Quelles sont les prévisions de l’IA en cybersécurité?

Selon Gartner, d’ici 2029, l’intelligence artificielle agentique (IA) gérera de manière autonome 80 % des demandes de service client de routine, réduisant ainsi les coûts opérationnels de 30 %.

Contrairement aux modèles d’IA précédents qui se concentraient sur la génération de réponses ou le résumé de conversations, l’IA agentique marque un tournant vers des systèmes capables d’exécuter des tâches de manière indépendante. Ce changement redéfinira les interactions de service, les clients et les organisations dépendant de plus en plus des agents IA et des bots pour automatiser l’engagement. À mesure que cette tendance accélère, l’avenir de l’IA en cybersécurité évoluera de la même manière, exigeant des mécanismes de défense tout aussi autonomes et adaptatifs pour protéger ces systèmes avancés.

Pourquoi l’IA en cybersécurité est-elle importante ?

L’IA est devenue un pilier de la cybersécurité moderne, jouant un rôle de plus en plus vital dans la protection des infrastructures numériques contre des menaces en constante évolution. Bien que le concept de l’IA en sécurité ne soit pas nouveau — les premiers systèmes de détection d’intrusion alimentés par l’IA remontent aux années 1980 — la croissance exponentielle des données et la complexité croissante des cyberattaques ont rendu les systèmes traditionnels basés sur des règles insuffisants. La capacité de l’IA à traiter et analyser de vastes ensembles de données en temps réel, à identifier des motifs subtils et à prendre des décisions rapides permet une défense proactive contre les menaces avancées qui passeraient autrement inaperçues, ouvrant la voie à l’analyse prédictive en cybersécurité pour anticiper et prévenir les attaques avant qu’elles ne se produisent.

Gartner’s Principales tendances de la cybersécurité de 2025 le rapport souligne l’impact croissant de l’IA générative (GenAI), soulignant les nouvelles opportunités pour les organisations de renforcer leurs stratégies de sécurité et d’adopter des approches de défense plus flexibles et évolutives.

Cependant, il y a un revers de la médaille. L’IA alimente une nouvelle ère de cybermenaces, comme le révèle dans le rapport sur la sécurité de l’IA 2025 de Check Point Research Le rapport révèle comment les acteurs malveillants exploitent l’IA non seulement pour améliorer leurs méthodes d’attaque mais aussi pour les étendre à des niveaux sans précédent. Les domaines de préoccupation clés incluent : les deepfakes et l’usurpation d’identité autonomes, les LLM échappés et les modèles émergents de « Dark AI », la génération automatisée de logiciels malveillants et la collecte de données, les plateformes IA trompeuses diffusant de la désinformation pilotée par GenAI, et le risque croissant de fuites de données dues à l’utilisation d’IA non réglementée par les entreprises.. The report exposes how malicious actors are leveraging AI not only to enhance their attack methods but also to scale them at unprecedented levels. Key areas of concern include: autonomous deepfakes and impersonation, jailbroken LLMs and emerging “Dark AI” models, automated malware generation and data harvesting, deceptive AI platforms spreading GenAI-driven disinformation, and the growing risk of data leaks from unregulated corporate AI usage.

Avec des attaquants développant continuellement des tactiques plus sophistiquées, le besoin de solutions de sécurité intelligentes, adaptatives et automatisées est plus urgent que jamais. L’IA répond à cette demande en réduisant l’erreur humaine, accélérant la détection des menaces et permettant des mesures de réponse rapides, aidant ainsi les organisations à atténuer les risques plus efficacement.

Un sondage Gartner de 2024 a révélé que 42 % des répondants considèrent la confidentialité des données comme la principale préoccupation concernant GenAI. Pourtant, de nombreuses organisations manquent encore de stratégies claires pour gérer les risques liés à la confidentialité, surtout à mesure que les employés se tournent de plus en plus vers les grands modèles de langage public (LLM) pour les tâches à usage général. Combler cette lacune est essentiel pour l’avenir de l’IA en cybersécurité.

Chez SOC Prime, nous avons construit notre écosystème AI SOC autour d’une architecture axée sur la confidentialité, permettant aux organisations de contrôler entièrement leurs données. Nos solutions de cybersécurité et d’IA permettent aux organisations de décider quelles informations partager ou si elles doivent les partager du tout. En utilisant des modèles adaptés comme LLaMA de META et GPT d’OpenAI pour des tâches spécifiques, nous garantissons que les interactions avec l’IA sont à la fois sécurisées et transparentes.

De plus, la pénurie de talents persistante reflète un manque d’expertise approfondie et une faible maturité globale parmi les professionnels de la cybersécurité. Le rapport 2024 Voice of the CISO souligne que près de 74 % des CISOs considèrent l’erreur humaine comme la vulnérabilité la plus pressante de l’industrie. L’écosystème AI SOC répond à ce défi en combinant l’intelligence humaine avec des insights alimentés par l’IA, améliorant la vitesse et la précision de la détection, augmentant l’efficacité des équipes d’ingénierie, et réduisant les risques liés à l’erreur humaine.

Sécurité du Réseau et IA

Les outils de sécurité réseau traditionnels, tels que les pare-feu et les systèmes de prévention des intrusions, peinent à suivre la rapidité, le volume et la complexité du paysage moderne des menaces cybernétiques. C’est là qu’intervient l’IA. Plutôt que de se fier uniquement à des règles statiques ou à des détections basées sur les signatures, l’IA permet de passer d’une défense réactive à une sécurité adaptative et prédictive. En analysant d’énormes volumes de données réseau en temps réel et historiques, les systèmes alimentés par l’IA peuvent identifier les schémas de comportements malveillants, détecter les exploits zero-day, et révéler des anomalies que les analystes humains ou les outils traditionnels pourraient négliger. L’IA améliore la sécurité réseau en surveillant continuellement le trafic réseau, détectant les anomalies, et reconnaissant les menaces potentielles en temps réel.

Les modèles d’apprentissage automatique (ML) formés sur des ensembles de données diversifiés peuvent identifier à la fois les vecteurs d’attaque connus et inconnus, y compris les exploits zero-day et les menaces persistantes avancées (APT). Contrairement aux approches traditionnelles, qui génèrent souvent de nombreux faux positifs, l’IA peut réduire considérablement la fatigue liée aux alertes en apprenant continuellement et en affinant ses algorithmes de détection basés sur des retours et des signaux contextuels.

Un autre atout de l’IA dans la sécurité réseau est sa scalabilité. À mesure que les organisations adoptent des architectures axées sur le cloud, étendent les environnements de travail à distance, et gèrent des écosystèmes complexes multi-fournisseurs, leurs surfaces d’attaque se multiplient. L’IA offre la capacité de surveiller en continu cet empreinte élargie à travers des réseaux sur site, hybrides et dans le cloud à la vitesse des machines et avec précision. Par exemple, les plateformes de détection de menaces pilotées par l’IA peuvent corréler les anomalies de trafic à travers les points de terminaison, les connexions VPN, et l’utilisation de SaaS, signalant des attaques sophistiquées telles que la communication de commande et de contrôle, l’abus d’identifiants, ou le mouvement latéral en temps réel.

En outre, l’IA augmente les analystes humains en s’intégrant dans les systèmes de SIEM et XDR. Ces intégrations permettent aux équipes de sécurité de bénéficier d’un triage automatisé, d’un score de menace, et d’une enquête d’incidents priorisée. L’IA peut également alimenter des mécanismes de réponse autonomes, tels que l’isolement des points de terminaison infectés ou la limitation du trafic suspect, réduisant le temps nécessaire pour contenir et remédier aux menaces.

L’IA peut également automatiser la détection et la réponse aux menaces sur des réseaux complexes, aidant les SOC de sécurité à réduire la charge de travail et à améliorer les temps de réaction. Intégrer l’IA dans les solutions de sécurité réseau est essentiel pour se défendre contre les attaques dynamiques et rapides et minimiser la surface d’attaque à travers les infrastructures distribuées.

Ces capacités soulignent l’importance croissante de l’analyse prédictive en cybersécurité, où l’IA permet une détection précoce et une mitigation proactive des menaces à travers des environnements numériques dynamiques.

Analytiques de données en cybersécurité

Un des rôles les plus transformationnels de l’IA en cybersécurité réside dans l’analyse des données. Les systèmes d’IA peuvent traiter des volumes massifs d’informations provenant de journaux, de points de terminaison, de comportements des utilisateurs et de sources de renseignement sur les menaces, rendant possible la découverte de menaces qui resteraient autrement cachées. Grâce à des analytiques avancées, l’IA aide les équipes de sécurité à prioriser les alertes, comprendre les schémas d’attaques, et allouer des ressources plus efficacement.

Les algorithmes ML améliorent ce processus en apprenant des incidents passés et en s’adaptant à de nouveaux comportements, illustrant un aspect essentiel de la façon dont l’utilisation de l’IA en cybersécurité s’améliore pour rester en avance sur les menaces en évolution. Cette capacité adaptative est cruciale pour prévenir les attaques futures et soutenir une posture de sécurité proactive. De plus, en automatisant le processus d’analyse, l’IA réduit le temps et le travail traditionnellement requis, augmentant ainsi l’efficacité opérationnelle globale.

At SOC Prime, nous tirons parti des grands modèles de langage du marché comme Llama, avec des modèles AI/ML conçus spécifiquement pour améliorer les opérations de cybersécurité :

• Modèle RAG LLM: Propulsé par la base de données RAG avec la collection unique de SOC Prime de plus de 500K règles mappées à 11K étiquettes de métadonnées, ce modèle LLM permet la génération de règles de détection enrichies en contexte à partir de données CTI brutes.
• Modèle de marquage MITRE ATT&CK®: S’appuyant sur notre innovation de marquage des règles Sigma avec ATT&CK introduite en 2018, ce modèle automatise le marquage précis des (sous-)techniques ATT&CK. Il est formé sur le plus grand ensemble de données mondial de plus de 50,000 règles et requêtes, y compris des requêtes SIEM, EDR et Data Lake natives, des règles Sigma, et des traductions de haute qualité.
• Modèle de détection de langue de requête ML: Formé sur le jeu multilingue de plus de 500K règles de détection de SOC Prime, ce modèle détecte automatiquement la langue des règles de détection à travers 44 formats SIEM, EDR, et Data Lake.

Cryptographie et IA

L’IA offre également des promesses dans le domaine de la cryptographie, où elle peut à la fois renforcer et défier les méthodes traditionnelles. D’une part, l’IA peut améliorer les algorithmes de chiffrement en identifiant les faiblesses et en automatisant la cryptanalyse pour assurer une protection des données plus robuste. D’autre part, ce même pouvoir pourrait potentiellement être utilisé à mauvais escient pour briser les défenses cryptographiques.

Des recherches émergentes suggèrent que l’IA pourrait contribuer au développement de techniques cryptographiques résistantes aux quanta, ce qui sera crucial à mesure que l’informatique quantique commencera à redéfinir le paysage de la cybersécurité. Ainsi, l’intersection de l’IA et de la cryptographie présente à la fois des opportunités et des responsabilités pour l’innovation future.

L’état actuel de l’IA en cybersécurité

Aujourd’hui, de nombreuses organisations intègrent déjà l’IA dans leurs cadres de sécurité. Une enquête récente de Cybereason a révélé que 86 % des participants intègrent déjà des outils d’IA dans leurs stratégies de cybersécurité, reflétant l’importance croissante de la cybersécurité dans l’intelligence artificielle.

Par exemple, Uncoder AI de SOC Prime agit comme un co-pilote IA non agentique privé qui aide les praticiens de la sécurité à automatiser et améliorer les flux de travail d’ingénierie de détection de bout en bout. Pour la majorité des fonctionnalités alimentées par l’IA, Uncoder AI utilise Llama 3.3 personnalisé pour l’ingénierie de détection et le traitement du renseignement sur les menaces. Ce modèle fonctionne entièrement dans le cloud privé conforme SOC 2 Type II de SOC Prime, garantissant un contrôle total des données, une stricte confidentialité, et la protection de la propriété intellectuelle.

Avec Uncoder, les défenseurs peuvent effectuer des balayages rapides d’IOC avec une génération de requêtes basée sur l’IOC automatisée, convertir sans effort les règles Sigma en 48 langues de SIEM, EDR et Data Lake, ou effectuer des traductions instantanées multiplateformes dans 11 formats de langue. Uncoder AI est également un assistant puissant pour la génération de requêtes alimentées par l’IA, l’enrichissement CTI automatisé, le marquage ATT&CK et la vérification de règles.

Les capacités actuelles de l’IA incluent l’analyse automatisée des logiciels malveillants, la détection de phishing, la surveillance comportementale, et la réponse aux menaces en temps réel. Malgré ces avancées, des défis subsistent, tels que le coût élevé de la mise en œuvre, la nécessité de personnel qualifié, et les préoccupations éthiques concernant l’autonomie décisionnelle. Cependant, le coût de l’inaction est souvent plus grand, car les violations peuvent entraîner des dommages financiers et réputationnels bien plus importants.

Intégration de l’IA avec des technologies émergentes

L’avenir de l’IA en cybersécurité est étroitement lié à son intégration avec d’autres technologies émergentes. Par exemple, combiner l’IA avec la blockchain peut améliorer l’intégrité et la transparence des données dans les opérations de sécurité. L’automatisation pilotée par l’IA dans les plateformes SOAR renforce les capacités de réponse aux incidents en réduisant l’intervention manuelle.

De plus, l’IA devrait jouer un rôle crucial dans les systèmes de défense autonomes, capables d’identifier et de neutraliser les menaces sans supervision humaine. Alors que 61 % des organisations expriment leur intérêt pour l’adoption de l’automatisation pilotée par l’IA, il est clair que le paysage évolue vers des écosystèmes de sécurité plus intelligents et réactifs.

À mesure que les menaces cybernétiques deviennent plus sophistiquées et omniprésentes, l’IA se trouve à la pointe de la stratégie de défense. De renforcer la sécurité des réseaux et améliorer l’analyse des données à faire avancer les méthodes cryptographiques et intégrer avec des technologies de nouvelle génération, l’IA transforme fondamentalement la cybersécurité. En continuant d’investir dans l’IA et en encourageant une mise en œuvre éthique et qualifiée, les organisations peuvent devancer les cybercriminels et construire un avenir numérique plus sûr.

S’efforçant de suivre l’évolution rapide de la surface d’attaque actuelle, l’industrie mondiale de la cybersécurité continue de faire face à une pénurie significative de talents. Pour rester en avance, les équipes SOC ont besoin d’outils plus intelligents et adaptatifs – non seulement pour assister les professionnels expérimentés mais aussi pour accélérer le développement des analystes de niveau 1 et 2. Découvrez comment les équipes de sécurité peuvent mettre l’IA à profit dans leurs opérations quotidiennes avec Uncoder AI, un co-pilote IA pour l’ingénierie de détection issu d’un webinaire exclusif SOC Prime. Apprenez à partir de cas pratiques, montrant comment automatiser et améliorer votre ingénierie de détection de bout en bout – du développement et de la validation de la logique des règles à l’optimisation et la documentation – accélérant les flux de travail et améliorant la couverture. À mesure que les organisations continuent de faire évoluer leurs défenses cybernétiques, des solutions comme Uncoder AI représentent un progrès clé dans la définition de l’avenir de l’IA en cybersécurité.