L’IA mène les priorités d’investissement en cybersécurité alors que les équipes prévoient d’en faire plus
Les responsables de la sécurité placent l’IA en tête de leurs nouveaux plans de dépenses tout en anticipant une demande soutenue en personnel et en compétences. Ils doivent financer des opérations de sécurité plus performantes avec une croissance budgétaire modeste. Partir d’une hypothèse de réduction des effectifs constitue donc une base fragile pour financer des achats d’IA.
Environ sept responsables de la sécurité des systèmes d’information sur 10, ou CISO, interrogés ont désigné l’IA comme leur priorité absolue pour de nouveaux investissements en cybersécurité dans le 2026 Security Budget Benchmark Report, publié mardi par IANS et Artico Search. Le rapport s’appuie sur les réponses de plus de 500 dirigeants de la sécurité et examine les investissements, les effectifs et la manière dont les priorités de l’entreprise façonnent la stratégie de sécurité. IANS et Artico Search ont respectivement des intérêts commerciaux dans la demande d’expertise en sécurité et dans le recrutement de dirigeants, ce dont les lecteurs doivent tenir compte en parallèle de leurs conclusions et commentaires.
Une croissance budgétaire modeste se heurte aux hausses de prix des fournisseurs liées à l’IA
L’IA arrive en tête des priorités d’investissement dans un environnement de dépenses contraint : le rapport d’IANS et d’Artico Search évalue la croissance globale des dépenses de sécurité à 5 % dans l’enquête actuelle, contre 4 % dans le rapport de l’an dernier. La croissance s’est légèrement accélérée. Si le classement de l’IA montre son niveau de priorité parmi les répondants, les chiffres de dépenses décrivent le financement global dont ils disposent pour leurs décisions.
Le financement disponible varie aussi fortement selon la taille de l’entreprise. IANS estime les budgets de sécurité à environ 1 million de dollars par an pour les entreprises dont le chiffre d’affaires annuel est de 100 millions de dollars ou moins, contre plus de 30 millions de dollars pour celles dont le chiffre d’affaires annuel dépasse 10 milliards de dollars. Les acheteurs peuvent utiliser ces références pour évaluer un engagement supplémentaire par rapport aux coûts de sécurité existants. Mais l’accessibilité financière dépend toujours du budget approuvé de l’organisation et des autres travaux qu’elle doit financer.
Dans ces budgets, les fournisseurs cherchent à obtenir des prix plus élevés pour les ajouts liés à l’IA. « Les fournisseurs se précipitent pour monétiser l’engouement autour de l’IA en ajoutant des fonctionnalités d’IA et en les utilisant pour justifier des hausses de prix significatives », a déclaré Nick Kakolowski, directeur senior de la recherche chez IANS, à Cybersecurity Dive. Kakolowski décrit la manière dont les fournisseurs s’appuient sur des fonctionnalités supplémentaires pour justifier une facturation plus élevée. Les acheteurs doivent donc relier la hausse proposée au travail de sécurité que cette fonctionnalité améliorerait.
Des prix plus élevés s’accompagnent aussi d’un plus grand nombre de produits à évaluer. Les chercheurs d’IANS indiquent que les inquiétudes liées aux attaques activées par l’IA provoquent un afflux d’outils destinés aux équipes de sécurité. Avant d’engager des fonds, les acheteurs doivent évaluer la pertinence de chaque proposition, son chevauchement avec les outils existants et son coût. La question pratique est de savoir quelle capacité supplémentaire l’organisation obtiendrait en échange de cette dépense additionnelle.
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Les CISO anticipent une demande accrue de compétences en cybersécurité
Ces dépenses supplémentaires ne peuvent pas être raisonnablement compensées par des économies supposées sur la masse salariale, compte tenu des attentes des répondants concernant la main-d’œuvre. Huit CISO sur 10 dans le rapport s’attendent à ce que l’IA génère une demande pour des postes et compétences en cybersécurité. Environ sept sur 10 ne s’attendent pas à devoir réduire les effectifs à cause de l’IA. Ensemble, ces réponses suggèrent de planifier les ressources humaines nécessaires pour soutenir des capacités de sécurité élargies.
Une demande continue de personnel peut coexister avec une productivité plus élevée. Les CISO s’attendent à ce que l’IA aide les opérations de sécurité à accomplir davantage sur le long terme, et ils se disent moins préoccupés qu’initialement prévu par l’obsolescence des équipes traditionnelles ou par des licenciements massifs. De meilleurs outils peuvent permettre à une équipe de prendre en charge davantage de travail de sécurité tout en nécessitant toujours du personnel pour l’exécuter. Le bénéfice attendu de l’investissement pourrait donc être une production accrue de l’équipe.
Cette hausse de production devient un avantage financier lorsque l’organisation identifie le changement et lui attribue une valeur. Comme l’enquête décrit des attentes dans le temps, chaque achat nécessite toujours une évaluation des gains probables et des exigences opérationnelles. La demande attendue pour les postes et les compétences oblige aussi les organisations à déterminer leurs propres coûts de recrutement, de formation et de staffing. Les pourcentages décrivent des réponses agrégées ; ils doivent donc être lus séparément plutôt que combinés comme s’ils représentaient les réponses supposées d’un CISO individuel.
Des usages de sécurité précis définissent le bénéfice attendu
L’évaluation des exigences opérationnelles commence par le travail que l’IA est censée améliorer. Le rapport identifie l’automatisation des opérations de sécurité et les améliorations de la gestion des identités et des accès comme deux domaines recevant des investissements liés à l’IA. Les opérations de sécurité couvrent la détection des menaces et la réponse à celles-ci, tandis que la gestion des identités et des accès contrôle qui peut utiliser les systèmes et à quoi ces personnes peuvent accéder. Les acheteurs peuvent s’appuyer sur ces activités pour définir le changement proposé et identifier les personnes nécessaires à sa mise en œuvre.
Au-delà de ces usages, les organisations appliquent de plus en plus l’IA à la recherche de failles critiques dans leurs logiciels. L’identification des failles donne à l’investissement un objectif défini : repérer les problèmes qui nécessitent une attention. Sa valeur opérationnelle dépend de la capacité de l’organisation à exploiter ces résultats pour améliorer le travail de sécurité, ce qui fait du traitement de ces résultats une partie de la décision d’investissement.
La chasse aux menaces prolonge ce travail, en passant de l’identification des faiblesses à l’enquête sur une compromission possible. Les organisations utilisent l’IA pour rechercher dans leurs systèmes des activités susceptibles de signaler un comportement malveillant ; le bénéfice attendu doit donc être lié à la capacité de l’équipe à les investiguer. Dans l’ensemble de ces applications, l’évaluation des résultats après le déploiement aide à établir si la productivité s’est améliorée comme prévu et quelle valeur cela a apportée.
La nécessité d’améliorer le travail défensif reflète aussi l’évolution des capacités des attaquants. Des hackers criminels et liés à des États utilisent l’IA pour accroître la vitesse et la portée des attaques, ce qui donne aux équipes de sécurité une raison d’examiner les applications défensives. Les efforts des fournisseurs pour facturer davantage l’IA créent une pression d’achat distincte. Une menace en expansion peut renforcer l’argument en faveur de l’amélioration d’une activité de sécurité, mais l’outil proposé doit toujours faire l’objet d’une évaluation de sa contribution, de son coût et de ses besoins en personnel.
Les économies futures liées à l’automatisation nécessitent des conditions explicites
Même lorsqu’un investissement a un objectif opérationnel clair, son financement peut dépendre d’économies futures liées à l’automatisation. L’automatisation pourrait à terme réduire les besoins en personnel et aider à couvrir son propre coût ; les attentes actuelles de maintien des effectifs laissent cette possibilité ouverte. Mais la demande attendue de compétences rend ces économies conditionnelles. Un business case fondé sur des réductions d’effectifs doit identifier quel travail changerait, à quel moment les besoins en personnel pourraient diminuer et comment l’organisation concrétiserait ces économies.
Le calendrier compte lorsqu’un achat a besoin de ces économies pour rester abordable. Les équipes finance et achats peuvent examiner le coût additionnel en parallèle des coûts opérationnels attendus de l’équipe de sécurité, y compris les personnes nécessaires pour utiliser cette capacité. Elles peuvent ensuite évaluer à quel moment les économies deviendraient disponibles et quelle est leur probabilité. Tant que ces conditions ne sont pas remplies, les économies futures sur la masse salariale restent une possibilité de financement.
Points clés
- Prévoir les hausses de prix liées à l’IA : Environ 70 % des CISO interrogés classent l’IA comme leur principale priorité de nouvel investissement, tandis que la croissance globale des dépenses de sécurité est de 5 %. Les équipes achats et sécurité doivent évaluer les hausses de prix des fournisseurs au regard des capacités ajoutées, des outils existants et du financement disponible.
- Planifier une demande continue de compétences : Huit CISO sur 10 s’attendent à ce que l’IA génère une demande pour des postes et des compétences en cybersécurité, et sept sur 10 n’anticipent aucune réduction d’effectifs liée à l’IA. Les responsables des budgets de sécurité doivent inclure les coûts de staffing et de formation dans les décisions d’achat d’IA.
- Lier les achats à un travail de sécurité précis : Les opérations de sécurité, la gestion des identités et des accès, la détection des failles logicielles et la chasse aux menaces offrent des usages concrets pour l’investissement dans l’IA. Les équipes de sécurité doivent définir l’amélioration opérationnelle attendue et mesurer les résultats après le déploiement.
- Rendre conditionnelles les économies liées à l’automatisation : Les économies futures de personnel dépendent des tâches qui changent, du moment où les besoins en personnel diminuent et de la manière dont les économies deviennent disponibles. Les équipes finance et achats ont besoin que ces conditions soient documentées avant d’utiliser des économies projetées sur la masse salariale pour financer des achats d’IA.
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