblesses bien connues de l’IA générative : sa propension largement débattue à produire des hallucinations ou des résultats trompeurs, ainsi que la fuite de données sensibles ou exclusives au moyen des requêtes, des résultats, des journaux ou des fournisseurs tiers. Lorsqu’un agent d’IA agit de manière autonome, les risques liés à de tels extrants erronés se multiplient à chaque action entreprise. Pour y remédier, le BSIF recommande une combinaison de bonne gouvernance des données, de responsabilisation et de surveillance humaines tout au long du cycle de vie de l’IA : effectuer une classification des données et faire le suivi de leur provenance, restreindre les intrants à des sources de données de confiance et approuvées, interdire l’utilisation de données de nature délicate dans des outils d’IA publics ou non approuvés, traiter les extrants générés par l’IA comme des facteurs à prendre en compte dans la prise de décision plutôt que comme des résultats définitifs, et assurer une supervision humaine pour les décisions importantes. De même, la Ligne directrice sur l’IA de pointe recommande de maintenir une intervention humaine pour les décisions à plus grande incidence.
   
  • Commentaires de McCarthy Tétrault : le risque de fuite de données est plus élevé avec les systèmes d’IA non destinés à un usage professionnel ou d’entreprise. Les modèles grand public pour consommateurs sont généralement assujettis à des modalités et conditions moins avantageuses; ils peuvent permettre l’apprentissage à partir des données fournies par l’utilisateur, à moins que celui-ci n’effectue une action explicite pour s’en désinscrire, et peuvent offrir des protections et des garanties moindres en matière de cybersécurité. Bien que cela ne constitue pas une protection garantie contre les risques liés à l’IA, le choix de fournisseurs d’IA capables de démontrer une gouvernance rigoureuse en matière d’IA, de données et de sécurité (qui devrait être stipulée dans le contrat) constitue une mesure importante d’atténuation des risques.
     
• Développement contrôlé de logiciels et changements. Le BSIF fait observer que les outils génératifs peuvent accélérer le développement de logiciels, mais, ce faisant, peuvent involontairement produire du code non sécurisé, et que les systèmes agentifs peuvent aggraver cela en déployant en toute autonomie du code bancal dans des environnements de production, ce qui, dans les deux cas, engendre une imprévisibilité. Pour y remédier, le BSIF recommande de soumettre l’IA à des mécanismes de contrôle sécurisés visant le développement logiciel et la gestion du changement que les institutions possèdent déjà : valider le code généré par l’IA pour détecter les vulnérabilités avant le déploiement en production, imposer des points d’approbation pour les mesures à haut risque des agents d’IA, traiter les modèles, les données, les outils et les agents comme des actifs technologiques contrôlés et mener des tests rigoureux des modèles d’IA dans des conditions normales et en période de tensions, y compris dans des cas limites propres à l’IA.
   
  • Commentaires de McCarthy Tétrault : l’utilisation de l’IA dans le développement logiciel apporte sans aucun doute des gains de productivité, mais nous ne faisons que commencer à découvrir les risques de la programmation intuitive généralisée. À titre d’exemple, les assistants de codage basés sur l’IA générative peuvent reproduire des vulnérabilités connues issues du code figurant dans leurs ensembles de données d’entraînement, et le volume de code généré peut rendre la révision humaine, au mieux, sporadique. Les organisations devraient envisager d’élaborer des politiques claires sur l’utilisation de l’IA pour soutenir le développement de logiciels, y compris mettre en place une classification claire des types de projets et du niveau d’utilisation de l’IA autorisé pour chacun.
    
    En plus des problèmes de cybersécurité, l’utilisation de code généré par l’IA soulève également des questions de propriété intellectuelle, car les organisations pourraient ne pas être en mesure de bénéficier de la protection offerte par le droit d’auteur ou d’autres protections propres à la PI lorsque l’apport humain dans le contenu est insuffisant (nous disposons de directives limitées à ce sujet au Canada, mais certains cas aux États-Unis vont dans ce sens).
     
• Contrôler l’autonomie et l’accès des agents d’IA. Les systèmes et les agents d’IA doivent avoir accès aux données, aux outils et aux systèmes pour atteindre leur plein potentiel, mais le BSIF avertit que cet accès peut augmenter le risque d’action non autorisée. Ses préoccupations particulières portent sur l’octroi d’accès privilégiés injustifiés et l’utilisation de justificatifs d’identité partagés ou hérités qui viennent entraver la reddition de compte, ainsi que la faible traçabilité des activités initiées et de l’exécution automatisée par les agents d’IA. Pour y remédier, le BSIF recommande d’étendre l’application des principes de gestion des identités et des accès aux agents d’IA (notamment en leur attribuant des identités uniques, en appliquant le principe du droit d’accès minimal et en mettant en œuvre des autorisations ciblées ainsi qu’en consignant et en examinant l’activité des agents).
   
  • Commentaires de McCarthy Tétrault : certaines recommandations de la Ligne directrice sur l’IA de pointe sont également pertinentes pour tous les agents d’IA, en particulier en ce qui concerne la mise en œuvre d’architectures à confiance zéro. La gestion des droits d’accès revêt une importance particulière lorsque les agents interagissent avec des actifs critiques (les histoires d’horreur abondent sur Internet d’agents d’IA ayant supprimé par erreur des bases de code ou des systèmes de fichiers entiers; les organisations peuvent atténuer ces risques en mettant en place des politiques relatives au déploiement des agents, ainsi qu’une gestion judicieuse des droits d’accès et des pratiques de sauvegarde).
     
• Intégrer l’IA aux activités de cybersécurité. Jusqu’à présent, nous avons discuté des systèmes d’IA avancés comme une menace potentielle pour la sécurité; toutefois, il est intéressant de noter que le BSIF rappelle également aux organisations le rôle potentiel de l’IA en tant que composante de la boîte à outils en matière de cybersécurité. Les institutions financières peuvent tirer parti des capacités de l’IA pour détecter et prévenir les menaces, et y répondre, plus rapidement que ne le permettent les méthodes traditionnelles. Les organisations devraient recourir à l’IA (y compris aux modèles de pointe) pour classer les risques par ordre de priorité et accélérer le déploiement de correctifs, améliorer la détection des anomalies comportementales de l’IA, la surveillance des requêtes et le filtrage des extrants, et intégrer la télémétrie par IA aux activités de sécurité et aux outils de surveillance existants.
   
  • Commentaires de McCarthy Tétrault : l’incident OpenAI mentionné plus haut a montré l’utilité des systèmes d’IA dans le cadre de la cyberdéfense, car Hugging Face, l’une des entreprises affectées, avait indiqué qu’elle avait utilisé un modèle d’IA avancé dans le cadre de sa réponse à l’incident. Bien entendu, les organisations ne peuvent pas s’en remettre uniquement à la défense par l’IA; même les modèles les plus avancés ne peuvent se substituer à une stratégie d’intervention en cas d’incident, claire et bien rodée, mise en œuvre par une équipe expérimentée, à une planification de la continuité des activités ni aux autres mesures traditionnelles de cybersécurité, tant organisationnelles que techniques.
     
• Accroître la résilience et gérer le risque lié aux tiers. Les recommandations finales du BSIF dans le Bulletin sur l’IA mettent l’accent sur la résilience opérationnelle, soulignant que les défaillances dans les systèmes basés sur l’IA peuvent perturber des activités essentielles ou engendrer des répercussions corrélatives entre diverses institutions, et que la dépendance envers des fournisseurs d’IA concentre à la fois le risque propre à l’IA et le risque plus général lié aux tiers (une préoccupation qui s’accentue lorsque ces tiers utilisent eux-mêmes l’IA pour fournir leurs services). Le BSIF recommande d’établir des liens entre, d’un côté, les responsabilités et dépendances en matière d’IA, et de l’autre, les activités essentielles; de mener des simulations avec des scénarios de défaillance et de panne de l’IA et d’établir des solutions de rechange manuelles; d’évaluer la transférabilité et la substituabilité des services d’IA; de signaler les risques de concentration importants à la haute direction et aux conseils d’administration ainsi que d’améliorer les programmes de gestion du risque lié aux tiers, y compris obliger les tiers à indiquer s’ils utilisent l’IA dans le cadre de la prestation de leurs services et à préciser les diverses utilisations qu’ils ont faites.
   
  • Commentaires de McCarthy Tétrault : cette recommandation souligne à nouveau l’importance d’une bonne gestion des fournisseurs. Un outil utile de gouvernance de l’IA à cet égard est de tenir une liste centralisée des systèmes d’IA utilisés par une organisation, indiquant à la fois ceux développés en interne et ceux fournis par des tiers.

Points clés à retenir

Pour les institutions financières fédérales, le nouveau Bulletin sur l’IA doit être considéré comme une interprétation, sous l’angle de l’IA, des lignes directrices existantes du BSIF que les institutions financières devraient appliquer à leurs activités liées à l’IA. Il rappelle également que, même en l’absence de lois particulières visant l’IA au Canada, les organismes de réglementation jouent un rôle actif en fournissant des lignes directrices sur l’utilisation et le développement de l’IA dans leurs secteurs respectifs.

Les institutions financières (et les organisations de manière plus générale) devraient examiner si leurs cadres existants de gouvernance, de gestion des données, de cybersécurité, de développement logiciel, de gestion des identités et des accès, ainsi que de gestion du risque lié aux tiers, tiennent compte de manière adéquate des risques propres à l’IA.