Ce que vos agents IA peuvent faire sans supervision

Les agents autonomes de l’IA nécessitent une approche fondamentalement nouvelle de la cybersécurité

Considérez cela comme la prochaine phase de la transformation numérique, mais cette fois-ci, il ne s’agit pas seulement de vitesse ou d’échelle, mais aussi de contrôle. Les agents autonomes de l’IA ne ressemblent à rien de ce que nous avons connu par le passé. Ils n’attendent pas d’instructions. Ils agissent en fonction d’objectifs prédéfinis, traversent des systèmes et prennent des décisions en temps réel. C’est de la puissance. Mais c’est aussi un risque, en particulier lorsque nous appliquons encore des cadres de cybersécurité traditionnels à des systèmes qui sont tout sauf traditionnels.

Auparavant, les équipes de cybersécurité se concentraient sur les menaces statiques. Pensez à des serveurs, des points de terminaison et des applications qui faisaient ce pour quoi ils avaient été programmés. Aujourd’hui, nous avons affaire à des systèmes dynamiques, connectés et, dans de nombreux cas, auto-évolutifs. Ces agents comprennent le langage, exécutent des tâches et traversent les réseaux de manière autonome. Cela change tout. Il ne s’agit pas de corriger une vulnérabilité connue, mais de gérer une main-d’œuvre numérique qui réfléchit.

Ce qui est alarmant, c’est le nombre d’organisations qui se lancent rapidement dans le déploiement de l’IA tout en ignorant les lacunes structurelles. Selon le Forum économique mondial, 80 % des failles de sécurité impliquent une forme ou une autre de compromission de l’identité. Or, seuls 10 % des dirigeants déclarent disposer d’une stratégie définie pour gérer l’identité agentique, l’empreinte numérique et la structure des autorisations qui régissent ces systèmes autonomes. Il ne s’agit pas d’un simple oubli. Il s’agit d’une faiblesse fondamentale qui ouvre la porte à des exploits internes durables.

Le véritable défi n’est donc pas de déployer la technologie. Cette partie est facile. Le défi consiste à la sécuriser avant qu’elle n’échappe à votre contrôle. Toute stratégie d’IA sans couche cybernétique est une invitation ouverte à la perturbation, et pas de manière productive.

La prise de décision opaque de l’IA introduit des risques critiques en matière d’audit et de conformité.

Voici la réalité : les agents d’IA avancés d’aujourd’hui fonctionnent avec des modèles si complexes que même leurs créateurs ne peuvent pas expliquer complètement comment ils obtiennent certains résultats. C’est ainsi que fonctionnent les grands modèles de langage (LLM). Ils ne suivent pas un chemin simple de l’entrée à la sortie. Ils interprètent les invites, évaluent les probabilités et agissent en fonction d’un mélange de contexte, de logique et de modèles appris. C’est puissant. Et parfois peu clair.

Du point de vue de la conformité, cela devrait vous préoccuper. Lorsque l’un de ces agents d’IA entreprend une action, qu’il s’agisse d’approuver une transaction, de modifier un enregistrement ou de déclencher une réponse du système, vous devez être en mesure de savoir pourquoi et comment cela s’est produit. Si vous n’y parvenez pas, vous aurez du mal à l’expliquer à vos équipes juridiques et de gouvernance, ou pire, aux autorités de réglementation.

Supposons qu’un agent d’IA exécute par erreur une série de transactions préjudiciables dans votre système financier. Vous souhaiteriez naturellement enquêter. Mais avec ces modèles, vous ne disposez souvent pas d’une piste d’audit claire. Le raisonnement peut ne pas être documenté. La logique peut découler du jugement d’un modèle interne, influencé par des centaines de signaux, dont aucun n’est clairement consigné. Ce type d’opacité est un problème que vous ne pouvez pas vous permettre d’ignorer.

C’est pourquoi l’explicabilité, ou l’interprétabilité, doit faire partie de chaque discussion sur le déploiement de l’IA au niveau de la direction. Les capacités sont impressionnantes, mais si vous ne pouvez pas auditer le processus, vous construisez une solution qui risque de compromettre la conformité, de nuire à la confiance et, en fin de compte, de vous rendre responsable de décisions que vous n’avez pas pleinement autorisées.

L’injection rapide est une nouvelle menace pour la sécurité et l’intégrité des agents.

Vous pouvez concevoir les meilleurs messages-guides, former des modèles sur la base des bonnes données, mais vos agents d’intelligence artificielle continuent à faire des choses qu’ils n’étaient pas censés faire. Ce n’est pas parce que la technologie est défaillante. C’est parce que les acteurs de la menace sont de plus en plus intelligents et qu’ils ciblent la logique de base de ces agents par l’injection d’invites.

L’injection rapide n’est pas théorique. C’est une réalité. Selon Gartner, 32 % des organisations ont déjà été confrontées à des attaques par injection d’invites contre leurs applications. En termes simples, si le cerveau de votre IA est un processeur de langage, chaque invite qu’il voit est une vulnérabilité potentielle. Injectez la mauvaise invite, intelligemment formulée, bien dissimulée, et l’agent peut passer outre les protocoles de sécurité sans jamais être « piraté » au sens traditionnel du terme.

Cela ouvre la porte à une série de risques que les outils de sécurité traditionnels ne peuvent pas gérer. outils de sécurité traditionnels n’abordent pas. Il y a eu des exemples publics d’agents d’IA offrant des véhicules de 76 000 $ pour 1 $, ou émettant des remboursements importants en raison d’invites manipulées. Il s’agit là de défaillances superficielles, mais le problème le plus grave réside dans les cas d’utilisation en entreprise. Un agent qui résume les messages des clients, par exemple, pourrait être détourné par une seule ligne de texte intégrée dans un ticket, ce qui l’amènerait à extraire et à envoyer des données sensibles à partir de bases de données internes. Ce n’est pas seulement inefficace, c’est une violation immédiate des données.

Les dirigeants doivent comprendre que la sécurisation des agents d’intelligence artificielle passe par la sécurisation des données linguistiques qu’ils consomment. L’injection d’invites n’est pas une question de code malveillant. Il s’agit de manipuler le comportement par le biais de mots. Cela nécessite de nouvelles couches de validation, tant au niveau de la conception que du déploiement. Sinon, vous dépendez de la confiance dans des systèmes qui interprètent tout ce qu’ils lisent comme une instruction légitime. Ce n’est pas viable.

Les agents d’intelligence artificielle sur-autorisés ou compromis présentent des risques pour les systèmes critiques au niveau de l’initié.

Les agents autonomes bénéficient souvent d’un accès important aux bases de données, aux API et aux plateformes internes, car ils en ont besoin pour effectuer des tâches complexes dans les différents systèmes. Cette fonctionnalité fait partie de leur valeur. Mais c’est aussi une responsabilité. Lorsque l’accès n’est pas correctement délimité, vous créez un point de défaillance entièrement activé. Et lorsqu’il est compromis, cet agent fonctionne avec les mêmes privilèges que n’importe quel initié disposant d’identifiants d’administrateur.

Selon une étude de Polymer DLP, 39 % des entreprises ont déjà fait l’expérience d’agents malveillants accédant à des systèmes non autorisés, et 33 % ont constaté que ces agents avaient partagé des données sensibles de manière involontaire. Il ne s’agit pas seulement d’un risque. C’est une réalité permanente pour les équipes qui évoluent rapidement sans garde-fous opérationnels clairs.

Considérez ce qui se passe lorsqu’un agent est programmé pour aider au développement de logiciels et qu’il se voit accorder un accès en écriture à des environnements qui ne relèvent pas de son rôle. Dans un cas documenté, un tel agent a supprimé une base de données de production, effaçant plus de 1 200 enregistrements de cadres, simplement parce qu’il avait reçu une autorisation dont il n’avait pas besoin. Pas de mauvais acteur. Pas de logiciel malveillant. Juste une mauvaise autorisation. C’est le genre de dommages qui oblige à rédiger des rapports d’incident, à examiner les dossiers des cadres et à les rendre publics.

Si vous menez des initiatives en matière d’IA, votre architecture doit être conçue en tenant compte du refus par défaut. Les agents ne doivent avoir que l’accès nécessaire à l’accomplissement d’une tâche très spécifique. Rien de plus. Lorsque cette tâche est terminée, les informations d’identification doivent l’être également. Vous ne vous contentez pas d’empêcher les abus. Vous limitez le rayon d’action, en veillant à ce qu’aucun agent ne puisse compromettre une infrastructure critique par simple excès de zèle. Des règles simples appliquées dès le départ permettent d’éviter des retombées coûteuses par la suite.

La sécurisation des agents d’intelligence artificielle exige une stratégie dédiée à l’intelligence artificielle sans confiance.

Les systèmes d’IA autonomes ne fonctionnent pas dans les limites des réseaux traditionnels, de sorte que l’utilisation de défenses héritées basées sur le périmètre ne fonctionne pas. Ces agents accèdent aux API, déclenchent des flux de travail, gèrent la logique interne et prennent parfois des décisions qui ont un poids financier ou opérationnel. Dès que vous leur donnez de l’autonomie et l’accès à des outils, vous augmentez la surface d’attaque. Cela signifie qu’un modèle de sécurité différent est nécessaire, non pas une mise à niveau, mais une reconstruction.

La confiance zéro pour l’IA ne consiste pas seulement à limiter l’accès. Il s’agit de tout vérifier, chaque étape, chaque appel, chaque exécution. Cela commence par l’application de contraintes au niveau du code : validateurs codés en dur, limites d’utilisation des outils et contrôles de sortie stricts que l’agent lui-même ne peut pas contourner, quelle que soit l’invite qu’il reçoit. Ces contrôles doivent exister sous le modèle de langage, et non au-dessus. Ainsi, même si un attaquant manipule l’entrée, il ne peut pas modifier le comportement.

Vous devez également contrôler l’étendue de la session. Utilisez des identifiants de courte durée liés à des tâches clairement définies. Évitez les jetons persistants. Chaque agent doit fonctionner comme une identité distincte et ne jamais réutiliser les clés du système. Si cela n’est pas mis en œuvre, vous confiez à chaque agent trop de choses pour trop longtemps, et la marge d’erreur devient insoutenable.

Lorsque des systèmes de production ou des données financières sont impliqués, les contrôles humains dans la boucle ne sont pas facultatifs. Si un agent a la capacité de supprimer des données, de transférer des fonds ou d’écrire dans l’infrastructure centrale, il doit faire une pause et demander l’approbation explicite de l’homme. L’IA doit être autonome, mais elle ne doit pas être exempte de toute surveillance lorsque des systèmes critiques sont concernés.

Le développement et les tests doivent rester isolés de la production. Il s’agit d’une règle de base en matière de génie logiciel, qui s’applique ici de manière décuplée. Permettre à des agents expérimentaux ou à une logique de bac à sable d’interagir avec des systèmes réels expose votre entreprise à des défaillances évitables et souvent irréversibles. Aucun modèle, quelle que soit sa précision, ne devrait avoir une visibilité directe sur les données opérationnelles réelles pendant le développement.

Pour garantir l’autonomie à grande échelle, il faut changer de cap et faire en sorte que la confiance zéro ne soit pas une initiative mais une norme de fonctionnement. C’est ainsi que nous nous assurons que l’indépendance ne se transforme pas en exposition.

Un nouveau cadre de gouvernance conçu pour l’autonomie est essentiel à la sécurité de l’IA

Ce à quoi nous sommes confrontés aujourd’hui n’est pas seulement un problème technique, c’est une lacune en matière de gouvernance. Les agents autonomes n’attendent pas d’entrées ou d’instructions. Ils déclenchent des actions basées sur un raisonnement interne, opèrent à travers les systèmes et évoluent à chaque itération. Ce comportement exige un cadre spécialement conçu pour l’autonomie, qui donne la priorité au contrôle, à l’audit, à la surveillance et aux tests plutôt qu’aux hypothèses sur la confiance.

Commencez par le moins de privilèges possible. Chaque agent ne doit avoir que le minimum d’accès nécessaire pour effectuer son travail. S’il est conçu pour récupérer des données, il ne doit pas pouvoir les supprimer. S’il résume les commentaires des clients, il ne doit pas se connecter aux dossiers des ressources humaines. Attribuez des rôles spécifiques, verrouillez leur portée et supprimez toutes les autorisations inutiles, par défaut.

Vous avez également besoin d’explications et de transparence. Si un agent prend des décisions, même intermédiaires, ces étapes doivent être enregistrées, examinées et comprises. Vous ne pouvez pas protéger ce que vous ne pouvez pas tracer. Sans explication, la détection devient une supposition et la réponse devient réactive au lieu d’être proactive.

La surveillance continue est obligatoire. Les menaces ne proviennent plus seulement de piratages externes, elles se manifestent par des changements de comportement, des actions mal alignées ou des appels d’outils étranges effectués par vos propres agents. Vous aurez besoin de systèmes en place pour les détecter avant qu’elles ne causent de réels dommages. La surveillance des comportements anormaux, l’enregistrement de chaque interaction et la comparaison entre l’intention et l’action doivent faire partie de votre base de référence.

Et puis il y a le red teaming. Testez vos agents avant la production. Essayez de les casser. Simulez des invites contradictoires, des escalades de privilèges et une mauvaise utilisation des outils. Ne présumez pas de la sécurité, vérifiez-la. Plus vos tests sont agressifs maintenant, moins vous aurez de chaos en production plus tard.

Ce type de gouvernance constitue l’épine dorsale d’une collaboration responsable avec l’autonomie. Les outils existent et les avantages sont considérables. Mais en l’absence de mécanismes de contrôle, les systèmes qui vous aident à évoluer peuvent aussi vous faire défaut, à toute vitesse. Cela peut être évité. Mais seulement si l’on s’en occupe maintenant, et non plus tard.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• Repenser la cybersécurité pour l’IA autonome : les modèles de sécurité traditionnels ne s’appliquent pas aux agents d’IA autogérés. Les dirigeants doivent élaborer des cadres de sécurité spécifiques à l’IA qui tiennent compte de la prise de décision dynamique, de l’accès au niveau du système et de l’évolution des modèles de comportement.
• Donnez la priorité à l’auditabilité pour gérer les décisions de l’IA : Les agents d’IA alimentés par des modèles de langage opaques présentent des risques de conformité majeurs lorsque leurs actions ne peuvent pas être tracées. Les dirigeants devraient exiger que tous les systèmes autonomes incluent une journalisation claire et une transparence du raisonnement.
• Traitez avec précision les menaces fondées sur la langue : Les attaques par injection rapide se multiplient et exploitent le raisonnement de l’IA par le biais d’entrées manipulées. Les organisations doivent inclure la validation rapide et la détection des abus dans leurs modèles de menaces liées à l’IA.
• Minimisez l’accès des agents pour réduire le risque d’intrusion : Les agents disposant d’autorisations excessives sont déjà à l’origine d’accès non autorisés aux données et de dommages au système. Les dirigeants devraient appliquer des politiques de moindre privilège et révoquer les informations d’identification des agents après la tâche afin d’éliminer l’exposition persistante.
• Mettez en œuvre la sécurité « zéro confiance » en tant que norme : La sécurité de l’IA exige une application basée sur l’identité, une validation continue et des points de contrôle humains pour toute décision à fort impact. Les RSSI devraient mettre en œuvre les principes de la confiance zéro dans tous les déploiements de l’IA.
• Mettre en place une gouvernance solide conçue pour l’autonomie : Les systèmes autonomes nécessitent des mesures de contrôle allant au-delà de l’outillage de base. Les dirigeants devraient exiger une journalisation transparente, une surveillance en temps réel, des tests en équipe rouge et des contrôles d’accès rigoureux comme conditions préalables à une mise à l’échelle sûre de l’IA.