Perspectives sur les opérations de sécurité résilientes

Le 2 août, de nouvelles règles européennes relatives à la transparence des systèmes d'intelligence artificielle (IA) sont entrées en vigueur.

Ces règles visent à distinguer les contenus générés ou manipulés par l’IA des contenus authentiques, permettant ainsi aux particuliers et aux entreprises de prendre des décisions éclairées et de se prémunir contre les arnaques ou la désinformation. Tandis que ces réglementations s'attachent à préserver la confiance du public et à réduire les risques externes, les organisations se tournent vers l'interne pour mettre ces technologies au service de leur propre protection.

L'IA révolutionne la protection des personnes, des actifs et des données dans les environnements physiques et cyber. Pour développer pleinement le potentiel de leurs systèmes, de nombreuses organisations doivent toutefois renoncer à des infrastructures obsolètes et morcelées, ainsi qu'à une dette technique accumulée. Une transformation réussie repose donc sur des bases solides. C’est désormais grâce à des plateformes matérielles et logicielles flexibles et interopérables que les organisations modernisent l'ensemble de leur écosystème de sécurité.

Les freins à la valorisation d’une sécurité portée par l'IA

Pour réussir leur modernisation, les entreprises doivent être capables d'en mesurer et d'en concrétiser la valeur réelle. Bien souvent, les utilisateurs finaux peinent à concevoir un modèle économique tirant parti de l'intégration, de l'automatisation et de l'IA afin de prouver des gains financiers concrets. De plus, ils sous-estiment régulièrement l'ampleur des investissements et des évolutions nécessaires à l'adaptation de leur infrastructure de sécurité.

En outre, la majorité des systèmes de sécurité se sont développés au fil du temps, accumulant des équipements anciens encore actifs, des silos applicatifs, ainsi que des couches logicielles, matérielles et d’intégration qui n'ont pas été conçues pour évoluer à grande échelle. S'ajoute à cela le fait que ces infrastructures ont été pensées uniquement pour la sécurité, sans aucune optimisation pour l'IA. Évaluer la préparation à l'IA du socle de sécurité et des outils informatiques de l'entreprise s'avère donc indispensable pour réussir le passage à un environnement fondé sur l'IA.

Dans certains cas, les organisations traitent la dette technique en superposant du logiciel sur des piles de solutions vieillissantes afin d'obtenir des bénéfices à court terme ou d'éviter une modernisation complète. Toutefois, ces gains à court terme restent limités et introduisent une complexité accrue ainsi que des vulnérabilités cyber. Les équipes de sécurité passent alors des heures à interpréter des alertes, à gérer des évolutions complexes pour assurer l'interopérabilité des systèmes, à développer des solutions de contournement sur mesure, pour finalement passer à côté des nouvelles fonctionnalités.

À long terme, les organisations qui modernisent leur infrastructure sont nettement plus susceptibles de faire passer l'IA du stade expérimental au stade opérationnel. Elles y parviennent en unifiant les flux de données, en adoptant des plateformes interopérables pour la sécurité et les outils opérationnels clés, et en éliminant les frictions entre les mondes physique et cyber.

Bâtir un socle moderne unifiant les mondes physique, cyber et OT

L’avenir de l'IA dans le secteur de la sécurité offre des opportunités uniques d'apporter une valeur métier allant bien au-delà de la simple sécurité. Les progrès réalisés dans les modèles vision-langage (VLM) et les modèles de langage (LLM) transforment la manière dont les entreprises exploitent leurs caméras au quotidien, en combinant des capteurs intelligents fixes et mobiles, tels que des caméras piétons, des robots et des drones. Une forte synergie permettra d'explorer et d'identifier des cas d'usage clés, ainsi que d'exploiter pleinement ces technologies pour générer de la valeur à l'échelle de toute l'organisation.

Même si la collaboration se renforce entre responsables de la sécurité et DSI pour faire converger le socle technologique et la stratégie IT globale, l'intégration de l'IA amène de nouveaux défis : faciliter l'accès aux données, garantir l'ouverture et l'interopérabilité des systèmes, assurer la gouvernance et la transparence des données, ainsi que la gestion et la traçabilité des modèles d'IA, suivre les performances en continu, renforcer la résilience, mais aussi repenser la montée en charge et la répartition des ressources pour piloter tout cet écosystème.

Un système de sécurité moderne s'appuie, en effet, sur des agents d'IA pour orchestrer les données, les capteurs, les sites et les flux de travail, offrant ainsi des analyses directement exploitables pour les décideurs. Dans le même temps, il automatise les tâches et élimine les frictions générées par des sous-systèmes cloisonnés, en éradiquant par exemple les fausses alarmes de contrôle d'accès ou les déclenchements intempestifs liés à l'environnement.

Les équipes de sécurité doivent également évoluer. Loin d’être de simples opérateurs d’alertes, elles devraient être capables de s’appuyer sur des outils et agents d’IA pour devenir de véritables traqueurs de menaces, en étant plus prédictives et proactives, en s’appuyant sur des capacités combinant l’IA et l’intelligence humaine. Cela exigera un ensemble de compétences différentes de celles habituellement demandées dans les équipes de sécurité.

Surmonter les défis de sécurité au sein d’une organisation cloisonnée

Les effets du cloisonnement et de la dette technique s'observent dans les secteurs caractérisés par des activités multi-sites à grande échelle, une prise de décision décentralisée et un historique technologique ancien, comme la finance, l'industrie ou les infrastructures critiques.

Au sein de ces structures, le manque de cohérence et l'accumulation de dette technique freinent considérablement les opérations. Les systèmes affichent des degrés de maturité très disparates, avec des données gérées et présentées en silos. Ce cloisonnement pèse directement sur la réactivité : il ralentit les investigations, l'application des correctifs logiciels, l'interopérabilité, la réponse aux incidents, le reporting de conformité et le pilotage quotidien.

Par ailleurs, la visibilité constitue un autre défi majeur. Lorsque le contrôle d'accès, la gestion vidéo, les systèmes OT et l'IT fonctionnent en silos, les organisations peinent à maintenir une vision globale et en temps réel de leurs opérations. Alors que les menaces franchissent de plus en plus ces frontières, ce manque d'intégration génère un véritable risque opérationnel.

Enfin, la pression réglementaire accentue ce risque face aux exigences croissantes en matière de pistes d'audit, de gestion des accès applicatifs, de gestion des identités, de visibilité en temps réel et de preuves vérifiables. Pour les parcs à forte composante obsolète, répondre à ces attentes s'avère particulièrement chronophage et coûteux en ressources.

L’intérêt d’une modernisation progressive

Une modernisation réussie repose sur une approche méthodique et graduelle. Beaucoup d'entreprises débutent par la modélisation de leur architecture cible avant de consolider leur couche d'intégration pour fluidifier les échanges. Elles peuvent ensuite faire évoluer leur infrastructure site par site et brique par brique, en toute continuité d'activité.

L'adoption de modèles financiers agiles basés sur l'OPEX simplifie considérablement ce processus. En offrant un modèle de coûts plus prévisible et évolutif, cette approche permet d'intégrer progressivement de nouvelles fonctionnalités sans subir les lourds investissements en capital qui freinaient auparavant les programmes de transformation. Les équipes conservent ainsi le matériel encore fonctionnel tout en renouvelant uniquement les composants devenus obsolètes.

Les entreprises qui progressent le plus vite ciblent en priorité des projets à fort impact et immédiatement valorisables par les différents métiers. Démontrer rapidement des bénéfices tangibles suscite la confiance et favorise l'adhésion interne. Ces premierss succès peuvent s'incarner dans une vision globale et en temps réel de l'activité, la fourniture de données d'occupation des locaux, ou l'optimisation de l'expérience collaborateur via la dématérialisation des accès sur smartphone et l'usage d'applications de travail. D'autres applications incluent la vision par IA pour superviser les processus et les équipements, la dématérialisation des bornes d'accueil, ou l'automatisation des flux d'arrivée et de départ des salariés. Ces premiers résultats créent une dynamique positive indispensable pour pérenniser la transformation globale.

Face à la mutation profonde de la sécurité physique, les 12 à 24 prochains mois verront émerger de nouvelles technologies capables de transformer tant les opérations de sûreté que l'efficacité transversale des entreprises. Les responsables sécurité doivent aujourd'hui réaliser l'audit de leur parc technologique, s'accorder avec la stratégie de leur entreprise, identifier les cas d'usage clés et concevoir une architecture de sécurité de nouvelle génération résolument orientée vers l'IA.