Lyon Cyber Expo 2026 (16 septembre) : 7 questions sécurité IA avant d’acheter

Tu vas à Lyon Cyber Expo 2026 pour “acheter de l’IA” ? Parle sécurité, tout de suite.

Une démo d’IA peut être bluffante. Une intégration peut être “facile”. Un commercial peut te jurer que “tout est chiffré”. Et pourtant, la sécurité de l’IA en entreprise se joue rarement sur la démo. Elle se joue sur les données, les logs, les connecteurs, les accès, les prestataires, et ce que tu peux prouver quand ça tourne mal.

Bonne nouvelle : Lyon Cyber Expo 2026 te donne un terrain parfait pour challenger les offres, comparer, et repartir avec des éléments concrets. Mauvaise nouvelle : si tu arrives sans grille de questions, tu repartiras avec des cartes de visite et zéro décision.

Voici un guide orienté décideurs pour le salon, avec 7 questions à poser sur la sécurité IA entreprise, plus une checklist RSSI IA “avant/après” à imprimer.

Lyon Cyber Expo 2026 : le cadre, le public, et pourquoi le sujet IA y a sa place

Lyon Cyber Expo 2026 se tient les 16 et 17 septembre 2026 à la Cité internationale de Lyon, d’après l’agenda de l’ANSSI sur cyber.gouv.fr. C’est un salon cybersécurité au sens large, positionné comme un rendez-vous “business” de la confiance numérique.

Le salon est structuré autour de trois piliers annoncés par l’organisation : stratégie et préparation, action au quotidien, gestion de crise. Et c’est exactement là que la sécurité de l’IA vient se brancher. Pas comme un sujet “data science”, mais comme un sujet GRC, IAM, SOC, incident, tiers.

Quelques chiffres communiqués par l’organisation (bilan 2025) donnent le ton : 4 000 professionnels, 160 exposants, 30 conférences et 90 speakers. Et surtout : 69% de décisionnaires, avec 48% de fonctions cyber et 21% PDG/DG/CEO/VP. Autre point très local : 72% des visiteurs viennent d’Auvergne-Rhône-Alpes. Tu seras donc au milieu de pairs lyonnais et régionaux, avec les mêmes contraintes de budget, de conformité, et de legacy.

Pourquoi “IA et cybersécurité” est un sujet urgent (même si tu n’es pas une boîte tech)

Parce que les attaques se déplacent. Sur la GenAI, l’ENISA rappelle que la prompt injection et les fuites sont un risque massif. Exemple cité : un exercice Immersive Labs (juin à septembre 2023) où 88% des participants ont réussi à faire dérailler un bot GenAI pour obtenir des infos sensibles.

Deuxième claque : la chaîne d’approvisionnement. L’ENISA documente des attaques sur la supply chain IA (modèles empoisonnés, dépendances Python trojanisées, injections via fichiers de règles dans des assistants de code). Autrement dit : tu peux “acheter une brique IA” et hériter d’un risque que tu ne vois pas dans la démo.

Pour poser des mots communs sur ces risques, tu peux t’appuyer sur OWASP Top 10 for LLM/GenAI (2025) et, côté gestion des risques, sur le NIST AI RMF 1.0 et son profil GenAI publié en 2024. Et côté conformité : l’AI Act impose, pour certains systèmes, des exigences de robustesse et de cybersécurité sur le cycle de vie (article 15). La CNIL publie aussi des ressources opérationnelles sur la sécurité du développement d’un système d’IA et renvoie à son guide sécurité des données personnelles comme socle.

Avant d’aller sur les stands : ton objectif en 3 phrases

Si tu veux que le salon serve à quelque chose, vise ça :

• Cartographier ton cas d’usage (données, utilisateurs, connecteurs, criticité).
• Comparer des solutions sur preuves (docs, clauses, journaux, schémas), pas sur promesses.
• Repartir avec un plan d’action : risques, mesures, responsabilités, prochaines étapes.

Tu veux un rappel utile sur le sujet “agents et nouveaux risques” : https://lyon-ia.com/blog/ia-agentique-et-securite-pourquoi-vos-agents-ia-sont-un-nouveau-risque

Les 7 questions à poser sur la sécurité de l’IA avant d’acheter une solution

Sur un stand, tu n’as pas 45 minutes. Donc chaque question ci-dessous est pensée pour obtenir : une réponse vérifiable et un document (ou au minimum un engagement clair sur ce qui sera fourni en phase d’évaluation).

1) Données et confidentialité : où vont nos données, et à quelles fins sont-elles traitées ?

Tu achètes peut-être un outil “IA”. En réalité, tu confies des données. Et en entreprise, la question numéro 1 reste la même : confidentialité, intégrité, disponibilité.

• Où sont hébergées les données (pays, région cloud, options UE/France) ?
• Chiffrement en transit et au repos : c’est quoi, et c’est activé par défaut ?
• Isolation client en multi-tenant : comment tu prouves qu’un autre client ne peut pas “croiser” mes données ?
• Rétention : combien de temps les prompts, réponses, pièces jointes, embeddings sont conservés ?
• Support : est-ce que des données de prod partent dans des tickets, des outils tiers, ou des captures ?
• Usage pour entraînement : oui/non, et où c’est écrit contractuellement ?

Point important : la CNIL insiste sur la sécurité tout au long du développement et des environnements. Si le fournisseur est flou sur les environnements, les habilitations et les accès internes, c’est un signal.

À lire côté politique interne : https://lyon-ia.com/blog/politique-conservation-donnees-ia

2) Traçabilité des prompts : peux-tu prouver qui a demandé quoi, et ce qui a été répondu ?

Sans logs, tu ne sécurises rien. Tu racontes une histoire.

• Est-ce que la solution journalise prompts, réponses, appels d’outils, et sources RAG ?
• Horodatage, ID utilisateur, contexte : est-ce exploitable en enquête ?
• Accès aux logs : qui peut les lire, côté client et côté fournisseur ?
• Export : peux-tu sortir les journaux vers ton SIEM/SOC ?
• Anonymisation ou pseudonymisation : quelles options si les logs contiennent des données perso ?

Pour structurer ta démarche “auditabilité” : https://lyon-ia.com/blog/tracabilite-decisions-ia

3) Fuites de données : quels scénarios concrets d’exfiltration, et quels garde-fous ?

Le risque n’est pas juste “le modèle apprend nos secrets”. Le risque réel, c’est : une info sensible qui sort via une réponse, un connecteur, un outil, ou un mauvais paramétrage.

• Protection contre data leakage : filtrage, masquage, DLP, redaction, règles de sortie ?
• Gestion des pièces jointes et documents : où sont-ils stockés, indexés, et pour combien de temps ?
• RAG : comment tu évites qu’un utilisateur accède à un doc qu’il ne devrait pas voir ?
• Segmentation : peux-tu cloisonner par BU, par entité, par dossier ?

Pour cadrer le risque “IA fantôme” (shadow usage) qui crée aussi des fuites : https://lyon-ia.com/blog/shadow-ai-en-entreprise

Et côté réaction si fuite quand même : https://lyon-ia.com/blog/fuite-de-donnees-le-plan-de-reaction-concret-pour-votre-pme-lyonnaise

4) Prompt injection et attaques LLM : quelles défenses mesurables, et comment tu testes ?

Le sujet n’est plus théorique. L’ENISA rappelle l’ampleur du problème, avec des taux de réussite élevés en exercice. Donc la bonne question n’est pas “êtes-vous protégés ?” mais “comment, où, et avec quels tests ?”.

• Quelles protections contre prompt injection (input filtering, sandbox, policy engine, séparation instructions et données) ?
• Si l’IA a accès à des outils (mail, drive, CRM) : comment tu limites l’exfiltration via tool calling ?
• Est-ce que vous vous alignez sur un référentiel type OWASP Top 10 for LLM ?
• Montre-moi un rapport de tests, un protocole de test, ou une démarche de validation.

Si tu veux un rappel clair sur la faille : https://lyon-ia.com/blog/injection-de-prompt-securite

Et si tu évalues des agents connectés : https://lyon-ia.com/blog/securiser-un-agent-ia

5) Red teaming et sécurité continue : à quelle fréquence tu “casses” ton propre système ?

Une IA, ça bouge tout le temps. Modèle, paramètres, connecteurs, fonctions agentiques. Donc la sécurité doit être continue.

• Vous faites du red teaming LLM ? Interne, externe, bug bounty ?
• À quelle fréquence, et sur quels périmètres (modèle, app, prompts système, connecteurs) ?
• Comment sont gérées les vulnérabilités : délais de correction, communication client, CVE, notes de version ?
• Peux-tu me montrer un processus, pas juste une phrase ?

Pour une vision d’ensemble sur menaces et parades : https://lyon-ia.com/blog/securiser-vos-llm-en-production-menaces-et-parades-pour-les-entreprises

6) Gouvernance, CNIL, AI Act : qui est responsable de quoi, et qu’est-ce que tu fournis comme preuves ?

Tu ne veux pas “être conforme”. Tu veux pouvoir démontrer. La question à poser vise la documentation, la traçabilité, et la répartition des rôles.

• Rôles : fournisseur, intégrateur, client. Qui fait quoi sur sécurité, logs, incidents, paramétrage ?
• Documentation fournie : DPIA, mesures de sécurité, registre, fiches de traitement, annexes sous-traitance ?
• AI Act : est-ce que la solution est concernée (haut risque ou non) et quel dossier vous fournissez ?
• Transparence : comment vous gérez l’information aux utilisateurs quand de l’IA intervient ?

Pour t’aider à documenter côté AI Act en entreprise : https://lyon-ia.com/blog/ai-act-documenter-vos-usages-dia-en-entreprise-registre-pret-a-copier-exemple-pme-lyon

Et sur les obligations de transparence : https://lyon-ia.com/blog/article-50-de-lia-act-la-checklist-transparence-pour-votre-pme

Pour une base RGPD concrète : https://lyon-ia.com/blog/rgpd-et-ia-en-entreprise

7) Prestataires, sous-traitants, supply chain : quels tiers, quelles garanties, quelles portes d’entrée ?

La sécurité IA entreprise se casse souvent au niveau des tiers. Cloud, éditeur, API modèle, intégrateur, connecteurs, dépendances open source. L’ENISA documente clairement la montée des attaques supply chain IA. Tu dois donc exiger de la visibilité.

• Liste des sous-traitants et localisation : qui touche quoi, où, et pourquoi ?
• Composants critiques : modèle(s), orchestrateur, base vectorielle, outils de monitoring, connecteurs.
• Gestion des dépendances (notamment si la solution embarque du code) : SBOM, revue, signatures, pinning des versions.
• Assurance, clauses de responsabilité, notification d’incident : c’est quoi le niveau d’engagement ?

Pour cadrer l’achat et les clauses : https://lyon-ia.com/blog/contrat-fournisseur-ia-clauses

Et si tu es en mode “je prends un prestataire local” : https://lyon-ia.com/blog/choisir-prestataire-ia-lyon

Sur place : comment mener l’échange sans te faire balader

Trois règles simples :

• Tu demandes des preuves : docs, schémas, extraits de logs, clauses, procédures.
• Tu notes les “non réponses” : “on verra plus tard” = risque, pas détail.
• Tu ramènes tout à ton architecture : qui se connecte à quoi, avec quels droits, quelles données.

Astuce terrain : si un fournisseur te dit “on est conforme OWASP/NIST”, demande “sur quelles menaces exactement, et comment vous l’avez testé”. S’il n’y a pas de démarche, c’est du marketing.

Checklist imprimable “avant / après salon” (checklist RSSI IA)

Avant le salon (30 minutes, pas plus)

• Cas d’usage : quel processus, quels utilisateurs, quelle criticité métier ?
• Données : types de données manipulées (client, RH, santé, propriété intellectuelle), niveau de sensibilité.
• Périmètre : chatbot interne, assistant client, agent connecté, assistant de code, RAG sur documents, etc.
• Contraintes : hébergement, exigences client, secteur régulé, exigences internes sécurité.
• Questions prêtes : imprime les 7 questions et laisse de la place pour “preuve fournie oui/non”.

Pendant le salon (sur chaque stand, 10 minutes)

• Demande où vont les données, et si elles servent à l’entraînement (écrit).
• Demande la politique de logs : prompts, réponses, tool calls, exports SIEM.
• Demande les protections prompt injection et un exemple de test.
• Demande la gouvernance : qui administre quoi, et comment tu cloisonnes.
• Demande la liste des sous-traitants et la posture supply chain.
• Repars avec un contact technique, pas seulement commercial.

Après le salon (J+7 : transformer les échanges en plan d’action)

• Classe les solutions en 3 piles : OK pour POC, à clarifier, à éliminer.
• Demande les documents promis (et note ceux que tu n’obtiens pas).
• Écris un mini modèle de menace par cas d’usage : données, acteurs, connecteurs, scénarios de fuite.
• Fixe des garde-fous pour le POC : données minimisées, accès limités, logs activés, tests prompt injection.
• Formalise : registre d’usages, rôles, règles de conservation, et clauses contractuelles.

Si tu veux aligner gouvernance et responsabilités en PME/ETI : https://lyon-ia.com/blog/gouvernance-ia-entreprise

Ce que tu dois obtenir avant de signer, sinon tu repousses

Tu peux aimer un produit et quand même dire non. Avant achat, exige au minimum :

• Architecture claire (données, flux, connecteurs, zones de confiance).
• Engagement écrit sur entraînement, rétention, sous-traitants, notification incident.
• Journalisation exploitable et exportable.
• Mesures anti injection et démarche de tests.
• Plan de gouvernance côté client : qui administre, qui valide, qui audite.

Avec ça, Lyon Cyber Expo 2026 devient autre chose qu’une balade. Tu transformes un salon “cyber” en accélérateur de décisions pour ta sécurité IA entreprise, au bon moment, dans le bon écosystème lyonnais.

Sources : agenda ANSSI sur cyber.gouv.fr (dates et lieu du salon), présentation et chiffres organisation sur lyoncyberexpo.com, ENISA Threat Landscape 2024 et 2025 (prompt injection, supply chain), OWASP Top 10 for LLM/GenAI (2025), NIST AI RMF 1.0 et profil Generative AI (2024), Règlement (UE) 2024/1689 (AI Act, art. 15), ressources CNIL sur la sécurité du développement d’un système d’IA (2025) et guide sécurité des données (socle).