Le paradoxe de la sécurité de l’IA agentique : pourquoi déployer l’IA pour défendre votre organisation pourrait devenir votre plus grande vulnérabilité

Voici le piège dont presque personne ne parle.

Les équipes en charge de la cybersécurité ont besoin d’agents IA pour se défendre face aux attaques alimentées par l’IA. Mais le déploiement de ces agents crée exactement les risques d’exposition de données qu’elles cherchent à éviter.

Ce n’est pas une hypothèse, c’est un constat. Le rapport Ivanti’s 2026 State of Cybersecurity : Bridging the Divide, basé sur les retours de plus de 1 200 professionnels de la cybersécurité dans le monde, révèle que 87 % des équipes de sécurité considèrent l’intégration de l’IA agentique comme une priorité. Soixante-dix-sept pour cent se disent à l’aise à l’idée de laisser des systèmes autonomes agir sans validation humaine. L’appétit pour la défense alimentée par l’IA est immense.

Mais ce même rapport met en lumière l’autre face de la médaille. Les organisations manquent de processus et de compétences pour exploiter l’IA en toute sécurité. La course au déploiement de l’IA pour se défendre — motivée par la multiplication des menaces, la fatigue liée aux alertes, la pénurie de talents et la fragmentation des outils — va plus vite que la gouvernance nécessaire pour éviter que l’IA ne devienne elle-même le problème à résoudre.

Daniel Spicer, CSO chez Ivanti, parle de « Cybersecurity Readiness Deficit » — un écart qui se creuse chaque année entre les menaces auxquelles les organisations font face et leur capacité à y répondre. L’IA est censée combler cet écart. Sans gouvernance, il s’accentue.

5 points clés à retenir

1. 87 % des équipes de sécurité placent l’IA agentique en priorité — mais ne savent pas la déployer en toute sécurité. Le rapport Ivanti’s 2026 State of Cybersecurity, qui a interrogé plus de 1 200 professionnels de la cybersécurité dans le monde, montre que 87 % des équipes de sécurité considèrent l’intégration de l’IA agentique comme une priorité. Pourtant, le même rapport révèle un point critique : la plupart des organisations n’ont pas les processus ni les compétences pour déployer ces agents IA de façon sécurisée. L’enthousiasme dépasse largement la préparation.
2. Les agents IA de sécurité doivent accéder aux données les plus sensibles de votre organisation. Pour être efficaces, les agents IA de sécurité ont besoin d’accéder aux journaux de sécurité, aux résultats des analyses de vulnérabilité, aux renseignements sur les menaces, aux données d’identité et d’accès, à la topologie réseau et aux historiques de réponse aux incidents. Ce sont précisément les informations qu’un attaquant utiliserait pour cartographier toute votre posture défensive. Donner à un agent IA un accès à ces données sans gouvernance, c’est comme remettre à un inconnu le plan de votre coffre-fort.
3. Le Cybersecurity Readiness Deficit se creuse au lieu de se réduire. Ivanti identifie un « Cybersecurity Readiness Deficit » — un écart qui s’élargit chaque année entre les menaces et la capacité des organisations à s’en défendre. Soixante-dix-sept pour cent des organisations ont déjà été visées par des attaques de type deepfake, mais seulement 27 % se considèrent très bien préparées. L’écart entre la prise de conscience du risque et la préparation réelle atteint 21 points.
4. Les équipes IT et sécurité travaillent en opposition. Près de la moitié (48 %) des professionnels de la sécurité estiment que les équipes IT ne réagissent pas avec suffisamment d’urgence aux préoccupations de cybersécurité, tandis que 40 % pensent que l’IT ne comprend pas la tolérance au risque de leur organisation. Cette fracture est particulièrement problématique lorsque les agents IA nécessitent une gouvernance transversale qui dépend d’une collaboration entre IT et sécurité.
5. L’épuisement professionnel est une vulnérabilité systémique — pas seulement un problème humain. Quarante-trois pour cent des professionnels de la sécurité déclarent un niveau de stress élevé, et 79 % estiment que cela nuit à leur santé physique et mentale. Le manque de talents qualifiés reste le principal frein à l’excellence en cybersécurité. C’est pourtant ce personnel qui doit gouverner les agents IA en toute sécurité — alors qu’il est déjà à bout de souffle.

À quoi les agents IA de sécurité doivent-ils réellement avoir accès — et pourquoi cela doit vous inquiéter

Pensez à ce dont un agent IA de sécurité a besoin pour remplir sa mission. Il ne s’agit pas d’un chatbot de productivité qui résume des comptes rendus de réunion, ni d’un outil marketing qui rédige des e-mails. Il s’agit d’un agent de sécurité — conçu pour la détection des menaces, la réponse aux incidents ou la gestion des vulnérabilités.

Il doit accéder à vos journaux de sécurité et données SIEM : logs de pare-feu, alertes de détection d’intrusion, journaux d’authentification, télémétrie des endpoints. Si ces données sont exposées, les attaquants apprennent ce que vous pouvez ou non détecter. Il lui faut les résultats des analyses de vulnérabilité : systèmes non corrigés, mauvaises configurations, failles exploitables. Si ces données fuitent, c’est une feuille de route complète pour les attaquants. Il lui faut des renseignements sur les menaces : indicateurs de compromission, tactiques et techniques, playbooks de réponse aux incidents. Si ces informations sont exposées, les attaquants connaissent vos capacités défensives et vos angles morts. Il lui faut des données d’identité et d’accès : comptes utilisateurs, identifiants privilégiés, schémas d’accès, méthodes d’authentification. Si ces données sont exposées, les attaquants disposent de chemins tout tracés pour le vol d’identifiants et l’élévation de privilèges. Enfin, il lui faut la topologie réseau : schémas réseau, systèmes critiques, cartographie des flux de données, frontières de segmentation. Si ces informations sont exposées, les adversaires disposent d’une cartographie complète de la surface d’attaque.

C’est tout le paradoxe mis en avant par Ivanti. Quatre-vingt-sept pour cent des équipes de sécurité souhaitent donner à leurs agents IA l’accès à ces données — les plus sensibles de l’organisation — pour améliorer la détection et la réponse aux menaces. Mais la plupart manquent de la gouvernance nécessaire pour le faire sans créer précisément le type d’exposition qu’elles cherchent à éviter.

Si un agent IA de sécurité est compromis ou mal configuré, il ne se contente pas de divulguer des données clients ou financières. Il expose toute votre posture défensive. Un attaquant qui prend le contrôle d’un agent de sécurité obtient les clés du royaume : ce que vous pouvez détecter, ce que vous ne pouvez pas, où vos systèmes sont vulnérables et comment vous réagissez aux incidents. Il peut s’appuyer sur vos précédentes failles pour perfectionner ses futures attaques.

Double défi des agents IA : risque métier et risque sécurité

Le rapport d’Ivanti paraît alors que les organisations peinent déjà à gouverner les agents IA côté métier. Le rapport Cyber Pulse de Microsoft confirme que plus de 80 % des entreprises du Fortune 500 déploient des agents IA actifs, et alerte sur le fait que ces agents « se déploient plus vite que certaines entreprises ne peuvent les voir arriver ». Le rapport 2025 Data Security Landscape de Proofpoint décrit un « agentic workspace » que la plupart des organisations ne parviennent pas à superviser ni à contrôler. Et Proofpoint a constaté que 32 % des organisations considèrent l’accès non supervisé des agents IA aux données comme une menace critique.

Ajoutez à cela un deuxième front. Les organisations déploient en parallèle des agents IA pour les opérations de sécurité — détection des menaces, réponse aux incidents, gestion des vulnérabilités — avec des besoins d’accès aux données et des profils de risques totalement différents.

Les agents IA métiers accèdent aux dossiers clients, données financières, propriété intellectuelle et contrats. Le risque, c’est l’exfiltration de données vers des modèles IA publics, le shadow AI et l’injection de prompts. Les agents IA de sécurité accèdent aux logs, renseignements sur les menaces, vulnérabilités, identités et à l’architecture réseau. Le risque, c’est l’exposition de toute votre posture de sécurité, la cartographie de la surface d’attaque pour les adversaires et la fuite d’identifiants.

Le problème s’aggrave : la plupart des organisations déploient des agents IA dans ces deux domaines sans gouvernance unifiée d’aucun côté. Le métier a ses lacunes de gouvernance. La sécurité a les siennes. Et les deux communiquent rarement — une dynamique confirmée par les données d’Ivanti, où 48 % des professionnels de la sécurité estiment que l’IT ne réagit pas avec suffisamment d’urgence aux préoccupations de cybersécurité et 40 % pensent que l’IT ne comprend pas la tolérance au risque de l’organisation.

Fatigue liée aux alertes, pénurie de talents et pression à l’automatisation

Le rapport d’Ivanti explique pourquoi les équipes de sécurité se tournent si vite vers l’IA agentique — et pourquoi cette rapidité génère elle-même du risque.

La fatigue liée aux alertes écrase les opérations de sécurité. Les équipes sont submergées par le volume d’alertes à trier, analyser et traiter. Quatre-vingt-douze pour cent des personnes interrogées estiment que l’automatisation réduit leur temps moyen de réponse. Les agents IA capables de trier les alertes, de corréler les renseignements sur les menaces et de prioriser les réponses ne sont pas un luxe — ils sont vitaux. Mais quand on se noie, on ne vérifie pas toujours la solidité de la bouée qu’on vous lance.

La pénurie de talents aggrave la situation. Le manque de talents qualifiés reste le principal frein à l’excellence en cybersécurité, selon l’enquête Ivanti. Quarante-trois pour cent des professionnels de la sécurité déclarent un niveau de stress élevé et 79 % estiment que cela nuit à leur santé physique et mentale. Quand on manque de personnel, et que ceux qui restent sont à bout, la tentation de confier des tâches à des agents IA sans gouvernance adéquate est immense. La pénurie de talents ne crée pas seulement un problème de ressources — elle crée un problème de gouvernance, car ceux qui devraient garantir la sécurité du déploiement de l’IA sont déjà surchargés.

La fragmentation des outils complique le défi. Les agents IA de sécurité doivent accéder à des données issues de multiples outils — SIEM, EDR, scanners de vulnérabilités, plateformes de threat intelligence — chacun ayant ses propres contrôles d’accès et capacités d’audit. Le rapport d’Ivanti identifie cette fragmentation comme un frein à l’automatisation efficace par l’IA. Et des outils fragmentés signifient une gouvernance fragmentée : chaque outil a son propre moteur de règles, son propre format de logs, son propre modèle d’accès. Lorsqu’un agent IA opère sur l’ensemble, les failles de gouvernance se multiplient.

Résultat : un schéma que les données d’Ivanti rendent alarmant : les équipes de sécurité déploient des agents IA à toute vitesse, sous pression, sans disposer des processus nécessaires pour le faire en toute sécurité. L’adoption va bien plus vite que la préparation — comme cela a été le cas côté métier.

Les attaques contre les agents IA sont déjà une réalité

Si le manque de gouvernance n’était qu’un problème de conformité, ce serait déjà grave. Mais la menace est active et avérée.

Les recherches de Trend Micro sur les vulnérabilités des agents IA ont démontré que des agents IA multimodaux peuvent être manipulés via des instructions cachées dans des images ou documents, déclenchant l’exfiltration de données sensibles sans aucune interaction humaine. Les catégories d’attaques concernées incluent les données personnelles, informations financières, informations médicales protégées, secrets d’affaires, identifiants d’authentification et documents confidentiels téléchargés (brief exécutif Trend Micro).

Des chercheurs sur arXiv ont mis au point un exploit de bout en bout contre un agent IA basé sur RAG. Une page web malveillante contenant des instructions cachées a poussé l’agent à extraire des secrets de sa base de connaissances interne et à les transmettre à un serveur contrôlé par l’attaquant — en utilisant l’outil de recherche web natif de l’agent comme canal d’exfiltration. Leur conclusion : les agents LLM actuels utilisant des outils et RAG présentent une « vulnérabilité fondamentale » à l’injection indirecte de prompts, et les mécanismes de sécurité intégrés au modèle sont insuffisants sans couches défensives supplémentaires.

Appliquez maintenant ces vecteurs d’attaque à un agent IA de sécurité. Un agent ayant accès à vos résultats d’analyse de vulnérabilité, manipulé par injection de prompt, pourrait transmettre la liste complète de vos systèmes non corrigés à un attaquant. Un agent ayant accès à vos playbooks de réponse aux incidents, compromis via un plugin malveillant, pourrait révéler précisément comment vous réagissez aux violations — offrant aux attaquants un guide pas à pas pour contourner vos défenses. Un agent ayant accès aux données d’identité pourrait exposer des identifiants privilégiés et des chemins d’élévation de privilèges.

Ce n’est pas de la spéculation. Les vecteurs d’attaque sont prouvés. Les données auxquelles les agents IA de sécurité doivent accéder sont exactement celles que recherchent les attaquants. Le seul ingrédient manquant, c’est la gouvernance — et le rapport d’Ivanti indique que la plupart des organisations en sont dépourvues.

77 % déjà touchés par des deepfakes. Seulement 27 % préparés. Et maintenant, on ajoute les agents IA.

Le rapport d’Ivanti met en lumière une autre dimension qui croise directement la problématique de gouvernance des agents IA. Soixante-dix-sept pour cent des organisations ont déjà été ciblées par des attaques deepfake, plus de la moitié ayant fait face à des tentatives de phishing sophistiquées et personnalisées grâce à cette technologie. Quarante-huit pour cent considèrent le contenu numérique synthétique comme une menace élevée ou critique — mais seuls 27 % se disent très bien préparés. Cela fait un écart de 21 points entre la prise de conscience et la préparation réelle.

Seuls 30 % des professionnels de la sécurité sont convaincus que leur CEO saurait identifier un deepfake. Et c’est dans cet environnement que les organisations déploient des agents IA autonomes avec un accès large à des systèmes sensibles.

C’est la convergence qui compte. Les attaques alimentées par l’IA deviennent plus sophistiquées. Les équipes de sécurité déploient des agents IA pour riposter. Ces agents ont besoin d’accéder aux données de sécurité les plus sensibles de l’organisation. Et la gouvernance nécessaire pour sécuriser l’ensemble fait encore défaut à la majorité des organisations.

Ce que requiert réellement la gouvernance des agents IA de sécurité

Le rapport Cyber Pulse de Microsoft préconise une approche Zero Trust pour les agents — appliquer les mêmes principes que pour les utilisateurs humains : accès au strict nécessaire, vérification explicite de « qui ou quoi » demande l’accès, et postulat de compromission dès la conception. Pour les agents IA de sécurité, cela implique des exigences précises et non négociables.

Les agents IA de sécurité doivent accéder aux données de menace via une passerelle gouvernée, jamais par des connexions directes aux bases de données. Un agent de détection des menaces n’a pas besoin d’accéder aux résultats d’analyse de vulnérabilité. Un agent de tri des alertes n’a pas besoin d’accéder à la topologie réseau. Chaque agent doit accéder uniquement aux données nécessaires à sa fonction — rien de plus. Chaque demande doit être authentifiée et autorisée avant l’accès aux données, et chaque interaction doit être consignée dans une piste d’audit immuable permettant de reconstituer précisément quelles données ont été consultées, quand, et ce que l’agent en a fait.

L’exécution en environnement isolé est essentielle. Les agents IA doivent fonctionner dans des environnements cloisonnés qui empêchent tout mouvement latéral en cas de compromission. Les contrôles DLP doivent empêcher les données de sécurité — logs, analyses de vulnérabilité, renseignements sur les menaces — de sortir vers des services IA externes. La détection d’anomalies doit signaler tout comportement inhabituel, comme un agent qui demanderait soudainement des téléchargements massifs de données de vulnérabilité qu’il ne consulte pas habituellement.

Et surtout, les organisations doivent instaurer une gouvernance unifiée pour les agents IA métiers et sécurité. Maintenir des cadres de gouvernance séparés pour les agents de productivité et de sécurité crée la même fragmentation qu’Ivanti identifie comme un frein à l’automatisation efficace. Une seule plateforme, un seul moteur de règles, une seule piste d’audit — couvrant tous les agents IA de l’organisation, quelle que soit leur fonction.

Le Réseau de données privé Kiteworks apporte cette couche de gouvernance. Sa passerelle de données IA crée un pont Zero Trust entre les systèmes IA — y compris les agents IA de sécurité — et les données d’entreprise, garantissant que les informations sensibles ne quittent jamais l’environnement protégé. Son serveur MCP sécurisé isole l’exécution des agents IA avec authentification OAuth 2.0, détection d’anomalies et application des cadres de gouvernance existants. Et sa gouvernance unifiée multi-canal couvre le partage de fichiers, le transfert sécurisé de fichiers, l’e-mail, les formulaires web, les API et les interactions IA sous un même moteur de règles avec une piste d’audit immuable unique.

Pour les agents IA de sécurité, cela signifie qu’un agent de détection des menaces accède aux données d’alerte sous gouvernance, sans pouvoir atteindre les analyses de vulnérabilité ou la topologie réseau. Un agent de réponse aux incidents accède aux données nécessaires à sa fonction, avec traçabilité et auditabilité. Et si un agent est compromis, l’organisation peut reconstituer exactement quelles données ont été exposées — avec des preuves à valeur légale pour satisfaire les régulateurs et les auditeurs.

Les enjeux dépassent la simple fuite de données

L’exposition financière liée à une gouvernance défaillante de l’IA est déjà bien documentée. Le coût moyen d’une fuite de données s’élève à 4,88 millions de dollars ; dans la santé, 10,93 millions (IBM Cost of a Data Breach Report, 2024). Les amendes du règlement européen sur l’IA atteignent 35 millions d’euros ou 7 % du chiffre d’affaires annuel mondial. Les sanctions RGPD peuvent s’élever à 20 millions d’euros ou 4 % du chiffre d’affaires.

Mais un agent IA de sécurité compromis engendre des dommages qui vont bien au-delà du coût d’une fuite. Quand des attaquants accèdent à vos résultats d’analyse de vulnérabilité, ils n’ont plus besoin de sonder vos systèmes — ils ont déjà la liste des failles. Quand ils obtiennent vos playbooks de réponse aux incidents, ils peuvent concevoir des attaques pour échapper à vos défenses. Quand ils disposent de votre topologie réseau, ils planifient leur mouvement latéral avant même d’avoir franchi le périmètre.

C’est la différence entre une fuite de données et une compromission stratégique totale. Et c’est le risque que prennent 87 % des équipes de sécurité lorsqu’elles déploient des agents IA sans la gouvernance nécessaire pour contrôler leurs accès.

Trois priorités pour les organisations qui déploient des agents IA de sécurité

Premièrement, appliquez le principe du moindre privilège aux agents IA de sécurité avec autant — voire plus — de rigueur qu’aux utilisateurs humains. Un agent de tri des alertes doit accéder aux données d’alerte. Un agent de gestion des vulnérabilités doit accéder aux données de vulnérabilité. Aucun ne doit accéder au domaine de l’autre. Cartographiez les besoins d’accès de chaque agent IA de sécurité au strict nécessaire pour sa fonction, et appliquez ces limites via une passerelle de données gouvernée — sans vous fier aux mécanismes de sécurité intégrés au modèle, que de nombreux chercheurs jugent insuffisants.

Deuxièmement, unifiez la gouvernance des agents IA métiers et sécurité sur une seule plateforme. Le rapport d’Ivanti identifie la fragmentation des outils comme un frein à l’automatisation efficace. La fragmentation de la gouvernance IA est pire encore. Maintenir des règles, des pistes d’audit et des contrôles d’accès séparés pour les agents de productivité et de sécurité crée des angles morts aux jonctions — là où les attaquants cherchent à s’introduire. Un seul moteur de règles, une seule piste d’audit, une seule couche de visibilité pour tous les agents IA de l’organisation : c’est la seule architecture qui tienne la route.

Troisièmement, préparez des capacités de réponse aux incidents en cas de compromission d’un agent IA avant d’en avoir besoin. Si un agent IA de sécurité est compromis, pouvez-vous reconstituer les données auxquelles il a accédé ? Pouvez-vous déterminer si des analyses de vulnérabilité, des renseignements sur les menaces ou des données d’identité ont été exfiltrés ? Pouvez-vous prouver aux régulateurs que l’agent a opéré dans les limites approuvées jusqu’au point de compromission ? Les journaux d’audit immuables, l’intégration SIEM et la documentation de la chaîne de traçabilité ne sont pas optionnels — ils sont le socle de la réponse aux incidents IA.

Le rapport d’Ivanti capture un moment de tension réelle en cybersécurité. Les équipes de sécurité subissent une pression extraordinaire — multiplication des menaces, pénurie de talents, épuisement, écart de préparation qui se creuse. L’IA agentique offre une vraie voie d’avenir. Mais seulement si la gouvernance existe pour éviter qu’elle ne devienne la plus grande menace interne de l’organisation.

Les 87 % qui placent l’IA agentique en priorité ont raison. La question est de savoir s’ils la sécuriseront avant qu’elle ne sécurise leurs données — pour de mauvaises personnes.

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Ressources complémentaires

• Article de blog Architecture Zero Trust : ne jamais faire confiance, toujours vérifier
• Vidéo Microsoft GCC High : les inconvénients qui poussent les sous-traitants de la défense vers des solutions plus intelligentes
• Article de blog Comment sécuriser les données classifiées une fois signalées par le DSPM
• Article de blog Instaurer la confiance dans l’IA générative grâce à une approche Zero Trust
• Vidéo Guide ultime pour le stockage sécurisé des données sensibles à destination des responsables IT