L’IA agentique transforme rapidement les risques de sécurité des entreprises
L’essor de l’IA agentique, le type d’IA capable de fonctionner de manière autonome ou semi-autonome, change tout pour la sécurité des entreprises. Il ne s’agit pas d’une automatisation traditionnelle. Ces systèmes prennent leurs propres décisions, souvent dans des environnements complexes, et ils n’ont pas toujours besoin d’une confirmation humaine pour exécuter les tâches. S’ils favorisent la productivité, ils ouvrent également de nouveaux fronts d’attaque.
Plus l’IA agentique est déployée à grande échelle dans votre organisation, plus elle est susceptible d’introduire des des failles de sécurité invisibles. Nous parlons de situations où les outils d’IA extraient par inadvertance des données sensibles, utilisent mal les API ou fonctionnent en conflit avec d’autres agents. Les défenses périmétriques traditionnelles et les couches de sécurité statiques ne permettent pas de détecter ce genre de choses. Elles n’ont pas été conçues pour les environnements où le code écrit du code ou les systèmes autonomes prennent des décisions basées sur la logique qui ont un impact sur les opérations, la conformité et la confidentialité.
Pour les décideurs, le défi est double. Tout d’abord, ne supposez pas que les cadres de risque existants sont adaptables à un paysage régi par l’IA. Ce n’est pas le cas. Deuxièmement, n’attendez pas qu’une faille se produise pour améliorer votre préparation à la sécurité de l’IA. C’est exactement ce que font de nombreuses entreprises, en maintenant la productivité d’une main et en espérant que le risque n’augmente pas de l’autre.
La courbe d’adoption montre que cette évolution est rapide : Selon une étude de PwC, 79 % des entreprises ont déjà mis en œuvre des systèmes d’IA agentique sous une forme ou une autre. La vitesse est évidente. Ce dont on parle moins, c’est de l’exposition de bon nombre de ces déploiements du point de vue de la sécurité.
Les dirigeants doivent agir rapidement, mais avec clarté. Intégrez la sécurité dans le cycle de vie de l’IA dès le premier jour. Il ne s’agit pas d’une réflexion après coup, ni d’une boîte de conformité. Elle doit faire partie intégrante de l’architecture du système. C’est ainsi que les entreprises garderont une longueur d’avance.
La première vague de violations de l’IA agentique aura de graves conséquences organisationnelles
Il ne s’agit pas d’une spéculation, mais bien d’un phénomène à venir. Les prédictions de Forrester pour 2026 l’annoncent directement : la première faille de sécurité importante impliquant l’IA agentique coûtera son emploi à des personnes. Ce ne sont pas seulement les équipes informatiques qui sont sous pression, mais aussi les dirigeants, les conseils d’administration et les investisseurs, qui se demanderont qui n’a pas su prévoir le risque.
Lorsque cette brèche se produit, les dommages ne se limitent pas à un exploit circonscrit. Ces agents d’intelligence artificielle ont accès aux systèmes centraux, aux flux de données, à la logique décisionnelle et aux intégrations de tiers. Une défaillance à ce niveau révèle des lacunes dans la politique, l’architecture et la gouvernance. Et les conséquences ne se limiteront pas aux opérations de sécurité. Elles s’étendront à la réputation de la marque, à l’exposition réglementaire et à la confiance des clients.
Pour les dirigeants, la nuance est la suivante : il ne suffit pas de dire aux équipes de sécurité de « verrouiller les choses » pendant que tous les autres poussent l’innovation plus vite. Cette contradiction divise déjà les flux de travail en deux. Ce qu’il faut, c’est une approche systémique qui ne traite pas l’IA comme une capacité supplémentaire. Elle doit être considérée comme un participant opérationnel, avec des politiques et une supervision qui correspondent à son échelle et à son impact.
N’oublions pas non plus ce qui fait avancer tout ce dossier. Les gouvernements réglementent de plus en plus l’infrastructure numérique, en particulier dans les secteurs géopolitiquement sensibles. Les cyberrisques ne concernent plus seulement les entreprises, mais aussi la sécurité nationale. Vous ne voulez pas être pris au dépourvu.
Les priorités budgétaires montrent les premiers signes de cette transition. Forrester prévoit que les dépenses en matière de sécurité quantique dépasseront 5 % des budgets totaux consacrés à la sécurité informatique. C’est un signal clair de la part du marché : les postures de sécurité ont besoin de mises à jour fondamentales pour être compétitives et conformes dans les années à venir.
Les équipes de pointe n’attendent pas la première violation de l’IA pour réagir. Elles mettent en place une meilleure gouvernance, créent des stratégies de sécurité tenant compte de l’IA et s’assurent que leur ADN opérationnel inclut une visibilité en temps réel. Celles qui agissent maintenant transformeront ce que les autres considèrent comme un risque en un avantage concurrentiel.
Les conseils d’administration et les dirigeants exigent désormais l’intégration sécurisée de systèmes d’IA agentiques.
Nous avons dépassé la phase d’expérimentation de l’IA. Les conseils d’administration sont clairs sur deux points : premièrement, l’IA agentique augmente la production et accélère l’exécution ; deuxièmement, elle doit être sécurisée dès le premier jour. Les gains de productivité n’ont aucun sens si l’exposition aux réglementations ou l’exfiltration de données s’ensuit.
La directive de la direction est brutale : déployer rapidement, mais ne pas compromettre la sécurité fondamentale. Cela signifie que les équipes de sécurité doivent développer des contrôles qui correspondent au rythme et à la complexité de l’adoption de l’IA agentique. l’adoption de l’IA agentique. Il en va de même pour les politiques : elles doivent s’adapter en temps réel à la manière dont ces agents d’IA sont réellement utilisés dans les opérations internes et les fonctions en contact avec les clients.
Les responsables de la sécurité s’adaptent déjà. Sam Evans, RSSI chez Clearwater Analytics, a donné un bon exemple de la façon dont cela se passe. Il a averti que les outils d’amélioration de la productivité tels que ChatGPT constituent également de sérieux risques s’ils ne sont pas correctement gérés. Sa principale préoccupation n’est pas théorique : il craint qu’un employé ne colle le code source ou les données d’un client dans un outil que Clearwater ne contrôle pas. Une fois que ces données sont ingérées, elles disparaissent. Elles ne peuvent pas être retirées.
M. Evans n’a pas présenté de problèmes au conseil d’administration sans y apporter de solution. Il a proposé d’utiliser des outils de navigation de qualité professionnelle qui permettent de superviser et de contrôler sans limiter la production des employés. Cette réponse était pratique, rapide et conforme aux priorités du conseil d’administration. Avec plus de 8 800 milliards de dollars d’actifs sous gestion, Clearwater ne pouvait pas s’appuyer sur des documents de politique générale ou des directives informelles. Elle avait besoin d’une solution technique qui permette aux utilisateurs d’être productifs et à l’entreprise d’être sécurisée.
C’est la nouvelle norme en matière de prise de décision au niveau de la direction. N’interdisez pas l’innovation. Canalisez-la de manière à protéger la propriété intellectuelle, la confiance des clients et l’exécution stratégique. Si vous ne le faites pas déjà dans votre organisation, vous êtes à la traîne.
L’observabilité en temps réel et la réponse intelligente aux menaces sont essentielles pour faire face aux attaques de l’IA agentique.
L’IA agentique ne fonctionne pas selon des horaires fixes. Elle agit lorsqu’elle est déclenchée et s’adapte en fonction des objectifs. Cette volatilité signifie que les modèles de sécurité traditionnels basés sur l’enregistrement statique et l’alerte différée ne fonctionnent plus. Ils sont trop lents et les adversaires se déplacent plus rapidement que jamais.
L’observabilité en temps réel est aujourd’hui la référence. Vous avez besoin d’une télémétrie qui capture les décisions de l’IA, le comportement du système et les interactions entre agents au fur et à mesure qu’elles se produisent. Ces données ne doivent pas seulement être collectées, elles doivent être analysées, contextualisées et exploitées sans délai.
George Kurtz, PDG et fondateur de CrowdStrike, a souligné que le temps moyen de pénétration des cyberattaquants est aujourd’hui d’un peu plus de deux minutes. Cela ne laisse aucune place au triage manuel ou à l’escalade tardive. Vous avez besoin de systèmes de détection et de réponse autonomes qui fonctionnent à la même vitesse que les menaces émergent. Sinon, vous ne ferez que réagir aux brèches après qu’elles aient déjà fait des dégâts.
Les organisations qui adoptent l’IA agentique ne peuvent pas compter sur l’investigation post-incident comme mécanisme de défense de base. Une couche de renseignements en temps réel et en flux continu doit être directement reliée à des routines automatisées d’application des politiques et de réponse. C’est ainsi que vous réduirez les fenêtres de menace de quelques heures à quelques secondes.
Cette approche ne vise pas seulement à limiter les dommages, mais aussi à préserver la continuité opérationnelle et la confiance des actionnaires. Les dirigeants doivent avoir l’assurance que, pendant que l’entreprise avance avec l’IA, les bons systèmes montent la garde en temps réel, et ne se contentent pas d’examiner les journaux le lendemain.
Il n’est plus acceptable d’attendre des signes d’impact observables. À l’ère de l’IA agentique, les menaces commencent et s’intensifient presque instantanément. Les organisations qui ne peuvent pas réagir immédiatement auront du mal à suivre le rythme, tant sur le plan de la concurrence que du point de vue des risques.
La gestion des identités autonomes est devenue un impératif stratégique pour sécuriser les écosystèmes d’IA
Lorsque les agents d’IA interagissent librement avec les systèmes d’entreprise, la gestion de leurs identités devient une couche de contrôle primaire, comme c’est le cas pour les utilisateurs humains. La différence réside dans l’échelle et la vitesse. Les systèmes d’IA autonomes peuvent générer rapidement de nouvelles identités, changer de comportement sans avertissement et accéder à des ressources bien au-delà de ce que les contrôles d’accès traditionnels ont été conçus pour gérer. La plupart des systèmes IAM ont été conçus pour des rôles d’utilisateurs statiques, et non pour des opérations dynamiques pilotées par des machines.
C’est pourquoi l’identité est passée d’une fonction opérationnelle à un pilier stratégique de la sécurité de l’IA. Les entreprises ont désormais besoin de cadres de gestion des identités qui s’adaptent en permanence. Cela signifie qu’il faut appliquer des règles d’accès au moindre privilège non seulement pour les utilisateurs, mais aussi pour les agents d’IA et les flux de travail automatisés. Cela signifie également qu’il faut intégrer l’analyse comportementale, des systèmes capables d’identifier et de répondre à des schémas d’accès inhabituels en temps réel. Si un agent d’intelligence artificielle commence à fonctionner d’une manière qui va à l’encontre des normes de comportement précédemment établies, l’accès doit être réduit immédiatement, tout comme vous le feriez pour un compte d’employé compromis.
Adam Meyers, responsable des opérations de contre-adjudication chez CrowdStrike, a clairement expliqué ce point. Il a expliqué que CrowdStrike traite le comportement non autorisé de l’IA de la même manière que si les informations d’identification d’un employé étaient volées. Le message est simple : Les identités de l’IA ne peuvent pas vivre en dehors de votre périmètre de sécurité. Elles doivent être gérées avec la même précision et la même urgence que les informations d’identification humaines les plus critiques.
Pour les équipes C-suite, élever la gestion des identités n’est pas une question de cases à cocher réglementaires, c’est une prévention des risques fondamentaux. Elle permet aux équipes de sécurité d’anticiper les mouvements latéraux, l’accès non autorisé aux données et l’escalade involontaire des privilèges, des dynamiques qui deviennent familières à mesure que les agents d’IA prennent de l’ampleur. Ignorer cela, c’est non seulement augmenter les surfaces d’attaque, mais aussi saper la confiance opérationnelle.
La gouvernance et la surveillance doivent s’adapter aux cycles de déploiement rapide de l’IA agentique
L’IA agentique ne respecte pas les cycles de planification trimestriels ou les documents politiques statiques. Ces systèmes se déploient rapidement, évoluent constamment et interagissent avec de multiples domaines d’activité. Les modèles de gouvernance statiques, ceux basés sur les points finaux, les instantanés de conformité ou les classeurs de politiques, sont déjà dépassés.
Au contraire, la gouvernance doit être intégrée dans l’exécution opérationnelle. Cela signifie qu’il faut élaborer des politiques adaptatives qui changent au fur et à mesure que les systèmes évoluent. Il faut intégrer la conformité directement dans les flux de travail de l’IA, et non l’appliquer après coup. Les entreprises qui déploient l’IA agentique à grande échelle doivent être en mesure de suivre l’adhésion aux politiques de manière dynamique et d’automatiser l’application sans ralentir la vitesse.
Avec le renforcement des réglementations dans tous les secteurs, en particulier sur les marchés riches en données, les entreprises doivent démontrer qu’elles contrôlent le fonctionnement de leur IA. Il s’agit notamment de savoir avec qui les agents interagissent, quelles données ils traitent et quelles décisions ils sont autorisés à prendre.
Pour les équipes dirigeantes, la nuance essentielle est que la gouvernance n’est plus seulement une obligation légale, c’est un cadre d’exécution. Elle garantit que l’IA ne pousse pas vos systèmes au-delà des limites de risque définies. Les dirigeants devraient superviser des modèles de gouvernance qui s’adaptent au moment de l’exécution, et pas seulement lors des révisions stratégiques. Lorsque la gouvernance est dynamique, vous supprimez le compromis entre l’innovation et la conformité. Vous obtenez les deux. Et c’est ce que le marché attend.
Les stratégies de réponse aux incidents doivent évoluer pour anticiper et contrer rapidement les violations de l’IA agentique.
Les systèmes d’IA agentique évoluent rapidement, et lorsque quelque chose ne va pas, l’impact se propage rapidement. L’approche traditionnelle, qui consiste à élaborer un plan, à le stocker et à espérer qu’il soit suffisamment bon lors d’un événement en direct, ne fonctionne plus. La vitesse est importante. Votre manuel de détection et de réponse doit évoluer au même rythme que la menace elle-même. Le temps qu’un processus manuel se mette en place, le mal est déjà fait.
C’est pourquoi la réponse aux incidents doit être intégrée au modèle opérationnel. Vous la façonnez par la répétition, l’automatisation et la préparation en temps réel. L’objectif n’est pas seulement la détection, c’est l’exécution. Les brèches ne suivent pas les heures de bureau. L’IA agentique n’attend pas que les tickets soient triés. Vos systèmes et vos équipes doivent agir dès l’apparition d’anomalies, avec un décalage minimal entre l’observation et l’action.
Les organisations proactives intègrent cette mémoire musculaire dans les opérations. Elles élaborent des plans d’exécution qui s’exécutent automatiquement. Elles affinent constamment les protocoles de réponse en fonction de la télémétrie en direct et de l’évolution du comportement du système. Les personnes connaissent leur rôle. Les systèmes connaissent leurs seuils. Le processus est fluide et testé, et non théorique.
Pour les dirigeants, la clé est de traiter la réponse aux incidents comme une capacité continue, et non comme une éventualité. Si l’IA agentique modifie le paysage des menaces, la réponse doit évoluer en même temps. N’attendez pas une crise pour tester votre processus. Construisez une boucle de réponse aussi réactive et adaptable que les systèmes qu’elle protège.
La stratégie de sécurité proactive et innovante de Walmart démontre l’intégration de la sécurité dans la croissance de l’entreprise.
À l’échelle de l’entreprise, l’agilité n’est pas facile, mais Walmart prouve que c’est possible. L’entreprise a mis en place un programme de sécurité qui ne se contente pas de protéger les actifs. Il stimule les performances de l’entreprise. Son approche commence par les fondamentaux : si l’entreprise devait créer un système de sécurité à partir de zéro aujourd’hui, à quoi ressemblerait-il ? Cette question guide leurs efforts de modernisation de l’infrastructure, en particulier dans des domaines tels que la gestion des identités et des accès (IAM).
Jerry R. Geisler III, vice-président exécutif et responsable de la sécurité de l’information chez Walmart, a clairement exposé cette vision. Il a expliqué que Walmart applique l’état d’esprit d’une startup à une opération mondiale. Ses équipes remettent en question les idées reçues et simplifient chaque fois que cela est possible. Cela inclut la transformation de l’IAM, non seulement dans son fonctionnement, mais aussi dans son évolution. Elles se sont orientées vers des cadres modernes conçus pour l’architecture d’aujourd’hui, native dans le cloud et riche en agents.
La stratégie de Walmart est fondée sur une exécution pratique. Elle met l’accent sur l’innovation en tant que moyen de défense. Ce ne sont pas des départements isolés qui émettent des mandats de conformité, ce sont des partenaires intégrés qui travaillent dans toute l’entreprise pour réduire les risques tout en soutenant la vélocité. Leur investissement dans l’AI Security Posture Management (AI-SPM) est une étape concrète vers cet alignement. Il permet une surveillance continue, le respect des réglementations et la confiance opérationnelle, le tout à l’échelle.
Il ne s’agit pas d’innovation pour le plaisir. Il s’agit d’une sécurité conçue pour soutenir une croissance massive, une infrastructure en évolution et une adoption rapide de l’IA. Cela devrait trouver un écho auprès de toute équipe de direction cherchant à faire de la cybersécurité un facilitateur d’activité, et non un goulot d’étranglement. L’approche de Walmart démontre que lorsque la stratégie de sécurité et la stratégie de croissance sont alignées dès le départ, elles deviennent toutes deux plus efficaces.
Un ensemble de sept pratiques clés est en train d’émerger comme la défense standard contre les menaces de l’IA agentique.
Les entreprises qui adoptent rapidement l’IA agentique ont besoin de stratégies de sécurité tout aussi efficaces. Grâce à des conversations directes avec des RSSI et des responsables de la sécurité de différents secteurs, un ensemble cohérent de pratiques émerge, pratique, testé et déjà mis en œuvre par les équipes de sécurité qui font face à ces nouvelles menaces de front.
Tout d’abord, la visibilité est fondamentale. Nicole Carignan, vice-présidente de Strategic Cyber AI chez Darktrace, a souligné la nécessité pour les entreprises de disposer d’un inventaire complet et en temps réel des systèmes déployés. Il s’agit notamment de suivre les interactions entre les agents d’IA, de cartographier les dépendances et de comprendre le comportement involontaire du système jusqu’au niveau de l’agent. Si la visibilité est incomplète, l’exposition à des menaces invisibles augmente rapidement.
Deuxièmement, la protection des API doit devenir une priorité stratégique. De nombreuses IA agentiques s’appuient sur des API pour fonctionner et s’intégrer. Ces interfaces représentent également des vecteurs de menace de première ligne. Les leaders de la sécurité ont été clairs : la sécurité des API n’est pas seulement une hygiène d’infrastructure, c’est une couche de défense fondamentale. Les organisations combinent une surveillance continue des risques avec une gestion avancée de la posture de sécurité de l’IA (AI-SPM) pour maintenir la surveillance et la conformité à ce point d’intégration crucial.
Troisièmement, la gestion des identités autonomes est désormais une priorité. Comme l’a expliqué Adam Meyers de CrowdStrike, le comportement de l’IA doit être traité selon les mêmes normes que les utilisateurs humains. Lorsqu’un agent sort des schémas d’accès normaux, la réponse doit être immédiate. Les systèmes IAM modernes doivent prendre en charge le suivi dynamique et à grande échelle des identités et appliquer l’accès au moindre privilège pour les comptes humains et les comptes de machines.
Quatrièmement, abandonnez la surveillance passive au profit d’une observabilité en temps réel. Les journaux statiques ne permettent pas de détecter les menaces qui évoluent rapidement. Les entreprises superposent désormais la télémétrie, l’analyse et l’automatisation pour créer des systèmes capables d’identifier les anomalies et d’y répondre en temps quasi réel.
Cinquièmement, la surveillance n’est pas quelque chose que l’on applique plus tard, elle est intégrée dès le début. La capacité d’intervention humaine permet de détecter les problèmes potentiels avant qu’ils ne prennent de l’ampleur. Les RSSI conçoivent des flux de travail dans lesquels les actions sensibles ou les résultats inattendus sont soumis à un examen humain, ce qui permet d’éviter une dépendance excessive à l’égard de l’automatisation non contrôlée tout en maintenant la vitesse d’innovation intacte.
Sixièmement, la gouvernance doit s’adapter au rythme du déploiement. Les cadres politiques traditionnels ne peuvent pas s’adapter assez rapidement. Les équipes efficaces réorganisent la gouvernance pour qu’elle soit intégrée aux systèmes opérationnels. La conformité est mise à jour en temps réel et s’adapte à la manière dont les systèmes d’IA agentique sont réellement utilisés, et non à la manière dont ils étaient censés être utilisés dans les documents de politique générale.
Septièmement, la réponse aux incidents doit déjà être opérationnelle avant que les problèmes n’apparaissent. Les équipes élaborent des plans d’intervention conçus spécifiquement pour les violations de l’IA agentique, qui se déclenchent automatiquement sans nécessiter d’abord une escalade de la part de la direction. La rapidité est essentielle. L’état de préparation est primordial.
Chacune de ces pratiques n’est pas facultative. Ensemble, elles forment une stratégie complète pour sécuriser les systèmes d’entreprise sans ralentir la transformation. Les équipes dirigeantes tournées vers l’avenir ne se contentent pas de les adopter, elles les institutionnalisent. C’est ainsi que l’on construit la résilience dans un environnement où l’innovation et le risque évoluent désormais exactement à la même vitesse.
Dernières réflexions
L’IA agentique façonne déjà le mode de fonctionnement des entreprises ; il ne s’agit pas d’un risque futur, mais d’un changement actuel. Et si les avantages sont évidents, le paysage des menaces évolue en temps réel. Les entreprises qui considèrent cette question comme un problème de cybersécurité passent à côté de l’essentiel. Il s’agit de résilience opérationnelle, de confiance dans la marque et de vélocité stratégique.
Les entreprises leaders dans ce domaine ne se contenteront pas de déployer l’IA agentique plus rapidement. Elles la sécuriseront plus intelligemment. Elles mettront en place une gouvernance qui s’adapte, des systèmes d’identité qui évoluent et des modèles de réponse qui savent déjà quoi faire sous la pression. Il ne s’agit pas de projets secondaires. Ce sont des priorités au niveau du conseil d’administration.
Pour les équipes dirigeantes, le message est simple : bougez avec intention. Les outils existent. Les risques sont cartographiés. Les pratiques fonctionnent déjà à grande échelle. Ce qu’il faut maintenant, c’est un alignement, une volonté d’intégrer la sécurité dans le fonctionnement de votre entreprise, et non pas de la rattraper plus tard.
Faites en sorte que votre stratégie d’IA soit résiliente dès le premier jour. C’est là que réside l’avantage.
