L’ancienne approche IAM freine le déploiement sécurisé de l’IA

Les systèmes traditionnels de gestion des identités et des accès (IAM) centrés sur l’homme sont insuffisants pour s’adapter à l’IA agentique.

Les systèmes d’identité de l’ère humaine ne sont pas conçus pour l’IA. La plupart des systèmes IAM actuels supposent qu’un utilisateur est une personne, avec un comportement prévisible, des tâches fixes et une faible évolutivité. Mais les agents d’IA ne sont pas des personnes. Ils travaillent 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, ne pointent pas à l’entrée ni à la sortie, et peuvent passer d’un à des milliers en quelques secondes. Les calculs changent rapidement. Concrètement, pour chaque utilisateur humain, vous pouvez avoir 10 agents qui opèrent dans les coulisses. Ce déséquilibre met à mal les modèles IAM traditionnels.

La plupart des dispositifs de sécurité actuels utilisent des rôles et des mots de passe statiques qui n’évoluent pas. Vous approuvez l’accès une fois et supposez qu’il reste valable pour toujours. C’est une bonne chose si l’acteur est cohérent. Ce n’est pas le cas des agents d’IA. Un jour, ils scannent des documents, le lendemain, ils déclenchent un processus d’approvisionnement. Si leur accès est basé sur le rôle d’hier, vous avez un risque incontrôlé aujourd’hui.

Les DSI et les RSSI doivent changer d’état d’esprit. L’IA agentique interagit comme un utilisateur, elle se connecte, appelle des API et entreprend des actions dans vos systèmes. Si vous traitez ces agents comme des scripts d’arrière-plan, ils agiront sans être vus, sans être contrôlés et peut-être même en dehors des limites. Un agent disposant d’autorisations excessives peut déplacer des données sensibles ou prendre de mauvaises décisions à la vitesse de la machine. Vous ne vous en rendrez compte qu’une fois les dégâts causés.

La mise à l’échelle de l’IA avec un IAM statique de l’ère humaine est une source de problèmes. Le système doit réagir en temps réel à ce que fait l’agent, et non à ce qu’il a été initialement autorisé à faire. Vous ne pouvez pas exécuter des opérations futures sur la base des hypothèses d’accès d’hier.

L’identité doit évoluer vers un plan de contrôle dynamique adapté aux opérations d’IA en temps réel.

La solution n’est pas compliquée, elle est simplement différente. L’identité doit passer du statut de gardien statique à celui d’outil vivant et opérationnel. Pensez à l’autorisation non pas comme à un point d’entrée réussite/échec, mais comme à une conversation permanente. À chaque instant, le système doit poser la question suivante : cet agent agit-il dans les limites de son champ d’action ? La demande est-elle conforme à l’objectif visé ? Cet accès est-il risqué compte tenu du contexte actuel ?

L’IA ne ralentit pas. Si votre contrôle d’accès est fixé ou revu chaque semaine, vous avez déjà perdu. Le modèle d’identité doit fonctionner en temps réel, réagir aux données et ajuster les tolérances au risque en permanence. Cela signifie qu’il faut remplacer les rôles à longue durée de vie par des informations d’identification basées sur des sessions. Ceux-ci expirent rapidement, souvent en quelques minutes, et sont liés à des tâches spécifiques. Lorsque la tâche est accomplie, l’accès prend fin. Il n’y a pas d’interruption. Pas d’exposition inutile.

Vous supprimez également les clés d’API statiques et les secrets du code. Il s’agit de responsabilités. Le codage en dur des informations d’identification a toujours été une mauvaise pratique. Avec l’IA agentique, c’est pire, ces secrets peuvent être utilisés sur des dizaines de canaux invisibles à tout moment sans que personne ne s’en aperçoive, à moins que vous ne procédiez à une surveillance dynamique.

Pour les dirigeants, il ne s’agit pas seulement d’améliorer la sécurité. Il s’agit d’efficacité opérationnelle. Vous ne bloquez pas l’innovation, vous la guidez en toute sécurité. Lorsque l’identité devient dynamique, elle ne ralentit pas l’IA. Elle permet à l’IA d’aller plus vite sans se casser la figure.

Il ne s’agit pas de contrôler pour contrôler. Il s’agit de construire un système qui évolue intelligemment sans augmenter votre empreinte de risque. L’IA peut se développer rapidement. La sécurité doit suivre ce rythme. Le contrôle adaptatif en cours d’exécution n’est pas optionnel, c’est le moyen de fonctionner en toute sécurité à grande échelle.

Il est essentiel d’utiliser des données synthétiques avant de transférer les agents d’IA dans des environnements de production réels.

Il est imprudent de mettre en production des agents d’IA sans les avoir testés dans un environnement contrôlé. Vous n’avez pas besoin de données réelles pour prouver qu’un agent fonctionne. Vous avez besoin d’un environnement de test qui simule la réalité d’assez près pour remettre en question le comportement, les autorisations, les processus de journalisation et les garde-fous de l’IA. C’est là qu’interviennent les données synthétiques ou masquées. Elles vous offrent un terrain d’essai sûr pour exécuter les agents, mesurer les résultats, valider les politiques et confirmer que les limitations fonctionnent comme prévu.

Lorsque les agents interagissent avec de faux dossiers clients ou des données financières obscurcies, vous ne mettez pas en péril les opérations réelles, même s’ils commettent des erreurs. C’est là tout l’intérêt. Soit le système tient la route, soit il ne tient pas. S’il échoue, vos dommages sont nuls. S’il fonctionne, vous venez de construire un chemin de confiance qui vous permettra d’introduire plus tard de vraies données en toute sécurité.

Il ne s’agit pas de ralentir le déploiement. Il s’agit d’accélérer la valeur. Les entreprises qui investissent dans la validation des données synthétiques évitent les reprises coûteuses, les violations de la conformité et les remédiations aux incidents. Vous validez une fois, vous documentez tout et vous créez des preuves défendables pour vos équipes de sécurité, juridiques et d’audit.

Shawn Kanungo, conférencier d’honneur et stratège de l’innovation, l’a bien dit : « Le chemin le plus rapide vers une IA responsable est d’éviter les données réelles. Utilisez des données synthétiques pour prouver la valeur, puis gagnez le droit de toucher aux données réelles. » Cet état d’esprit permet de réduire les risques, d’accélérer la préparation au lancement et d’instaurer la confiance au niveau de l’entreprise.

Si vos projets d’IA actuels ne commencent pas par des données synthétiques, ils sont soit insuffisamment testés, soit risqués. Dans le contexte actuel, ni l’un ni l’autre n’est acceptable.

Les agents d’intelligence artificielle doivent être considérés comme des identités de premier ordre, dotées de références uniques et vérifiables.

Les agents d’IA ne sont pas des composants dorsaux. Ils effectuent des tâches, accèdent à des systèmes et manipulent des données sensibles. S’ils ne sont pas traités comme des identités numériques sécurisées et vérifiables, l’ensemble de votre infrastructure devient vulnérable aux comportements non suivis et aux accès excessifs.

Chaque agent que vous gérez doit avoir sa propre identité, pas de comptes de services partagés, pas d’étiquettes génériques, pas de raccourcis. Chaque identité doit être liée à un propriétaire réel au sein de votre entreprise, documentée par un SBOM (Software Bill of Materials) et approuvée pour un cas d’utilisation spécifique. Vous ne pouvez pas faire confiance à ce que vous ne pouvez pas attribuer.

Il ne s’agit pas seulement de sécurité, mais aussi d’architecture propre. Lorsque des agents individuels détiennent des identités délimitées et vérifiables, vous gagnez en contrôle. En cas de fuite de données, vous savez exactement quel agent y a accédé. Si une tâche est mal exécutée, vous pouvez remonter à la source en quelques secondes. Pas d’approximation. C’est le type de maturité opérationnelle qu’exige l’IA à grande échelle.

Vous devez également mettre en œuvre des habilitations limitées dans le temps. N’accordez l’accès que lorsqu’il est nécessaire, que pour la durée nécessaire et que pour les données qu’il est censé toucher. Puis révoquez-les automatiquement. Vous évitez ainsi les accès persistants inutiles et réduisez considérablement la surface d’attaque.

Les dirigeants doivent envisager les agents d’IA de la même manière qu’ils envisagent l’embauche de personnel, c’est-à-dire en les vérifiant, en les documentant et en les rendant responsables. Sinon, vous introduisez des systèmes très performants dans votre architecture sans avoir aucune idée de leur portée ou de leur impact.

Si vous souhaitez faire évoluer les déploiements d’IA dans votre entreprise, traiter les agents comme des identités de premier ordre n’est pas négociable. C’est ainsi que vous avancerez rapidement, que vous resterez sécurisé et que vous maintiendrez un contrôle total, sans ralentir quoi que ce soit.

Une architecture robuste de sécurité des agents repose sur trois piliers essentiels

La sécurité des agents d’IA à grande échelle doit être à la fois intelligente et automatisée. L’approche traditionnelle du périmètre ne fonctionne pas lorsque les décisions sont prises à la vitesse de la machine dans des systèmes distribués. Ce qu’il vous faut, ce sont des contrôles intégrés au cœur, à la périphérie et à l’enregistrement.

Commencez par une autorisation contextuelle en temps réel. Un agent d’intelligence artificielle ne devrait pas se voir accorder l’accès simplement parce qu’il a passé un premier contrôle. L’accès doit être évalué en permanence. L’activité est-elle conforme à ce que l’agent est autorisé à faire ? Agit-il pendant une fenêtre attendue ? Son comportement est-il conforme aux paramètres de risque ? Le système doit prendre cette décision en permanence, et non une seule fois.

Deuxièmement, appliquez une mise en œuvre basée sur l’objectif au niveau de la couche de données elle-même. Les agents ne doivent accéder qu’à ce qui soutient directement leur fonction. Si un agent du service clientèle interroge des dossiers de facturation qui ne sont pas liés à sa tâche, l’accès doit être automatiquement bloqué. Cela permet d’éviter que des agents de bas niveau ne déclenchent des opérations à haut risque par le biais d’une utilisation abusive et non surveillée de l’accès général.

Enfin, votre système doit créer automatiquement des journaux inviolables. Chaque requête, chaque décision, chaque appel à l’API est enregistré et immuable. Il ne doit y avoir aucune lacune. L’auditabilité n’est pas seulement une question de conformité. Elle vous permet d’enquêter sur les incidents, d’examiner les comportements et d’améliorer les déploiements futurs. Vous ne voulez pas découvrir que quelque chose s’est mal passé deux semaines plus tard sans aucune trace.

Les dirigeants d’entreprise devraient donner la priorité à ces trois piliers, non pas en tant que fonctionnalités, mais en tant qu’éléments de conception fondamentaux. Si vous développez des opérations avec l’IA, ces capacités sont nécessaires, et non optionnelles. Elles rendent possible une mise à l’échelle sécurisée et créent une intégrité opérationnelle de bout en bout.

Les entreprises ont besoin d’une feuille de route pratique, étape par étape, pour sécuriser efficacement l’IA agentique.

Si votre organisation adopte des agents d’intelligence artificielle, le processus de déploiement doit être structuré. La sécurité ne peut pas être appliquée comme un ajout ultérieur. Commencez par faire l’inventaire. Cartographiez chaque identité non humaine dans tous les systèmes. Vous trouverez probablement des comptes partagés, des secrets codés en dur et des rôles surprovisionnés. C’est là que se trouve la majeure partie de l’exposition aujourd’hui.

Ensuite, attribuez des identifiants uniques à chaque agent. Mettez ensuite en place une infrastructure qui prend en charge l’accès juste à temps et limité. L’accès est délivré au début de la tâche et révoqué juste après. Il n’y a pas d’identifiants permanents. Cela vous donne le contrôle, améliore l’agilité et réduit la surface d’attaque.

Toutes les clés d’API statiques doivent être supprimées des bases de code et des fichiers de configuration. Au lieu de cela, faites tourner des jetons à courte durée de vie qui sont invisibles pour le contrôle de la source. Cela permet de réduire le risque de fuite à long terme et d’accroître la visibilité de chaque identifiant actif.

Vous devriez également exécuter des agents dans des environnements de données synthétiques ou masquées au cours de la phase de validation. Confirmez les flux de travail, validez les invites, vérifiez les journaux d’audit, testez les sécurités contre les défaillances. Ce n’est que lorsque les contrôles tiennent la route dans la pratique que vous devez graduer l’agent pour qu’il interagisse avec des données réelles. Si l’agent ne peut pas passer ces contrôles en simulation, il n’a rien à faire en production.

Enfin, simulez les incidents. Organisez des exercices sur table. Que se passe-t-il en cas de fuite d’un jeton d’accès ? Que se passe-t-il si l’agent perd son alignement comportemental ou déclenche une escalade involontaire ? Exécutez l’exercice. Vérifiez la rapidité avec laquelle vous pouvez révoquer l’accès, changer les informations d’identification et isoler l’agent. Si vous ne pouvez pas le contenir en quelques minutes, le système n’est pas prêt.

Ce processus n’exige pas d’énormes augmentations de budget, mais plutôt de la concentration. La préparation fondamentale est ce qui sépare les déploiements d’IA sécurisés et évolutifs d’une exposition chaotique aux risques. Si votre équipe n’a pas encore pris ces mesures, c’est le moment. La complexité ne fera que croître à partir de maintenant.

Pour réussir à l’avenir, il est essentiel de repenser la gestion des identités pour qu’elle soit au cœur d’opérations d’IA sécurisées et évolutives.

L’échelle et la vitesse d’intégration de l’IA dans les entreprises modernes ne feront qu’augmenter. Vous ne pouvez pas gérer cette dynamique avec des modèles d’identité dépassés, conçus pour un environnement plus lent et centré sur l’humain. L’identité n’est plus seulement une couche de sécurité, elle doit être la couche de fondation opérationnelle qui régit la façon dont les systèmes d’IA se comportent, accèdent aux données et agissent de manière autonome dans votre infrastructure.

L’identité doit devenir le plan de contrôle en temps réel. Chaque agent d’IA, chaque interaction avec le système, chaque requête de données et chaque processus d’entreprise doit provenir d’une identité vérifiée et respecter des paramètres d’accès stricts appliqués par le biais d’une évaluation en temps réel. Si un agent n’a plus besoin de données, supprimez immédiatement l’accès. Si le contexte change, modifiez le champ d’application de manière dynamique. L’autorisation ne doit pas rester en arrière-plan, elle doit piloter l’ensemble du cycle de vie de l’IA, du déploiement à la mise hors service.

Lorsque l’identité devient dynamique et intégrée dans les systèmes, vous pouvez déployer et gérer des millions d’agents sans risque exponentiel. La flexibilité et le contrôle ne sont pas nécessairement en conflit. Vous pouvez aller vite et rester en sécurité, mais seulement si votre architecture d’accès s’adapte en temps réel et évolue avec le volume, et non pas contre lui.

Les dirigeants de la suite devraient considérer cela non seulement comme une préoccupation informatique, mais aussi comme un catalyseur pour l’entreprise. L’IA accélérera les flux de travail, traitera les données plus rapidement que les humains ne pourront jamais le faire et permettra de découvrir des informations qui amélioreront la prise de décision. Mais tout cela n’a pas d’importance si vous ne pouvez pas faire confiance à la manière dont ces agents opèrent dans votre environnement. L’intégrité à grande échelle dépend d’une identité vérifiable, basée sur des politiques, qui entoure tout ce que fait l’agent.

Les entreprises qui font de l’identité l’épine dorsale de leurs opérations d’IA pourront évoluer plus rapidement, réagir plus vite aux menaces et maintenir une gouvernance sans friction. Celles qui ne le font pas risquent d’introduire le chaos dans des systèmes qui n’ont jamais été conçus pour s’autocorriger.

La stratégie est simple : construire une IA sécurisée dès le départ, structurer l’identité comme un système de contrôle vivant et valider chaque voie de déploiement avec précision. C’est ce qui permet une accélération numérique durable, et pas seulement une automatisation à court terme.

Le bilan

L’IA est en train de passer d’une expérience stratégique à un élément central des opérations de l’entreprise, et ce rapidement. Mais la vitesse sans structure conduit à l’exposition. Vous ne vous contentez pas de déployer des outils. Vous créez une main-d’œuvre numérique qui prend des décisions, déplace des données et interagit constamment avec vos systèmes. Pour gérer cela, il faut plus qu’un simple contrôle d’accès.

L’identité n’est pas une case à cocher. C’est la base. Si elle n’est pas dynamique, adaptée au contexte et liée à un objectif, vous ne pourrez pas évoluer sans compromis. Il ne s’agit pas d’un goulot d’étranglement technique, mais d’un goulot d’étranglement stratégique.

Pour les dirigeants, le choix est clair. Concevoir l’identité pour l’autonomie maintenant, ou l’adapter plus tard sous la pression. L’une de ces voies est proactive et évolutive. L’autre est défensive et coûteuse. Construisez des systèmes qui s’adaptent. Fonctionnez dans la transparence. Automatisez avec des garde-fous. Évoluez ensuite sans hésitation.