L’intelligence artificielle promet de révolutionner la cybersécurité : détection automatique de menaces, traitement massif des alertes, capacité à agir à grande échelle. Mais cette puissance s’accompagne d’une nouvelle surface d’attaque. Chaque modèle, chaque agent IA devient une entité susceptible d’être compromis.
Pour bénéficier pleinement de l’IA, les équipes sécurité doivent avant tout la sécuriser comme une infrastructure critique.
Cet article explore pourquoi l’IA, sans contrôle strict, peut devenir un risque — et comment revenir sur la voie d’un bénéfice réel et maîtrisé.
L’essentiel à retenir :
- Les systèmes d’IA sont désormais des identités à part entière — capables d’accéder à des données, d’agir, de commander.
- Sans gouvernance, contrôles d’identité et visibilité, une IA bien intentionnée peut générer plus de risques qu’elle n’en réduit.
- Six domaines de contrôle clés : accès, données, déploiement, inférence, surveillance, modèles (alignés sur les frameworks SANS Institute et OWASP).
- Automatisation ne signifie pas autonomie totale : certaines tâches doivent rester sous supervision humaine.
- La sécurité de l’IA n’est pas une option technique : c’est un enjeu stratégique et opérationnel pour les équipes SOC.
Pourquoi l’IA représente un nouveau terrain d’attaque
À mesure que les organisations intègrent l’intelligence artificielle au cœur de leurs opérations — analyse automatisée des alertes, priorisation des incidents, réponses semi-autonomes — elles introduisent un nouvel acteur dans leur architecture de sécurité : l’agent IA lui-même.
Ce dernier ne se contente pas d’observer ou de recommander, il possède des permissions, interagit avec des systèmes critiques et manipule des données sensibles. Autrement dit, chaque modèle, script ou agent autonome devient une identité supplémentaire à protéger, souvent dotée de privilèges élevés et parfois étendus à plusieurs environnements (production, cloud, APIs internes…).
Dès lors, si l’IA est compromise — par une attaque sur ses accès, par une manipulation de ses instructions ou par l’empoisonnement de ses données — elle peut devenir un outil d’attaque particulièrement puissant : exécution de commandes, extraction de données, sabotage de configurations, propagation rapide d’erreurs dans les systèmes de défense.
Ce changement de paradigme impose donc de nouvelles exigences :
- Une segmentation stricte pour limiter les pivotages d’un agent IA vers d’autres systèmes,
- Une gouvernance d’identité rigoureuse : qui autorise l’agent, pour faire quoi et quand ?
- Une journalisation détaillée afin de comprendre et retracer le comportement de l’IA en cas d’incident.
Il ne suffit plus de protéger l’utilisateur contre l’attaque : il faut désormais protéger l’agent contre la compromission, et protéger l’organisation contre un agent dévoyé. La confiance ne doit plus être implicite mais méthodiquement établie — dans les données qu’il reçoit, dans les actions qu’il exécute, et dans les résultats qu’il produit.
Les fondements de la confiance dans un système IA agentic
Pour qu’un agent IA puisse agir de manière autonome sans devenir un risque, il doit être traité comme n’importe quelle identité sensible du système d’information — avec des règles de sécurité adaptées à ses capacités.
1. Une identité propre et des privilèges strictement limités
Chaque agent IA doit disposer de son propre profil d’accès, défini selon le principe du « moindre privilège » : lui donner uniquement les autorisations nécessaires, rien de plus. Cela permet de réduire fortement les dégâts potentiels si l’IA est détournée ou se comporte de manière imprévue. Un agent chargé de détecter les menaces n’a par exemple aucune raison d’avoir le droit de modifier des configurations ou des règles de pare-feu.
2. Authentification forte et rotation régulière des clés d’accès
Un agent IA utilise souvent des tokens, clés API ou certificats pour se connecter à des ressources internes. Si ces clés sont volées ou clonées, l’attaquant se fait passer pour l’IA, sans être détecté. La mise en place d’une authentification robuste (MFA machine-to-machine, rotation des tokens, expiration courte) est indispensable pour empêcher qu’un agent ne devienne un infiltré invisible au sein du système.
3. Journalisation détaillée et traçabilité complète
Un agent autonome exécute des actions parfois nombreuses, rapides et complexes. Sans suivi précis, impossible de déterminer :
- Quelles décisions l’IA a prises,
- Dans quel contexte,
- Avec quelles conséquences,
- Et si une action a été manipulée.
Tracer chaque opération permet d’enquêter après incident, de corriger l’IA si elle se trompe, et de détecter les signaux d’une compromission en cours.
4. Séparation, isolation et confinement possible
Si un agent IA adopte un comportement anormal, il doit pouvoir être immédiatement isolé du reste du réseau. Une architecture efficace doit permettre :
- La séparation stricte entre les agents IA,
- La mise en quarantaine automatique en cas d’anomalie,
- Un contrôle des communications entre modèles. Ainsi, un seul agent défaillant ne peut pas contaminer l’ensemble du système, ni entraîner des actions en cascade.
Sécuriser un agent IA, c’est appliquer les mêmes principes que pour une entité humaine à haut privilège — identité maîtrisée, contrôles stricts, visibilité totale et capacité de confinement. Sans ces fondations, la confiance dans l’IA n’est qu’une illusion… et la menace se cache déjà dans nos systèmes.
Les meilleures pratiques pour sécuriser l’IA
L’adoption de l’intelligence artificielle dans les organisations impose une nouvelle discipline de sécurité. Protéger les modèles, les données et les agents autonomes doit devenir une priorité stratégique.
Voici les piliers essentiels à mettre en place pour que l’IA reste un atout, et non une menace.
1. Contrôles d’accès : maîtriser les privilèges des agents IA
Chaque modèle, script ou agent d’IA doit être traité comme une identité numérique à part entière, avec :
- Authentification forte pour tous les accès aux systèmes critiques
- Permissions minimales adaptées au rôle réel de l’IA
- Revue régulière des droits pour éviter les privilèges dormants
En réduisant l’étendue des permissions, on diminue fortement la capacité d’action d’un attaquant en cas de compromission.
2. Contrôles des données : protéger la source d’intelligence
Une IA dépend totalement des données qu’on lui donne. Si ces données sont faussées (empoisonnement), volées (manque de classification) ou corrompues (absence de traçabilité), alors les décisions de l’IA deviennent dangereuses.
Il faut donc systématiquement :
- Classifier, nettoyer et valider les données d’entraînement et d’inférence
- Assurer une traçabilité bout-à-bout pour identifier une altération
- Appliquer le principe du need-to-know sur les données sensibles
3. Stratégie de déploiement : n’industrialiser que ce qui est sécurisé
Les équipes ne doivent jamais déployer un modèle directement en production après son développement.
Un déploiement sécurisé inclut :
- Sandboxing des tests, pour éviter les effets de bord
- Revue de sécurité dans le pipeline CI/CD
- Évaluation offensive (red teaming) simulant attaques et abus possibles
- Audit systématique des changements de version
L’objectif : empêcher un modèle non maîtrisé d’accéder prématurément au monde réel.
4. Sécurité de l’inférence : protéger l’IA en temps réel
Les attaquants peuvent cibler une IA à travers ses interactions quotidiennes. Les entrées et sorties doivent donc être :
- Vérifiées pour empêcher les injections logiques ou contextuelles
- Contrôlées pour éviter les réponses dangereuses ou erronées
- Supervisées par un humain si une action peut avoir un impact opérationnel majeur
Tout agent autonome doit disposer d’un mécanisme d’arrêt d’urgence en cas de dérive.
5. Surveillance continue : ne jamais faire confiance aveuglément
Un modèle peut se comporter de manière normale pendant longtemps… puis changer brutalement.
Pour éviter qu’une dérive ne passe inaperçue, il est essentiel de :
- Monitorer les décisions de l’IA en fonction du contexte
- Détecter les dérives dans le comportement ou la performance
- Identifier les anomalies signalant une manipulation ou un défaut interne
Sans visibilité en temps réel, on peut laisser une IA compromise agir longtemps sans la détecter.
6. Sécurité des modèles : protéger le cerveau de l’IA
Le modèle lui-même doit être protégé contre la substitution par une version malveillante, le vol de propriété intellectuelle et le ré-entraînement accidentel ou malicieux.
Cela implique 3 actions essentielles :
- Vérifier l’intégrité du modèle avant chaque utilisation
- Garder un historique complet de son cycle de vie
- Restreindre strictement les accès au modèle
En d’autres termes : le modèle doit devenir un artefact traçable et sécurisé comme n’importe quel système critique, car sécuriser l’IA, c’est appliquer une véritable hygiène cyber à chaque maillon : l’agent, les données, le pipeline, l’exécution, la surveillance et le modèle lui-même. C’est seulement ainsi que l’autonomie devient une force — et non un risque.
Trouver le juste équilibre entre automatisation et supervision
L’IA peut devenir un assistant infatigable, idéal pour traiter de très grandes quantités de données ou exécuter des tâches répétitives. Mais les équipes ne peuvent ni ne doivent automatiser toutes les tâches. Il est essentiel de distinguer ce qui relève d’une intervention automatique et ce qui requiert encore un jugement humain.
- Automatiser les tâches répétitives et bien définies : Tout ce qui peut être mesuré, standardisé et contrôlé doit être confié à l’IA (tri des logs, enrichissement des signalements, consolidation d’alertes). Dans ces cas, l’automatisation permet de gagner en rapidité et de réduire les erreurs humaines.
- Maintenir une supervision humaine sur les actions à fort impact : Les décisions impliquant un contexte complexe, une évaluation éthique ou un risque stratégique doivent rester sous contrôle humain. Une IA ne doit pas, par exemple, tenir seule la responsabilité d’isoler un service critique ou de bloquer un système de production.
Ce partage des rôles dépend de plusieurs critères : tolérance au risque, coût potentiel d’une décision incorrecte, maturité du processus et niveau de confiance dans le modèle.
Les équipes doivent donc classer leurs tâches avant de déléguer — intégralement ou partiellement — l’exécution à un agent IA.
L’intégration de l’IA dans les opérations de sécurité est une étape inéluctable. Mais pour en tirer un réel bénéfice, les équipes doivent sécuriser l’IA comme une infrastructure critique, en appliquant les mêmes exigences que pour les systèmes de production traditionnels.
Gouvernance des identités, contrôle des données, déploiement raffiné, supervision humaine — voilà les piliers de l’usage responsable de l’IA. Sans cela, les outils conçus pour protéger peuvent devenir des tremplins d’attaque.
En fin de compte, le véritable progrès ne vient pas simplement de ce que l’IA peut faire, mais de comment elle le fait, dans quel cadre et avec quelles garanties.