Introduction
Les entreprises ont passé des années à renforcer la sécurité périmétrique – en corrigeant les CVE, en appliquant la MFA, en chiffrant les données au repos et en transit. En 2026, une part croissante des incidents de sécurité majeurs ne résultera pas du fait que des attaquants franchissent ces contrôles. Ils proviendront d'adversaires exploitant les systèmes autonomes que l'entreprise elle-même a déployés et auxquels elle fait confiance : l'AI agentique.
AI agentique – des systèmes qui effectuent de façon autonome des tâches à plusieurs étapes, prennent des décisions et interagissent avec les API pour écrire et déployer du code sans intervention humaine – ont rapidement évolué du stade de la preuve de concept à la production. D'ici 2026, Gartner prévoit que près de 40 % des applications d'entreprise incluront des agents spécialisés par tâche et signale que la surveillance de l'AI agentique sera la principale préoccupation en matière de cybersécurité.
La principale préoccupation n'est pas que les agents IA soient mal conçus. C'est que la plupart des entreprises les ont mis en place avant que les structures de gouvernance, telles que la gouvernance des identités, la classification des données et la réponse aux incidents, nécessaires pour les contrôler et les contenir, ne soient en place. Cette approche – déployer d'abord, gouverner ensuite – a créé une faille systémique de résilience, non pas au périmètre, mais au cœur opérationnel de l'entreprise. Les entreprises ont renforcé leurs coffres, mais confié les clés aux machines. L'AI agentique est la menace interne auto-générée.
Là où existe le déficit de gouvernance
La surveillance n'a pas suivi le rythme des déploiements
Un sondage CIO de Gartner mené à la fin de 2025 a révélé que 24 % des organisations avaient déployé des agents IA et que 50 % étaient en voie de le faire. La plupart ne disposaient pas de cadres de gouvernance pour les déploiements. Le rapport IBM Cost of a Data Breach 2025 explique les coûts associés à l'absence de gouvernance structurée pour l'IA. Le déploiement d'agents IA signifie que les équipes de sécurité doivent mettre en œuvre de façon rétroactive des contrôles pour des agents opérant avec des accès privilégiés.
Pourquoi l'IA fantôme devrait vous inquiéter
Selon l’enquête sur la cybersécurité Gartner 2026, 57 % des employés utilisent des outils GenAI personnels pour le travail et au moins 1 employé sur 3 saisit des données sensibles (p. ex., données clients, informations financières, documents juridiques) dans des outils qui n'ont pas fait l'objet d'une révision de sécurité. L'utilisation d'outils personnels d'IA est facilitée par des plateformes sans code ou à faible code permettant le déploiement d'agents IA sans intervention du personnel de sécurité. Les vulnérabilités de ces usages se situent hors du périmètre des contrôles existants de DLP, de sauvegarde et de classification.
Identités machines : une nouvelle crise de la gestion des identités et des accès
Chaque agent crée une identité numérique unique à l’aide d’une clé API, d’un jeton ou d’OAuth. L’étude 2026 de la Cloud Security Alliance a révélé que la majorité des organisations ne tiennent pas de registre en temps réel de tous les agents déployés. Parmi celles qui le font, très peu ont confiance que leurs systèmes IAM puissent suivre le rythme des identités machine qu’elles déploient. En réalité, les identités d'agents sont créées avec des permissions volontairement larges et celles-ci sont rarement modifiées, voire jamais révoquées. Le CrowdStrike 2025 Threat Hunting Report montre comment des adversaires peuvent utiliser les identités d'agents pour se déplacer horizontalement et rapidement dans une infrastructure, plus efficacement que toute attaque orchestrée manuellement. Parmi les nouvelles menaces pour 2026, Gartner cite spécifiquement la mise en œuvre de l'enregistrement des agents, l'adoption du principe du moindre privilège pour les identifiants IAM des agents et la surveillance des comportements des agents comme étant les améliorations d’architecture de sécurité les plus critiques pour 2026.
À quoi ressemble concrètement une architecture résiliente pour l’AI agentique
Ce profil de risque ne requiert pas de ralentir l’adoption de l’IA. Il exige plutôt une adoption régie par l’architecture dès le départ. Trois disciplines techniques structurent cette architecture.
Inventaire des agents et profils comportementaux de référence
On ne peut appliquer des contrôles à des actifs qu’on ne peut recenser. Cela nécessite un inventaire complet et mis à jour en continu de tous les agents présents dans l’environnement — qu'ils soient autorisés ou non, internes ou externes, incluant les tiers, avec leur portée d’accès, leurs identifiants et les profils comportementaux attendus. Une fois la base de référence établie, les anomalies de comportement causées par des appels API inattendus, des modèles inhabituels d’accès aux données et l’utilisation d’identifiants en dehors de leurs horaires normaux deviendront détectables. Sans cela, les outils Zero Trust et SIEM fonctionneront avec les lacunes d’un inventaire incomplet des actifs.
Zero Trust étendu aux identités non humaines
Les principes Zero Trust, vérification continue, moindre privilège et présomption de brèche ont été conçus pour les sessions et charges de travail des utilisateurs humains. Pour les appliquer aux acteurs machines, la pile d'identité doit être complètement ré-ingénierée. Il s'agit de créer des identités auditables pour chaque agent, d’utiliser des identifiants restreints au minimum d’accès nécessaire à la tâche spécifique, d’utiliser des jetons de courte durée avec renouvellement obligatoire et d’évoluer de permissions statiques vers des permissions contextuelles à l’exécution.
Traçabilité et classification des données générées par l’IA
La protection traditionnelle des données part du principe que les actifs connus résident à des endroits connus. Le flux de travail agentique brise entièrement cette hypothèse. Il peut lire à partir d’un CRM, extraire des fichiers non structurés à partir d’un espace de contenu, générer des inférences intermédiaires et écrire des résultats sur une plateforme collaborative, le tout en quelques secondes, et créer des artefacts de données couvrant plusieurs niveaux de classification et se trouvant à des endroits impossibles à prévoir dans une carte de données. La résilience signifie baliser les données dès leur création par l’IA, conserver la traçabilité à travers des flux multi-agents et appliquer les mêmes contrôles de gouvernance aux données générées par l’IA qu’à celles générées par les humains. Les prévisions cybersécurité Forrester 2026 rendent la conséquence de gouvernance explicite : sans garde-fous appropriés, les systèmes d’AI agentique pourraient sacrifier la précision au profit de la rapidité de livraison et, en cas d’échec, les incidents proviennent d’une cascade de défaillances à travers le système, et non d’un point d’erreur unique.
Gouvernance avec humain dans la boucle
La recherche Gartner 2026 sur la cybersécurité mentionne que, pour réaliser le plein potentiel de l’IA dans les opérations de sécurité, les organisations doivent accorder autant d’importance aux personnes qu’à la technologie. En pratique, cela signifie définir des points d’approbation humaine explicites dans les flux de travail agentiques pour les actions touchant à des données sensibles, déclenchant des transactions financières ou modifiant des contrôles d’accès. Les agents devraient fonctionner dans des limites clairement définies ; toute action sortant de ce cadre doit être soumise à l’approbation d’un responsable humain avant d’aller plus loin. Cette couche de gouvernance rend les opérations IA auditables, ce qui devient de plus en plus une exigence réglementaire dans des cadres comme DORA et NIS2.
Conclusion :
Le périmètre de sécurité d'entreprise ne se situe plus à la périphérie du réseau. Il traverse désormais chaque agent, chaque identité machine et chaque artefact de données produit par des systèmes IA autonomes. Combler cet écart de cyber-résilience nécessite de nouvelles capacités techniques que la plupart des organisations n’ont pas encore développées, telles que les inventaires d’agents, la gouvernance des identités machine, la traçabilité des données IA et des scénarios d’intervention pour les incidents en cascade plutôt que pour des brèches ponctuelles.
Chez HCLTech, nous disposons de capacités complémentaires pour relever ce défi. HCLTech AI Factory fournit une base gouvernée pour les opérations d’AI agentique – avec orchestration intégrée des agents, observabilité des modèles et contrôles de gouvernance définissant les limites de supervision humaine à l’échelle de l’infrastructure. Il propose aussi le Red Teaming, qui permet de simuler des engagements adverses afin de déterminer comment les agents utiliseront leurs outils. VisualizeNXT étend la capacité d’AI Factory à la couche données, en identifiant les données sombres et sensibles dispersées dans des environnements de stockage non structurés. Cela inclut les données générées par les agents IA se retrouvant dans des espaces fichiers et des espaces de collaboration en dehors du périmètre de gouvernance. Ensemble, ces solutions gouvernent ce que font les agents et protègent ce qu’ils créent.
Le déploiement d’agents IA sans aucun contrôle n’est pas un accélérateur ; c’est une forme de dette technique différée, enveloppée dans une question de sécurité. Les organisations qui déploient des agents IA tout en construisant simultanément un mécanisme de contrôle auront un avantage concurrentiel sur celles qui mettent en place des contrôles de façon réactive après un incident.
Références
- Gartner — Top Cybersecurity Trends for 2026
- Forrester — Predictions 2026: Cybersecurity and Risk Leaders Grapple With New Tech and Geopolitical Threats, Paddy Harrington
- IBM — Cost of a Data Breach Report 2025 (Conducted by Ponemon Institute)
- CrowdStrike — 2025 Threat Hunting Report: Adversaries Weaponize and Target AI at Scale
- HCLTech – Securing AI Agents by Design: Autonomous, Compliant, Secure
- HCLTech – VisualizeNXT: Securing the unseen – Dark Data Assessment for Enhanced Security
