En février 2025, une enquête de Forrester Research a révélé que 96% des organisations dans le secteur technologique et de la cybersécurité accéléraient activement le déploiement d’agents IA autonomes. Ce chiffre remarquable reflète une conviction partagée : les copilotes IA passifs ne suffisent plus. Les organisations demandent des systèmes qui agissent indépendamment, prennent des décisions sans supervision, et se corrigent eux-mêmes en continu.
Cette distinction entre copilote et agent est cruciale. Un copilote IA, comme Microsoft Security Copilot ou Google Threat Intelligence Copilot, assiste les humains : il formule des recommandations, synthétise des informations, mais attend l’approbation humaine avant d’agir. Un agent IA autonome, à l’inverse, reçoit un objectif (« Détecter les menaces sur ce réseau », « Isoler les systèmes compromis », « Générer des rapports d’investigation ») et exécute les tâches sans intervention continue.
Les organisations investissent massivement dans trois types d’agents autonomes. Premièrement, les agents de détection. Ils tournent en permanence, analysent les logs, les trafics réseau, et les comportements utilisateurs. Dès qu’une anomalie est détectée, l’agent lance une investigation automatique : collecte de preuves, corrélation avec des alertes historiques, évaluation du risque. Si le risque est classé comme critique, l’agent déclenche automatiquement des actions correctives : isolement du système, révocation de credentials, notification des équipes.
Deuxièmement, les agents de réponse aux incidents. Lorsqu’une menace est identifiée, ces agents orchestrent la réponse : création de tickets d’incident, coordination des logs, communication avec les équipes pertinentes, suggestion de stratégies de confinement. Certains de ces agents peuvent même déployer automatiquement des patches ou des mitigations sans avoir à passer par un processus d’approbation formel si le risque est jugé extrême.
Troisièmement, les agents de recherche proactive. Ces systèmes recherchent activement de nouvelles menaces : surveillance du dark web pour détecter les exploits en circulation, analyse des campagnes APT documentées pour identifier les patterns correspondant à votre environnement, scan des nouvelles vulnérabilités pour vérifier l’exposition interne.
L’enjeu géopolitique est formidable. 83% des dirigeants technologiques considèrent l’investissement dans l’IA agentique comme essentiel pour maintenir leur compétitivité. 63% des entreprises placent la cybersécurité comme la priorité principale de leurs budgets IA, surpassant l’optimisation métier ou l’automatisation administrative. Les États-Unis et la Chine concourent pour contrôler la recherche en IA autonome ; l’UE s’efforce de rattraper via des initiatives de financement comme Horizon Europe.
Parallèlement, une course aux armements s’engage : si les défenseurs déploient des agents autonomes, les attaquants font de même. Les groupes cybercriminels organisés ont investi dans des agents IA pour automatiser le reconnaissance, l’exploitation, et l’exfiltration. Les tensions entre innovations défensives et offensives s’intensifient, avec un risque croissant de dérives involontaires : un agent défensif surcontraint pourrait générer des faux positifs massifs ; un agent offensif non bridé pourrait échapper au contrôle humain.
Sources
NeuraKing, Forrester Research, McKinsey
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