Tendances clés en matière de sécurité en 2025 que les responsables de la sécurité doivent connaître

En 2025, bon nombre d'outils de sécurité critiques incluront des modèles d'IA sur lesquels vous n'aurez ni visibilité ni contrôle total. Votre direction s'interroge déjà sur les moyens d'éviter la prochaine atteinte à la sécurité majeure qui ferait la une des journaux. Pendant ce temps, vos concurrents tirent parti de l'IA pour automatiser la sécurité à une échelle qui était encore impensable il y a seulement quelques mois. L'évolution des réglementations complique davantage la situation, avec de nouvelles règles en vigueur dans l'Union européenne et en Californie qui encadrent votre utilisation des systèmes d'IA.

Le domaine de la sécurité évolue à toute allure. Adoptez une approche réfléchie pour tourner ces défis à votre avantage afin de renforcer vos défenses et de vous protéger contre les nouvelles cybermenaces. Voici trois tendances que vous devez anticiper, car elles domineront les questions de sécurité des entreprises cette année.

1. Les vulnérabilités dans les LLM propriétaires

De nombreux fournisseurs utilisent désormais des grands modèles de langage (LLM) propriétaires qui servent de modèle de fondation dans leurs produits. Cette évolution expose votre entreprise à de nouveaux risques. La plupart de ces LLM fonctionnent en vase clos : vous disposez d'une visibilité très restreinte sur leurs mécanismes internes et les contrôles de sécurité dont ils disposent. Les experts en sécurité ont démontré la fragilité des garde-fous de l'IA. La surface d'attaque des modèles eux-mêmes et, par conséquence, des produits dans lesquels ils sont intégrés, ne cesse de croître.

Dans la mesure où de nombreux produits intègrent les mêmes LLM propriétaires, une attaque sur un grand modèle de langage pourrait affecter plusieurs de vos systèmes simultanément. Cette concentration des risques est particulièrement préoccupante, car elle se produit en parallèle de l'augmentation du nombre de fonctions commerciales critiques qui dépendent d'outils alimentés par l'IA. Dès lors, il devient impératif de pouvoir :

• Identifier parmi vos fournisseurs ceux qui utilisent des LLM
• Évaluer les contrôles de sécurité qu'ils ont mis en place
• Anticiper d'éventuelles pannes en cas de défaillance d'un service basé sur un LLM
• Élaborer des plans de sauvegarde pour les systèmes critiques dépendant de l'IA

Pour en savoir plus, consultez cet article : 7 questions à poser à votre fournisseur DevOps pour établir une stratégie d'IA basée sur la transparence

2. Les défis de la gestion des identités

Le cloud et les systèmes d'IA transforment la façon dont nous gérons l'accès aux systèmes utilisés quotidiennement. Vos systèmes de gestion des identités doivent désormais être capables de gérer :

• Une augmentation des identités non humaines liées à des services automatisés
• Un plus grand nombre de connexions entre machines
• Des changements rapides apportés aux droits d'accès
• Des chaînes complexes d'autorisations entre les services
• Des systèmes d'IA qui nécessitent différents niveaux d'accès aux données

Or, les outils traditionnels de gestion des identités et des accès n'ont pas été conçus pour relever ces défis. Vous aurez besoin d'outils plus flexibles, capables de s'adapter rapidement à l'évolution de vos besoins. Mettre en œuvre les principes Zero Trust et l'accès privilégié Just-In-Time permet de mieux contrôler ces environnements dynamiques.

Les équipes de sécurité doivent également élaborer des stratégies pour faire face à la complexité croissante de l'IA agentique, sans se départir du niveau de rigueur et d'auditabilité qu'elles appliquent aux utilisateurs humains. À mesure que les systèmes d'IA se multiplient, le suivi et la sécurisation de ces identités non humaines deviennent aussi essentiels que la gestion des accès des utilisateurs humains.

3. L'implémentation de la sécurité dans le processus DevOps

Dans une enquête récente, 58 % des développeurs ont déclaré se sentir responsables de la sécurité applicative. Il demeure toutefois difficile de recruter des ingénieurs DevOps dotés de compétences dans ce domaine. Les outils alimentés par l'IA peuvent contribuer à combler cette lacune en se chargeant des tâches suivantes :

• Vérifier la présence de failles de sécurité et de menaces potentielles dans le code dès les premières étapes du processus de développement, avant qu'elles ne causent des problèmes
• Suggérer des coding patterns sécurisés
• Configurer automatiquement les autorisations d'accès appropriées
• Automatiser les tâches répétitives tout au long du processus de développement

Ces outils peuvent aider votre équipe de sécurité en place à gagner en efficacité, tout en simplifiant la détection des problèmes de sécurité fréquents avant que le code n'atteigne l'environnement de production. Résultat : moins de situations d'urgence auxquelles votre équipe doit faire face, ainsi qu'une posture de sécurité globale renforcée.

Envisagez d'investir dans des outils qui s'intègrent directement dans les workflows des développeurs. Plus ces derniers ont les moyens de travailler dans des environnements sécurisés, plus ils sont enclins à naturellement adopter de bonnes pratiques de sécurité.

Passez à l'action : tirez parti de l'IA pour sécuriser le développement logiciel

Pour garder une longueur d'avance face à ces transformations, suivez ces principes :

1. Déterminez les points de contact entre les outils d'IA et vos systèmes, puis évaluez les risques associés
2. Adaptez votre gestion des identités aux exigences du cloud et de l'IA
3. Identifiez des moyens de renforcer vos mesures de sécurité avec l'IA
4. Informez régulièrement votre direction des nouveaux risques et réglementations liés à l'IA
5. Établissez un dialogue avec vos principaux fournisseurs afin de comprendre les mesures de sécurité qu'ils appliquent à l'utilisation de l'IA
6. Formez vos équipes aux menaces de sécurité ainsi qu'aux opportunités liés à l'IA

Bien que l'IA introduise de nouveaux risques, elle vous offre également des outils puissants permettant de protéger votre entreprise. L'enjeu consiste à exploiter le potentiel de l'IA pour renforcer votre posture de sécurité tout en restant attentif aux nouvelles menaces. Révisez régulièrement votre stratégie de sécurité liée à l'IA pour rester proactif aux risques émergents.

Les perspectives d'avenir

Le domaine de la sécurité continuera d'évoluer au rythme des avancées de la technologie d'IA. Faites preuve de flexibilité et adaptez votre stratégie de sécurité à l’émergence de nouvelles menaces comme de nouvelles opportunités. Renforcez la collaboration au sein de votre entreprise, en particulier avec les équipes juridiques, de développement et des opérations. Vous pourrez ainsi répondre plus efficacement aux défis de sécurité.

En dépit de l'évolution des technologies, n'oubliez pas que votre mission principale demeure inchangée : protéger les actifs de votre entreprise et garantir la sécurité de vos activités commerciales. Optez pour de nouveaux outils et approches lorsque cela est pertinent, sans vous précipiter pour adopter l'IA, ni perdre de vue les principes de base en matière de sécurité.