L’essor des agents IA impose une nouvelle génération de réseaux

Les réseaux traditionnels ne sont pas en mesure de prendre en charge les charges de travail basées sur l’IA

L’IA bouleverse les principes fondamentaux qui sous-tendent l’infrastructure d’entreprise. La plupart des réseaux d’entreprise ont été conçus pour des utilisateurs qui, tout au long de la journée, utilisent des applications, envoient des e-mails, participent à des visioconférences et accèdent à des systèmes métier. Les agents IA fonctionnent de manière très différente. Ils échangent des informations en continu, prennent des décisions en temps réel et interagissent simultanément avec plusieurs systèmes. Cela modifie l’ampleur et la vitesse du trafic réseau.

Tay Bee Kheng, présidente de Cisco ASEAN, a déclaré que les infrastructures actuelles avaient été conçues pour les interactions humaines. Elle a expliqué que, tandis que les chatbots génèrent une demande intermittente, les agents IA génèrent une demande soutenue et persistante sur les infrastructures d’entreprise. Cette distinction est importante, car les organisations qui passent des assistants IA aux agents IA autonomes connaîtront une augmentation significative de l’utilisation de leur réseau.

Le défi ne se limite pas à la bande passante. Les agents d’IA dépendent d’une faible latence, ce qui signifie que les informations doivent circuler rapidement entre les applications, les bases de données, les plateformes cloud et les terminaux périphériques. De légers retards peuvent réduire l’efficacité des systèmes d’IA qui doivent raisonner, planifier et exécuter des actions en temps quasi réel. Les réseaux traditionnels peinent souvent à offrir ce niveau de performance de manière constante à l’échelle de l’entreprise.

Cisco prévoit également que les entreprises devront gérer jusqu’à 10 agents IA par employé. Cela représente une augmentation spectaculaire du nombre de travailleurs numériques actifs au sein de l’entreprise. Ces agents nécessiteront une gestion des identités, un accès au réseau, des contrôles de sécurité, une surveillance et une gouvernance. La plupart des modèles opérationnels des entreprises n’ont jamais été conçus pour une telle échelle.

Pour les dirigeants d’entreprise, il ne s’agit plus d’une simple question de mise à niveau informatique. L’infrastructure réseau devient un atout stratégique pour l’entreprise. Les entreprises qui se modernisent rapidement seront mieux placées pour déployer l’IA dans les domaines du service client, de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, du développement logiciel, de la production, de la finance et des opérations. Celles qui continuent de s’appuyer sur une infrastructure obsolète pourraient constater que leurs projets d’IA donnent de bons résultats lors des phases pilotes, mais qu’il devient difficile de les déployer à grande échelle dans l’ensemble de l’organisation.

La réflexion doit également aller au-delà de la simple prise en charge des modèles d’IA actuels. Les capacités de l’IA continuent de progresser rapidement, et les décisions prises aujourd’hui en matière d’infrastructure doivent permettre de prendre en charge des charges de travail croissantes au cours des prochaines années. La mise en place de réseaux capables de s’adapter aux futures exigences de l’IA permettra d’éviter des réaménagements coûteux et offrira une plus grande flexibilité à mesure que de nouvelles applications d’IA verront le jour.

Les agents d’IA nécessitent une approche de sécurité « zero-trust »

L’arrivée des agents IA transforme en profondeur la sécurité des entreprises. La cybersécurité traditionnelle était axée sur les personnes. Les employés se connectent, s’authentifient, effectuent leur travail, puis se déconnectent. Les agents IA peuvent fonctionner en continu, interagir automatiquement avec plusieurs systèmes et exécuter des tâches sans intervention humaine directe. Les modèles de sécurité doivent évoluer en conséquence.

Koo Juan Huat, directeur de la cybersécurité chez Cisco ASEAN, a fait valoir que les organisations devraient appliquer aux agents d’IA la même architecture « zero trust » que celle qu’elles utilisent déjà pour leurs employés. Le modèle « zéro confiance » part du principe qu’aucun utilisateur ni aucun système ne doit bénéficier d’une confiance automatique. Chaque requête doit être vérifiée, chaque autorisation doit être limitée au strict nécessaire et chaque action doit rester observable.

Cette approche repose avant tout sur la visibilité. Les organisations doivent connaître chaque agent d’IA opérant sur leurs réseaux, comprendre sa finalité, identifier les systèmes auxquels il peut accéder et surveiller son comportement au fil du temps. Sans cette visibilité, les équipes de sécurité ne peuvent pas faire la distinction entre une activité autorisée et un comportement inattendu susceptible d’indiquer une utilisation abusive ou une compromission.

L’autorisation revêt une importance tout aussi grande. M. Koo a expliqué que les entreprises ne devaient accorder des autorisations qu’en cas de nécessité et uniquement pour la tâche spécifique qu’un agent IA doit accomplir. Cet accès « au moment opportun » et « juste suffisant » réduit les privilèges superflus et limite l’impact potentiel si un agent IA se comporte de manière inattendue ou est exploité par un attaquant. Il a également souligné que les actions sensibles devaient toujours nécessiter l’intervention d’un être humain pour authentifier et autoriser la décision avant son exécution.

Le moment choisi pour cette évolution est important. L’Agence gouvernementale des technologies de Singapour a déjà annoncé son intention de mettre en place un registre des agents d’IA destiné aux fonctionnaires. Cela reflète une tendance plus générale du secteur, qui consiste à considérer les agents d’IA comme des identités numériques gérées plutôt que comme des logiciels fonctionnant discrètement en arrière-plan. Les entreprises devraient adopter des modèles de gouvernance similaires à mesure que le déploiement de l’IA prendra de l’ampleur.

Pour les dirigeants, les implications sont claires. La gouvernance de l’IA ne peut être dissociée de la cybersécurité. La gestion des identités, le contrôle d’accès, la surveillance continue et la supervision humaine doivent devenir des éléments incontournables de toute stratégie de déploiement de l’IA. Les organisations qui se dotent rapidement de ces capacités seront mieux préparées à développer l’IA en toute confiance, tout en réduisant les risques opérationnels et réglementaires.

L’« IA fantôme » présente des risques importants en matière de sécurité

Dans de nombreuses organisations, l’adoption de l’IA progresse plus rapidement que la mise en place des dispositifs de gouvernance. Cela crée un écart croissant entre ce que les collaborateurs peuvent faire grâce à l’IA et ce que les équipes de sécurité sont en mesure de surveiller. L’« IA fantôme » apparaît comme l’un des risques majeurs, car elle se développe souvent en dehors des processus d’approbation officiels.

Robert Pizzari, vice-président du groupe Asie chez Splunk, qui fait désormais partie de Cisco, a averti que les employés utilisaient de plus en plus souvent des modèles de base non autorisés ou accordaient à des agents d’IA des autorisations qu’ils ne devraient pas avoir. Dans de nombreux cas, ces actions visent à améliorer la productivité. Le problème est qu’elles peuvent exposer des données d’entreprise sensibles, entraîner des problèmes de conformité ou permettre aux systèmes d’IA d’effectuer des actions dépassant le cadre prévu.

Cela diffère de l’« informatique fantôme » traditionnelle. Les systèmes d’IA modernes peuvent accéder à de grandes quantités d’informations d’entreprise, se connecter à de multiples applications, générer du code et formuler des recommandations qui influencent les décisions commerciales. Si ces systèmes sont déployés sans contrôle, les organisations perdent toute visibilité sur la manière dont les informations sont utilisées et sur la fiabilité des résultats fournis par l’IA.

Cisco relève ce défi en renforçant ses capacités d’observabilité de l’IA à la suite de l’acquisition de Galileo. L’observabilité de l’IA permet aux organisations de surveiller les systèmes d’IA tout au long de leur cycle de vie. Cela inclut le suivi de la dérive des modèles, c’est-à-dire l’évolution des performances d’un modèle d’IA au fil du temps à mesure que les conditions métier ou les données évoluent, ainsi que la surveillance du comportement des agents afin de détecter les actions inattendues avant qu’elles ne se transforment en problèmes opérationnels ou de sécurité.

M. Pizzari a reconnu que l’IA « fantôme » était susceptible de devenir une réalité permanente dans les environnements d’entreprise plutôt qu’un problème temporaire. Il a souligné que les organisations devaient être en mesure de « tirer le frein à main » lorsque les systèmes d’IA commençaient à se comporter de manière dangereuse ou imprévue. Cela signifie que la gouvernance doit inclure des capacités d’intervention rapide.

Pour les dirigeants, cela modifie le débat sur la gouvernance. L’objectif n’est pas d’empêcher les collaborateurs d’utiliser l’IA. L’objectif est de mettre en place des procédures approuvées qui favorisent l’innovation tout en garantissant la visibilité, la sécurité et la responsabilité. Les organisations qui associent des politiques claires en matière d’IA à des outils d’observabilité performants seront mieux à même de tirer parti de l’IA sans s’exposer à des risques opérationnels inutiles.

Les modèles d’IA de pointe renforcent les capacités de cyberdéfense

L’IA transforme les deux facettes de la cybersécurité. Les attaquants utilisent des systèmes d’IA de plus en plus performants pour automatiser leurs activités, améliorer leurs campagnes de hameçonnage, identifier les vulnérabilités et accélérer le développement de logiciels malveillants. Les défenseurs doivent riposter avec des technologies tout aussi avancées, capables de fonctionner à une vitesse et à une échelle comparables.

Cisco utilise des modèles d’IA de pointe pour renforcer ses propres capacités en matière de sécurité. Dans le cadre du projet Glasswing d’Anthropic, l’entreprise a eu recours à des modèles d’IA de pointe, notamment Claude Mythos, pour analyser 1,8 milliard de lignes de code dans plus de 25 langages de programmation en seulement huit semaines. Selon Cisco, ce processus a permis d’atteindre un taux de faux positifs inférieur à 3 %, aidant ainsi les équipes de sécurité à identifier les véritables problèmes tout en réduisant le travail d’investigation inutile.

Cela montre comment l’IA peut améliorer la sécurité des logiciels à l’échelle de l’entreprise. Les organisations modernes gèrent des millions, voire des milliards de lignes de code réparties entre leurs applications internes, leurs environnements cloud et leurs logiciels tiers. L’examen manuel ne suffit pas à lui seul à faire face à un tel niveau de complexité. L’IA permet aux équipes de sécurité d’identifier plus tôt les vulnérabilités, de hiérarchiser plus efficacement les risques et d’accélérer la mise en œuvre des mesures correctives sans augmenter de manière significative les besoins en personnel.

Cisco constate également que la sécurité des entreprises reste très fragmentée. De nombreuses organisations s’appuient sur plusieurs produits de sécurité qui ne partagent pas toujours efficacement leurs informations. Afin d’encourager une collaboration plus large, Cisco met en open source plusieurs cadres de sécurité et de sûreté basés sur l’IA, conçus pour aider les organisations à mettre en place des systèmes d’IA agentique plus sécurisés.

L’un de ces cadres est DefenseClaw, qui analyse, met en sandbox et recense les agents d’IA avant de les autoriser à fonctionner. Il examine également leurs compétences et leurs connexions via le Model Context Protocol (MCP) afin de comprendre comment ils interagissent avec d’autres systèmes. Un autre composant, CodeGuard, effectue une analyse statique du code généré par l’IA afin d’identifier les vulnérabilités potentielles avant le déploiement. Ensemble, ces outils renforcent la gouvernance tout en permettant aux organisations de poursuivre l’extension de l’adoption de l’IA.

Robert Pizzari, vice-président du groupe Asie chez Splunk, qui fait désormais partie de Cisco, a reconnu que la fragmentation du paysage de la sécurité dans ce secteur reste un défi. La décision de Cisco de rendre ces frameworks open source reflète l’idée selon laquelle la sécurité de l’IA ne peut être assurée par les seuls fournisseurs individuels. Une collaboration plus étroite au sein de l’écosystème technologique sera nécessaire à mesure que les agents d’IA s’intègrent de manière systématique dans les opérations des entreprises.

Pour les dirigeants d’entreprise, la leçon à en tirer est claire. L’IA ne doit pas être considérée uniquement comme une source de nouveaux risques cybernétiques. Elle devient également l’un des outils les plus efficaces dont on dispose pour améliorer la cyber-résilience. Les organisations qui investissent dès aujourd’hui dans des solutions de sécurité basées sur l’IA seront mieux préparées à faire face à un environnement de menaces de plus en plus automatisé, qui commence déjà à se dessiner.

Une préparation proactive est nécessaire pour faire face aux cybermenaces basées sur l’IA

L’IA ne se limite plus à la génération de textes ou d’images, ni à la réponse à des questions. Les systèmes d’IA modernes sont capables de raisonner, de planifier et d’agir avec un niveau d’autonomie croissant. Cela ouvre des perspectives considérables pour les entreprises, mais modifie également la nature des risques cybernétiques. Les acteurs malveillants ont désormais accès à bon nombre des mêmes capacités d’IA que celles que les organisations adoptent pour améliorer leur productivité et leur efficacité.

Rahayu Mahzam, ministre d’État chargée du Développement numérique et de l’Information à Singapour, a souligné que les attaques basées sur l’IA sont déjà une réalité. Elle a évoqué les attaques de « voice phishing » survenues en 2025, qui utilisaient l’IA pour cloner les voix de dirigeants d’entreprise, démontrant ainsi que l’usurpation d’identité sophistiquée n’est plus une préoccupation purement théorique. À mesure que les modèles d’IA continuent de s’améliorer, ces attaques devraient devenir plus convaincantes, plus faciles à déployer à grande échelle et plus difficiles à détecter.

L’utilisation croissante de l’IA agentique engendre des risques supplémentaires. Les agents d’IA peuvent prendre des décisions, accéder aux systèmes d’entreprise et exécuter des tâches avec une intervention humaine limitée. Si ces systèmes ne sont pas correctement régis, des erreurs peuvent se propager rapidement à travers les processus métier, tandis que des agents compromis pourraient être exploités pour accéder à des informations sensibles ou perturber les opérations. La rapidité et l’autonomie de ces systèmes obligent les organisations à repenser les modèles de gouvernance traditionnels.

Cela devient à la fois un enjeu technologique et un enjeu de gouvernance. Les dirigeants doivent veiller à ce que la gouvernance de l’IA ne se limite pas aux équipes chargées de la cybersécurité. Les responsables juridiques, de la conformité, de la gestion des risques, des opérations et des activités ont tous un rôle à jouer dans l’élaboration de politiques définissant les domaines dans lesquels l’IA peut être déployée, les décisions nécessitant une validation humaine, ainsi que la manière dont les activités liées à l’IA doivent être surveillées et contrôlées. La gouvernance doit évoluer au rythme des capacités de l’IA plutôt que de réagir une fois que des problèmes sont apparus.

Les organisations doivent également se préparer à une surveillance réglementaire accrue. Partout dans le monde, les gouvernements mettent en place des cadres de gouvernance de l’IA qui mettent l’accent sur la transparence, la responsabilité et un déploiement responsable. Les entreprises qui mettront en place dès maintenant une gouvernance solide seront mieux à même de répondre aux futures exigences réglementaires tout en préservant la confiance de leurs clients et de leurs parties prenantes.

Comme l’a souligné Rahayu Mahzam, « l’IA agentique est déjà là : une IA qui ne se contente pas de réagir, mais qui raisonne, planifie et agit. » Elle a également averti que « l’accélération des capacités et de l’automatisation s’accompagne de nouveaux risques numériques et cybernétiques. Les agents IA qui agissent sans surveillance suffisante peuvent causer un préjudice réel. » Pour les dirigeants d’entreprise, la priorité n’est pas de ralentir l’adoption de l’IA, mais de veiller à ce que l’innovation s’appuie dès le départ sur une gouvernance, une sécurité et une confiance solides.

Le développement des compétences est essentiel pour garantir une adoption sûre de l’IA

La technologie peut accélérer la transformation des entreprises, mais ce sont les personnes qui restent responsables de la manière dont cette technologie est déployée, gérée et améliorée. L’adoption de l’IA ne sera couronnée de succès que si les organisations développent les compétences nécessaires pour gérer de manière responsable des systèmes de plus en plus sophistiqués. Le développement des compétences du personnel devient ainsi une priorité stratégique, et non plus une simple initiative relevant des ressources humaines.

Conscients de ce besoin, Cisco et la Digital Defence Alliance Singapore (DDAS) ont signé un protocole d’accord d’une durée de trois ans visant à développer des programmes de formation conjoints axés sur l’intelligence artificielle et la cybersécurité. Cette initiative a pour objectif d’offrir des opportunités d’apprentissage pratiques tant aux jeunes talents qu’aux professionnels en activité, afin de les aider à acquérir les compétences techniques et opérationnelles nécessaires dans une économie fondée sur l’intelligence artificielle.

Ce programme met l’accent sur l’expérience pratique plutôt que sur la théorie seule. Les étudiants des écoles polytechniques de la communauté DDAS doivent se rendre dans les locaux de Cisco à Tokyo en octobre afin de se familiariser avec la sécurité des réseaux au sein du secteur informatique commercial japonais, dans la continuité d’une visite pédagogique similaire organisée à Séoul en avril 2026. Ces expériences permettent aux participants de découvrir les pratiques de sécurité concrètes et les perspectives internationales susceptibles de renforcer les compétences de la main-d’œuvre de demain.

Pour les dirigeants, cela met en évidence un changement important. Les investissements dans l’IA doivent accorder une importance égale à l’infrastructure, à la gouvernance et au développement des compétences. Les organisations se concentrent souvent sur l’acquisition de plateformes d’IA tout en sous-estimant les compétences nécessaires pour les exploiter, les sécuriser et les gérer efficacement. Sans formation continue, les entreprises risquent d’avoir du mal à tirer pleinement parti de leurs investissements dans l’IA ou à maintenir une surveillance adéquate à mesure que les systèmes d’IA gagnent en capacités.

Le renforcement des compétences ne se limite pas aux spécialistes techniques. Les cadres supérieurs, les responsables opérationnels, les équipes juridiques et les collaborateurs en contact direct avec la clientèle doivent tous acquérir une compréhension concrète des capacités, des limites et des risques liés à l’IA. Ces connaissances transversales améliorent la prise de décision, favorisent une adoption responsable de l’IA et aident les organisations à s’adapter plus efficacement à l’évolution constante des technologies et de la réglementation.

Rahayu Mahzam, ministre d’État chargée du Développement numérique et de l’Information au sein du gouvernement de Singapour, a annoncé le partenariat entre Cisco et DDAS et a conclu : « La question n’est plus de savoir si l’IA va transformer notre façon de travailler. C’est déjà le cas. La question est de savoir si nous sommes prêts à mener cette transformation – en plaçant les compétences, la sécurité et la confiance au cœur de notre démarche. » Ce message reflète le défi plus large auquel chaque entreprise est confrontée. Les organisations qui allient une technologie de pointe à un personnel hautement qualifié seront les mieux placées pour tirer parti de la valeur à long terme de l’IA tout en gérant ses risques de manière responsable.

Principaux enseignements pour les décideurs

• Moderniser l’infrastructure réseau pour l’IA : les réseaux existants, conçus pour l’activité humaine, ne peuvent pas prendre en charge efficacement des agents d’IA fonctionnant en continu. Les dirigeants doivent considérer la modernisation du réseau comme un investissement stratégique permettant à l’IA de se déployer de manière fiable à l’échelle de l’entreprise.
• Étendez le modèle « zero trust » aux agents IA : les agents IA doivent être soumis aux mêmes contrôles d’identité, d’accès et de gouvernance que les utilisateurs humains. Assurez une visibilité sur chaque agent, appliquez le principe du « privilège minimal » et veillez à ce que les humains restent impliqués dans les décisions à haut risque.
• Faites de l’observabilité de l’IA une compétence clé : l’« IA fantôme » continuera de se développer à mesure que les collaborateurs adopteront de nouveaux outils d’IA. Les organisations doivent investir dans l’observabilité de l’IA afin de surveiller le comportement des modèles, de détecter les dérives, de gérer les utilisations non autorisées de l’IA et de mettre rapidement un terme aux activités dangereuses.
• Utiliser l’IA pour renforcer la cybersécurité : alors que les attaquants ont recours à l’IA, les défenseurs doivent en faire de même. Les outils de sécurité basés sur l’IA permettent d’identifier les vulnérabilités à l’échelle de l’entreprise, tandis que les normes ouvertes et les cadres de sécurité partagés contribuent à améliorer la résilience de l’écosystème dans son ensemble.
• Mettez en place une gouvernance de l’IA avant que les risques ne s’aggravent : l’IA autonome engendre de nouveaux risques opérationnels et cybernétiques qui nécessitent une surveillance proactive. Les dirigeants doivent établir, dès le départ, des cadres de gouvernance alliant sécurité, conformité, validation humaine et surveillance continue.
• Investissez dans les compétences en IA parallèlement à la technologie : la réussite de l’adoption de l’IA dépend autant des personnes que des plateformes. Les organisations doivent développer en permanence les compétences en matière d’IA et de cybersécurité au sein de leurs équipes techniques et commerciales afin de garantir que l’IA soit déployée de manière sécurisée, responsable et à grande échelle.