Sécuriser l'IA agentique : un enjeu stratégique pour les entreprises

L'IA agentique autonome promet efficacité et réduction des coûts, mais confronte les entreprises à des défis majeurs en matière de sécurité, de gouvernance et de confiance.

L’essor de l’intelligence artificielle agentique marque un tournant majeur dans l’évolution technologique. Capable d’agir de manière autonome, cette nouvelle génération d’IA offre un potentiel considérable en matière d’efficacité et de réduction des coûts. Mais elle soulève également des questions cruciales de sécurité, de gouvernance et de confiance pour les entreprises. Leur capacité à maîtriser ces enjeux sera déterminante pour la réussite de leur transformation numérique.

Entre opportunité et vulnérabilité

Nous sommes entrés dans l’ère de l’IA agentique. Contrairement aux systèmes traditionnels, ces agents autonomes prennent des décisions en temps réel, initient des actions de manière indépendante et interagissent de façon fluide avec les API, les services cloud et les données d’entreprise. Leur potentiel va bien au-delà de l’automatisation, ouvrant la voie à une autonomie opérationnelle qui révolutionne des domaines tels que la logistique, la relation client, la finance et la cybersécurité.

Cependant, cette avancée s’accompagne de nouveaux risques. L’IA agentique brouille les frontières identitaires entre humains, machines et agents numériques. Elle élargit les surfaces d’attaque en multipliant les interconnexions, et menace l’intégrité des données si elle venait à être exploitée ou manipulée. Sans un socle robuste de confiance numérique, les entreprises s’exposent à des cyberattaques, à des violations de données et à des défaillances critiques.

L’attrait économique lié à l’IA est pourtant indéniable. Gartner estime qu’à l’horizon 2029, le recours à des agents IA pourrait réduire de 30 % les coûts opérationnels associés aux problématiques courantes de service client. Selon le 2025 Cybersecurity Innovations Survey, plus de la moitié des entreprises interrogées (53 %) déclarent avoir déjà déployé des agents IA personnalisés. Les investisseurs, de leur côté, incitent à accélérer l’adoption pour générer des bénéfices tangibles, notamment en termes d’efficacité et de réduction des coûts.

Mais la réalité de terrain reste contrastée. De nombreuses entreprises s’engagent dans l’expérimentation sans avoir mesuré et anticipé les exigences d’infrastructure nécessaires à un déploiement à grande échelle. La gestion de la confiance, de l’identité et du cycle de vie devient exponentiellement plus complexe dès lors que des milliers d’agents interagissent via des environnements cloud et des API.

La PKI : un socle indispensable

Le Model Context Protocol (MCP), en voie de devenir une interface standard entre IA, données et applications, illustre bien les enjeux actuels. Encore balbutiant, il repose fréquemment sur des implémentations dépourvues des mécanismes de sécurité avancés indispensables aux environnements d’entreprise, tels que le contrôle d’accès basé sur les rôles ou la rotation automatisée des identifiants. L’utilisation persistante de clés fixes ou de secrets partagés constitue, à terme, une vulnérabilité majeure.

Dans ce contexte, l’authentification par certificats et la PKI (Public Key Infrastructure) apparaissent comme un socle incontournable. Elles offrent des réponses éprouvées pour sécuriser les identités non humaines à grande échelle. Le TLS mutuel (mTLS) permet aux agents de s’authentifier réciproquement avant tout échange de données ; les certificats éphémères réduisent le temps la confiance accordée à un agent ; et les clés matérielles renforcent la protection des systèmes embarqués comme les drones ou les véhicules. Cisco rappelle d’ailleurs que les attaques basées sur l’identité représentaient déjà 60 % des incidents de cybersécurité en 2024, un signal d’alerte à l’heure où l’IA agentique multiplie les points d’exposition.

IA agentique : les grandes questions à anticiper

Pour que l’IA agentique puisse évoluer de manière responsable, les entreprises doivent aligner leurs cadres de sécurité, leurs politiques de gouvernance et leurs priorités stratégiques. Trois axes principaux se dégagent.

1.       Sécurité et mise à l’échelle

L’IA agentique se déploie déjà dans des environnements sensibles et exige un haut degré d’autonomie pour tenir ses promesses en matière d’efficacité et de réduction des coûts. La mesure du retour sur investissement, la désignation d’un responsable des risques et la capacité à informer le conseil d’administration sur l’état de préparation constituent des prérequis. Mais à mesure que des milliers d’agents interagissent via API et environnements cloud, la gestion de la confiance, de l’identité et du cycle de vie se complexifie rapidement, impliquant des coûts d’infrastructure et de maintenance à long terme qu’il convient d’anticiper dès la phase pilote.

2.       Innovation rapide et sécurité éprouvée

La vitesse de l’innovation expose les entreprises au risque de négliger la sécurité. Or, un agent compromis peut générer des dommages rapides et difficiles à détecter. Les entreprises doivent intégrer dès la conception des mécanismes robustes d’identité cryptographique, de visibilité et de gouvernance, tout en prévoyant de plans de réponse pour les incidents majeurs. Des standards éprouvés tels que la PKI, le TLS mutuel ou l’authentification par certificats s’imposent comme les piliers de la résilience. À l’inverse, des pratiques comme le recours à des secrets statiques constituent une fragilité à terme.

3.       Gouvernance, éthique et responsabilité

L’intégration croissante des agents IA dans les processus opérationnels soulève des enjeux juridiques, éthiques et réputationnels. La mise en place de comités de gouvernance dédiés, de mécanismes de supervision et de dispositifs de révocation d’accès est essentielle. Sans cadre équivalent à celui appliqué aux collaborateurs (RH, performance, contraintes réglementaires), les agents risquent d’agir sans contrôle effectif. La responsabilité des entreprises vis-à-vis des régulateurs et du public dépendra de leur capacité à démontrer qu’elles disposent de systèmes vérifiables et d’une confiance révocable.

L’IA agentique n’est donc pas seulement une innovation technologique. Elle oblige les entreprises à repenser leurs fondations en matière de sécurité, de gouvernance et de responsabilité. Adopter des cadres éprouvés, investir dans une infrastructure d’identité évolutive et aligner les politiques sur cette nouvelle réalité ne sont plus des options, mais des conditions de succès.

L’avenir appartient à celles et ceux qui sauront instaurer la confiance dans un monde où humains et agents numériques collaborent déjà au quotidien.