L’essor de l’intelligence artificielle transforme les méthodes de travail, mais entraîne également de nouveaux défis en matière de cybersécurité, notamment dans les infrastructures cloud. Les cybercriminels ciblent de plus en plus les environnements exploitant des workloads IA, attirés par leur forte valeur stratégique.
Une adoption massive de l’IA, mais des risques sous-estimés
L’intelligence artificielle est désormais omniprésente en entreprise : 72 % des organisations y ont recours, et 65 % exploitent l’IA générative, selon une étude récente de McKinsey. Cet engouement s’explique par la capacité de l’IA à accélérer les développements et automatiser des tâches complexes. Toutefois, ce code généré rapidement ne bénéficie pas toujours d’un niveau de sécurité optimal. Peu d’entreprises adoptent une approche « shift left », qui consiste à intégrer un audit de sécurité dès les premières phases du développement. Or, une telle démarche permettrait de réduire de moitié les vulnérabilités critiques.
Par ailleurs, l’IA améliore la surveillance des données en facilitant l’analyse de volumes massifs, permettant ainsi une détection des anomalies plus rapide et précise. Pourtant, les charges de travail IA nécessitent d’importantes ressources informatiques et manipulent des données sensibles, notamment pour l’entraînement de modèles propriétaires. Selon une étude Sysdig, 34 % des workloads IA actuellement déployés présentent un risque de sécurité majeur. Cette situation devient d’autant plus préoccupante avec l’arrivée de nouvelles réglementations européennes comme la directive NIS2 et l’IA Act, qui s’appliqueront d’ici 2026.
L’IA générative au service de la cybersécurité
Face à ces enjeux, les plateformes CNAPP (Cloud-Native Application Protection Platform) deviennent des solutions clés. Ces outils permettent une gestion unifiée de la sécurité en intégrant plusieurs fonctionnalités : protection multicloud, gestion des accès, surveillance des menaces et correction automatisée des vulnérabilités.
L’IA générative apporte une avancée majeure en matière de détection et de réponse aux cyberattaques. Alors que les premières solutions d’IA ne faisaient qu’apporter un support basique aux équipes de sécurité, les dernières générations permettent une analyse en temps réel des menaces et une gestion proactive des risques. Concrètement, le temps de détection des incidents, qui prenait auparavant plus de deux semaines, peut être réduit à quelques minutes.
Les capacités avancées de l’IA permettent également une meilleure contextualisation des menaces et des recommandations plus pertinentes. Grâce à un raisonnement multi-étapes, les outils modernes analysent chaque événement en profondeur, proposent des stratégies de prévention et accompagnent les équipes dans la mise en œuvre de solutions adaptées. Selon Gartner, ces plateformes ne sont plus une simple tendance, mais un élément central pour garantir une cybersécurité efficace et proactive dans un environnement cloud de plus en plus complexe.
Dans ce contexte, les entreprises doivent s’adapter rapidement pour sécuriser leurs infrastructures tout en exploitant le potentiel de l’IA. Le rôle des responsables de la cybersécurité devient ainsi essentiel pour intégrer ces innovations de manière fiable et maîtrisée.
[1] Source : The state of AI in early 2024 : Gen AI adoption spikes and starts to generate value | McKinsey
[2] Source : https://sysdig.com/2024-cloud-native-security-and-usage-report/
[3] Source : Le benchmark 5/5/5 – Sysdig
