L’IA révolutionne la cybersécurité en renforçant à la fois les défenses et les attaques
L’intelligence artificielle est la réalité actuelle de la cybersécurité. Elle transforme déjà la manière dont les entreprises défendent leur infrastructure en rendant la détection des attaques plus rapide et plus intelligente. L’IA aide les équipes de sécurité à identifier les menaces qui leur échapperaient normalement. Elle répond aux incidents automatiquement, sans attendre l’intervention humaine. C’est une bonne chose. Mais voici le revers de la médaille : les cybercriminels ont désormais accès à la même puissance de feu de l’IA.
Les attaques automatisées sont de plus en plus précises. Des groupes utilisent l’IA pour manipuler les données d’entraînement, injecter des invites hostiles et compromettre les flux de travail de sécurité, le tout avec une efficacité et une adaptabilité croissantes. Sans les bonnes protections, vos modèles d’IA peuvent être détournés de l’intérieur. Si vous vous appuyez sur des ensembles de données sensibles, que ce soit pour prédire le comportement des clients ou pour l’automatisation opérationnelle, ces sources de données doivent être protégées au même titre que l’infrastructure de base.
Ce qui sépare les entreprises qui sont à la traîne de celles qui vont de l’avant, c’est la façon dont elles traitent la sécurité dans leur pile d’IA. Takanori Nishiyama, de Keeper Security, l’a bien dit : « Le succès appartiendra à ceux qui traitent la sécurité de l’IA non pas comme une réflexion après coup, mais comme une condition préalable à l’innovation. » Il a raison. Vous devez mettre en œuvre une surveillance continue des sessions, appliquer l’accès au moindre privilège et limiter l’exposition des données aux humains et aux machines.
Si vous innovez avec l’IA, et vous le faites presque tous, la question n’est pas de savoir si vous devez la sécuriser. La question est de savoir à quelle vitesse vous pouvez intégrer ces contrôles dans votre architecture. Car dans un paysage où les machines écrivent des attaques en quelques millisecondes, une défense qui réagit tardivement ne sera jamais pertinente.
Le modèle de sécurité « zéro confiance » devient essentiel pour lutter contre la complexité croissante des menaces.
La confiance zéro est désormais une question de survie opérationnelle. Dans un environnement où les attaquants se déplacent plus rapidement et où les systèmes communiquent entre eux plus que jamais, il est imprudent de supposer que tout est sûr par défaut. Qu’il s’agisse d’un appareil connecté, d’un employé ou d’un logiciel, rien n’est à l’abri.
Voici l’idée, simplifiée : vérifiez chaque demande d’accès, limitez les privilèges au strict minimum et révoquez l’accès lorsqu’il n’est plus nécessaire. Faites-le pour les humains comme pour les machines. C’est ce que nous entendons lorsque nous parlons de sécurité « identity-first ». Si vous vous trompez, vous laisserez de nombreux points d’entrée vulnérables, en particulier lorsque les systèmes sont automatisés, distribués ou fonctionnent à grande échelle.
Combinez la confiance zéro avec la gestion des accès privilégiés (PAM), et vous disposez désormais d’une structure stratifiée et contrôlée, même pour vos comptes les plus sensibles. Nishiyama, de Keeper Security, l’a clairement exprimé : « Dans un monde de systèmes autonomes et de communication de machine à machine, la confiance zéro garantit qu’aucune identité, aucun appareil ni aucun processus n’est fiable par défaut. C’est la règle. Et lorsque vous intégrez cette règle dans votre modèle de sécurité de base, vous réduisez les mouvements latéraux après une brèche et vous ralentissez les attaquants avant même qu’ils ne commencent.
Le fait est que se présenter avec des défenses périmétriques traditionnelles n’est pas suffisant. La surface d’attaque comprend désormais vos dépôts de code, vos modèles d’IA, vos comptes de service et les capteurs intelligents connectés à vos bureaux. Les menaces évoluent. Votre sécurité doit s’adapter ou évoluer plus rapidement. La confiance zéro vous donne ce levier. Ce n’est pas excessivement complexe, c’est juste de la discipline, appliquée de manière cohérente.
La surveillance des identités non humaines (INH) est essentielle à l’ère de l’automatisation
Le nombre d’identités non humaines, de bots, d’agents d’intelligence artificielle, de comptes de service, a explosé. Il ne s’agit pas seulement de processus d’arrière-plan. Ils accèdent activement aux API, déplacent des données, prennent des décisions et escaladent parfois les privilèges, le tout sans contact humain. Cela crée des risques. Et la plupart des organisations ne suivent pas ces entités avec la même rigueur que les utilisateurs humains.
Il s’agit d’une lacune en matière de visibilité et de gouvernance qui doit être comblée de toute urgence. Chaque identité non humaine doit être traitée comme un utilisateur, avec des identifiants uniques, des autorisations strictes et une auditabilité totale. L’accès basé sur les rôles ne peut pas être réservé aux employés. Il doit s’étendre à tous les processus automatisés qui touchent vos systèmes. Si ces identités ne sont pas surveillées ou fonctionnent avec des paramètres par défaut, elles deviennent des menaces internes, des cibles faciles à compromettre ou à utiliser à mauvais escient.
Prakash Mana, PDG de Cloudbrink, a souligné que d’ici 2026, nous verrons au moins un agent d’IA par personne connectée. Dans trois ans, ce nombre pourrait atteindre dix. Il s’agit d’une croissance exponentielle de l’activité des machines, dont la plupart sont invisibles pour les outils de sécurité actuels construits autour de flux de travail humains. Les responsables de la sécurité doivent mettre en place des politiques formelles d’utilisation de l’IA, suivre ces agents, appliquer des garde-fous, faire respecter la couverture de l’identité.
Avec l’accélération de l’automatisation, les entreprises qui intègrent la sécurité dans le cycle de vie de l’identité des machines, de la création au déprovisionnement, gagneront en clarté et en contrôle. Celles qui l’ignorent seront confrontées à une exposition de données dont elles ne soupçonnaient même pas l’existence. Le choix est clair. Étendez votre surveillance dès maintenant ou vous serez obligé de nettoyer une brèche causée par un robot que vous n’avez pas configuré.
L’intégration des principes de sécurité dès la conception est essentielle pour un développement robuste des logiciels
La sécurité réactive n’est pas évolutive. Il est prouvé que l’intégration de fonctions de sécurité dans vos systèmes et applications dès le départ permet de réduire les risques et les coûts et de faire en sorte que vos équipes se concentrent sur l’avancement plutôt que sur la récupération. La sécurité dès la conception c’est tout simplement la façon dont l’ingénierie moderne et responsable est réalisée.
Il en va de même pour les systèmes d’IA. Les modèles que vous entraînez, les données qu’ils consomment, la logique qu’ils exécutent, tout cela doit être protégé dès le premier jour. Si vous attendez pour traiter les menaces à l’intégrité, vous serez exposé à des problèmes tels que l’empoisonnement des données, la falsification des modèles, la partialité et l’accès non autorisé qui est difficile à tracer et encore plus difficile à nettoyer. Vous ne vous contentez pas de sécuriser des lignes de code, vous sécurisez des comportements susceptibles d’influencer directement les activités de l’entreprise.
Vous avez besoin d’une validation des entrées intégrée, d’une authentification multifactorielle obligatoire, d’une journalisation en temps réel toujours active. Il ne s’agit pas d’ajouts. Ce sont des exigences de base. Et si votre code n’est pas développé en tenant compte de l’accès basé sur les rôles, il est déjà vulnérable. Comme l’a souligné M. Nishiyama de Keeper Security, l’IA doit être protégée contre les biais et les manipulations, ce qui signifie que l’architecture de sécurité doit commencer dès la phase de conception, et non après qu’un incident s’est produit.
Pour que cela devienne une réalité, les dirigeants doivent inciter les équipes de développement à adopter des normes de codage sécurisées. Intégrez-les dans les mesures de performance. Il ne s’agit pas de ralentir l’innovation, mais de faire en sorte que ce que vous construisez aujourd’hui ne devienne pas ce que vous réparerez demain.
Le passage à des solutions de sécurité résistantes au quantum
L’impact de l’informatique quantique sur la cybersécurité n’est plus spéculatif. Il est concret et s’inscrit dans un calendrier précis. Le plus grand risque ? Les données cryptées aujourd’hui sont déjà récupérées par des attaquants qui prévoient de les décrypter plus tard, lorsque les machines quantiques seront suffisamment puissantes pour briser les algorithmes actuels. Cette stratégie « collecter maintenant, déchiffrer plus tard » signifie que la vie privée et l’intégrité des données à long terme sont en jeu dès maintenant.
Les entreprises qui dépendent de communications cryptées, de transactions sécurisées ou d’archives sensibles doivent commencer à intégrer le cryptage résistant au quantum. L’agilité cryptographique, c’est-à-dire la possibilité de changer de protocole de chiffrement en fonction des besoins, sera bientôt une capacité de base. Si vous stockez des données sensibles pendant dix ans ou plus, elles sont déjà en danger. Un chiffrement considéré comme sûr en 2024 pourrait ne pas durer cinq ans.
Les réglementations commencent également à suivre cette trajectoire. Dans toute la région APAC, les politiques se resserrent autour de la résidence des données, de la responsabilité de l’IA et de la protection de la vie privée. Si votre architecture n’est pas préparée à ce niveau de conformité, vous vous retrouverez à réduire l’innovation juste pour répondre au strict minimum requis par la loi.
Takanori Nishiyama a clairement expliqué que pour être prêtes pour l’ère post-quantique, les entreprises doivent intégrer la conformité et la préparation au chiffrement directement dans l’architecture du système. Il ne s’agit pas seulement d’éviter les risques. Il s’agit de protéger l’agilité. Les entreprises qui prennent ces mesures maintenant seront celles qui continueront à avancer rapidement dans cinq ans, alors que d’autres seront coincées dans la mise en place d’une sécurité obsolète.
L’évolution des modes de travail intensifie les défis en matière de sécurité et exige des stratégies informatiques adaptatives.
Les habitudes de travail deviennent de plus en plus flexibles. Les employés ne sont plus confinés à un seul appareil, à un seul lieu ou à un seul horaire. Ce n’est pas une exception, c’est la nouvelle norme. Lorsque les employés se connectent à distance à 7 heures du matin ou transmettent de gros volumes de données le vendredi en fin d’après-midi, cela fait toujours partie de l’empreinte de l’activité de l’entreprise. La sécurité doit suivre cette empreinte en temps réel, sans hypothèse.
Cette évolution pose deux défis. Tout d’abord, la multiplication des appareils connectés, tels que les vêtements, les oreillettes et les assistants vocaux, introduit des points d’entrée occasionnels mais significatifs dans les réseaux. Deuxièmement, la productivité en dehors des heures de travail n’est souvent pas surveillée par défaut, ce qui laisse des lacunes en matière de visibilité et de contrôle. Rien de tout cela n’est mauvais en soi, mais cela rend les modèles traditionnels de sécurité périmétrique obsolètes.
Prakash Mana, PDG de Cloudbrink, a souligné que le « travail de n’importe où » se transforme rapidement en « travail à tout moment ». D’après leurs données, les travailleurs du secteur technologique affichent des pics d’utilisation entre 7 heures et 19 heures, en particulier le vendredi. Ce comportement révèle une tendance : les employés à distance ont tendance à travailler plus longtemps et de manière plus variée. Cela peut se traduire par une augmentation de la productivité à court terme, mais sans équilibre, cela peut aussi pousser les gens vers l’épuisement.
Du point de vue des dirigeants, la productivité au détriment de la durabilité est un mauvais compromis. Les contrôles de sécurité doivent être adaptables, capables de protéger les données quels que soient le lieu et le moment où le travail est effectué. Mais ce n’est que la moitié de l’équation. L’autre moitié concerne le bien-être des employés. Vous ne pouvez pas sécuriser votre infrastructure au prix du désengagement de vos meilleurs talents. Les politiques intelligentes font les deux, surveillent efficacement sans faire de microgestion et responsabilisent les travailleurs sans compromettre le contrôle.
L’ingénierie sociale pilotée par l’IA, y compris les deepfakes, redéfinit le paysage des menaces
Nous avons dépassé le stade où les deepfakes sont expérimentaux ou rares. Les attaquants utilisent désormais le clonage vocal et vidéo en temps réel pour se faire passer pour des cadres, manipuler les conversations et tromper les employés. Ces tactiques basées sur l’IA poussent l’ingénierie sociale à un niveau où les contrôles traditionnels ne s’appliquent plus. L’e-mail n’est pas seulement suspect, il semble légitime. La vidéo n’est pas seulement fausse, elle semble réelle.
Cela change notre façon d’envisager la vérification. Il ne suffit pas de verrouiller les réseaux ou de bloquer les domaines d’hameçonnage connus. Lorsque l’IA peut générer des messages convaincants de compromission d’e-mails professionnels (BEC) qui évoluent au milieu de la conversation, le risque se rapproche de l’utilisateur individuel. Le vecteur d’attaque n’est pas le système. C’est l’humain qui fait confiance à ce qu’il voit et entend.
Prakash Mana, PDG de Cloudbrink, a clairement indiqué que les attaques utilisant les deepfakes et l’usurpation d’identité par l’IA deviendront la norme. Les criminels ne cherchent plus à contourner les pare-feu, mais à exploiter la confiance humaine. Et comme le travail à distance est toujours dominant, les incohérences dans le moment et l’endroit où les gens communiquent réduisent la probabilité de remettre en question une demande inattendue.
D’un point de vue stratégique, la solution consiste à dépasser la sécurité basée sur la localisation ou le périmètre. Chaque connexion, chaque communication, chaque transaction doit être vérifiée en temps réel. L’analyse comportementale, la confirmation biométrique et la vérification continue de l’identité permettent aux organisations de répondre aux menaces dynamiques. La confiance doit être gagnée à chaque interaction, de manière automatique, cohérente et sans exception.
L’adoption croissante de l’IA entraîne une mise à niveau des exigences en matière d’infrastructure informatique.
Plus d’IA signifie plus de mouvements de données. L’entraînement de grands modèles et l’exécution de tâches d’inférence poussent la bande passante et la puissance de calcul bien au-delà des besoins standard des entreprises. Les entreprises ressentent déjà la pression. Il ne s’agit pas seulement d’avoir le matériel. Il s’agit de disposer d’une infrastructure capable de s’adapter à des charges de travail à haut débit et à faible latence, à la demande.
C’est là que la planification devient essentielle. Les systèmes GPU partagés, le traitement en périphérie, l’accélération côté utilisateur, sont désormais des exigences, et non plus des suppléments. Le passage à des charges de travail distribuées se fait rapidement, en particulier au sein des équipes techniques qui déploient des applications alimentées par l’IA et qui ont besoin d’ingérer et de traiter d’énormes ensembles de données en temps réel. L’infrastructure centralisée n’est pas conçue pour ce niveau d’accès ou d’agilité.
Prakash Mana a expliqué que l’entraînement des modèles d’IA exerce une nouvelle pression sur les réseaux d’entreprise, nécessitant une reconfiguration et une allocation plus intelligente des ressources. Au lieu de gonfler les centres de données, les entreprises devraient activer le partage du temps GPU et pousser les tâches plus près du lieu d’origine des données, que ce soit sur un appareil, à la périphérie ou dans un environnement de cloud hybride.
Pour les dirigeants, les implications sont claires. Les goulets d’étranglement des performances ne sont pas seulement un problème informatique, ils ralentissent l’innovation. Les utilisateurs n’attendront pas que les systèmes à la traîne rattrapent leur retard. Si votre infrastructure n’est pas en mesure de supporter la charge, vos produits seront bloqués. En investissant aujourd’hui dans l’informatique distribuée et évolutive, vous vous assurez que vos équipes pourront travailler à plein régime demain, sans compromis. Si vous envisagez sérieusement de déployer l’IA, vous devez être tout aussi sérieux dans sa prise en charge technique.
Réflexions finales
En 2026, la sécurité ne consiste pas à réagir plus vite, mais à concevoir plus intelligemment. La complexité des menaces actuelles, des escroqueries générées par l’IA, des risques de machine à machine et des vulnérabilités de l’ère quantique exige un changement structurel proactif. Ce n’est pas de la théorie. Les systèmes que vous construisez aujourd’hui déterminent la résilience et l’adaptabilité de votre organisation au cours des cinq prochaines années.
Les dirigeants qui considèrent la sécurité comme un produit de conception, et non comme une fonctionnalité ajoutée ultérieurement, seront les mieux placés pour agir rapidement, évoluer en toute confiance et se défendre efficacement. Cela signifie que la confiance zéro n’est pas optionnelle. La surveillance des identités non humaines n’est pas un luxe. Et le développement de la résilience quantique et de la visibilité dans les outils d’IA n’est pas une question d’avenir, c’est une question de temps présent.
L’avantage appartient aux entreprises qui fusionnent l’innovation et la discipline. Si l’IA est le moteur de votre croissance, laissez la sécurité guider votre contrôle. Car dans un espace défini par l’action autonome et la connexion constante, vous n’aurez pas de seconde chance. Mieux vaut être délibéré maintenant que perturbé plus tard.
