Qu’est-ce que l’IA Générative (GenAI) ?

Le rapport de Gartner sur les principales tendances de la cybersécurité de 2025 souligne l’influence croissante de l’intelligence artificielle générative (GenAI), mettant en avant de nouvelles opportunités pour les organisations de renforcer leurs stratégies de sécurité et de mettre en œuvre des modèles de défense plus adaptatifs et évolutifs. Alors que 2024 était prévu pour se concentrer sur le développement de produits minimums viables, d’ici 2025, nous observons la première intégration significative de l’IA générative dans les flux de travail de sécurité, offrant une valeur substantielle. Et d’ici 2026, selon Gartner, l’émergence de nouvelles approches, telles que les ‘transformateurs d’action’, combinées à des techniques GenAI plus matures, propulseront des plateformes semi-autonomes qui augmenteront significativement les tâches exécutées par les équipes de cybersécurité.

​​Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’IA générative se réfère à des modèles d’apprentissage automatique (ML) qui créent du nouveau contenu en apprenant des motifs à partir de données existantes. Comme l’explique Gartner, la GenAI « apprend à partir de productions existantes pour générer de nouvelles productions réalistes à grande échelle. » En termes plus simples, vous entraînez ces modèles sur des ensembles de données massifs (textes, codes, images, etc.), et l’IA générative peut ensuite produire un contenu similaire à la demande.

Techniquement, la plupart des outils modernes de GenAI sont construits sur des modèles fondamentaux — d’énormes réseaux neuronaux entraînés sur de larges ensembles de données. Ces modèles nécessitent une puissance de calcul énorme, mais une fois entraînés, ils peuvent être ajustés pour de nombreuses tâches (de l’écriture de code de détection à la rédaction de rapports de menaces). La GenAI crée plutôt qu’elle n’analyse simplement, et elle évolue extrêmement rapidement. Chaque quelques mois apportent de nouveaux modèles plus puissants. Cependant, il est important de noter que les résultats de la GenAI nécessitent toujours une supervision humaine car les résultats générés par l’IA peuvent être inexacts ou biaisés, rendant la validation humaine essentielle.

Comment fonctionne l’IA générative ?

L’IA générative repose sur l’apprentissage automatique, en particulier un sous-domaine appelé apprentissage profond, qui utilise des réseaux de couches d’algorithmes connus sous le nom de réseaux neuronaux. Ces réseaux sont inspirés du fonctionnement des neurones dans le cerveau humain, permettant aux systèmes d’apprendre à partir de grands ensembles de données et de générer des résultats de manière autonome.

L’une des architectures les plus influentes dans l’IA générative est le modèle de transformateur. Les transformateurs traitent les données en parallèle en utilisant des mécanismes qui aident le modèle à comprendre le contexte sur de longues séquences. Cela les rend particulièrement efficaces pour les tâches de traitement du langage naturel comme le résumé, la traduction et la génération de code. Les grands modèles de langage (LLM), souvent utilisés dans les applications GenAI, sont généralement basés sur l’architecture de transformateur et entraînés sur des ensembles de données massifs incluant des dépôts de code, des rapports de renseignement sur les menaces, des journaux système et bien plus. En utilisant une méthode appelée apprentissage non supervisé, le modèle apprend à prédire le prochain mot ou élément d’une séquence. Au fil du temps, il construit une représentation interne de la grammaire, de la logique, du style et du sens.

Voici comment ça fonctionne :

1. Phase d’entraînement: Le modèle traite d’énormes quantités de textes ou de codes non structurés. Il ne mémorise pas le contenu mais apprend les relations entre les mots, phrases, syntaxe et concepts.
   
   
2. Affinage: Le modèle de base est ensuite affiné avec des données spécifiques au domaine, comme des journaux de cybersécurité, des rapports de menaces ou des règles de détection, pour aligner ses sorties sur des besoins spécifiques.
   
   
3. Invite: Lorsqu’un utilisateur fournit une entrée (une invite), le modèle génère une réponse en prédisant la continuation la plus probable, mot par mot, ou jeton par jeton.
   
   
4. Contexte Conscience: Les outils modernes de GenAI peuvent considérer une grande quantité de contexte à la fois, leur permettant de comprendre des requêtes complexes ou des tâches en plusieurs étapes, ce qui les rend particulièrement utiles dans les flux de travail de cybersécurité.

Par exemple, dans un contexte d’opérations de sécurité, vous pourriez entrer un résumé de menace ou un extrait de journal, et GenAI pourrait générer une règle de détection, résumer la menace, ou suggérer des prochaines étapes — tout cela basé sur sa compréhension de données similaires qu’il a déjà vues.

La puissance de la GenAI réside dans sa capacité à synthétiser, traduire et générer des insights rapidement, transformant des données brutes et complexes en informations exploitables. Cependant, les sorties sont probabilistes, pas déterministes, ce qui signifie que la révision humaine reste cruciale pour les tâches nécessitant une assurance élevée.

GenAI en cybersécurité

L’intelligence artificielle générative (GenAI) devient de plus en plus une partie essentielle des opérations modernes de cybersécurité. Plutôt que de remplacer l’expertise humaine, la GenAI l’augmente, agissant comme un copilote numérique qui accélère l’analyse, automatise les tâches répétitives et aide les défenseurs à rester un pas en avance sur les menaces évolutives.

Les équipes de sécurité testent déjà la GenAI dans une série de flux de travail, de l’intelligence sur les menaces à la gestion des vulnérabilités. Par exemple, les outils GenAI peuvent résumer les avis CVE ou générer des règles de détection basées sur des schémas de comportement observés. Dans le triage des alertes, GenAI aide à réduire le bruit en identifiant les faux positifs probables ou en regroupant les incidents liés. Et en ce qui concerne la documentation ou la formation, l’IA peut rédiger des mises à jour de politiques ou simuler des emails de phishing pour des campagnes de sensibilisation.

Ces capacités sont progressivement intégrées dans les plateformes existantes — non pas en tant qu’outils autonomes, mais comme des améliorations intégrées pour enrichir les données, accélérer la prise de décision et rationaliser la défense. Bien que la supervision humaine reste essentielle, la GenAI offre des gains de productivité significatifs, permettant aux professionnels de la sécurité de se concentrer sur un travail à plus fort impact.

Quels sont les avantages et inconvénients de l’IA générative en cybersecurité ?

Aujourd’hui, la GenAI est utilisée pour augmenter les tâches de cybersécurité – du « travail de routine » tel que le résumé de données et le triage d’alertes à des tâches plus créatives telles que la suggestion de règles de détection ou le contenu de formation. Chaque cas d’utilisation implique encore des experts humains dans la boucle, mais l’IA gère l’analyse répétitive et la documentation, aidant les équipes à en faire plus avec moins. Voici quelques exemples de la façon dont GenAI peut soutenir les défenseurs :

• Renseignement sur les menaces et réponse aux incidents : GenAI peut digérer et résumer des données de menace complexes. Par exemple, il peut résumer de longs rapports de menaces ou des avis CVE, en soulignant les informations les plus critiques, les indicateurs de compromission ou les TTP des attaquants. En extrayant automatiquement les causes racines et les détails clés à partir de montagnes de données, GenAI accélère les enquêtes et aide les analystes à rester en avance sur les menaces.
  
  
• Ingénierie de détection : Les ingénieurs en sécurité explorent GenAI pour aider à écrire des règles de détection ou des requêtes. Par exemple, en fournissant à un modèle AI des exemples d’activité malveillante et la façon dont elles ont été détectées, le modèle peut créer un nouveau logiciel de détection. Alternativement, GenAI peut aider au résumé de la logique de détection, à l’enrichissement CTI, à la traduction de code de détection à travers divers SIEM, EDR ou languages Data Lake et plus encore. Toutes les fonctionnalités mentionnées sont actuellement supportées par l’Uncoder AI de SOC Prime Uncoder AI. 
  
  
• Réduction des faux positifs : GenAI peut aider à minimiser les faux positifs en agissant comme une couche d’analyse secondaire. Il peut évaluer les alertes à côté du code associé et fournir un raisonnement en langage naturel, aidant les équipes à distinguer rapidement les événements bénins et suspects. Selon des prévisions sectorielles, d’ici 2027, GenAI devrait réduire les taux de faux positifs dans les tests de sécurité des applications et la détection des menaces de 30 %, grâce à sa capacité à affiner et contextualiser les résultats des techniques d’analyse traditionnelles.
  
  
• Gestion des vulnérabilités : GenAI peut aider à prioriser et même à résoudre les vulnérabilités. Un modèle AI peut analyser le code ou les configurations pour détecter les faiblesses de sécurité et signaler les schémas à risque. Il peut ensuite classer ces défauts par impact potentiel et suggérer des mesures correctives. Les outils GenAI agissent comme des réviseurs de code intelligents, aidant les équipes de développement et de sécurité à traiter les vulnérabilités les plus critiques en premier.
  
  
• Analyse et Résumé : Au-delà des données structurées, GenAI peut résumer des informations non structurées ou semi-structurées. Il peut prendre des messages d’alerte, des discussions Slack ou des journaux systèmes et les convertir en résumés en langage clair. Par exemple, si des milliers d’entrées de journal augmentent, un modèle GenAI pourrait décrire la tendance anormale dans un paragraphe. Cela libère les analystes de fouiller dans chaque détail ; à la place, ils obtiennent des aperçus rapides générés par l’IA.
  
  
• Formation et Politique : Certaines équipes utilisent GenAI pour générer des scénarios de formation réalistes. Par exemple, il peut créer des exemples d’emails de phishing personnalisés pour le personnel ou rédiger une explication sur mesure d’une nouvelle politique de sécurité. GenAI peut analyser les politiques existantes pour repérer les lacunes ou même rédiger des politiques révisées basées sur les meilleures pratiques. Cela rend la sensibilisation et la documentation plus efficaces, bien que toutes les sorties soient validées par des humains.

Bien que l’IA générative présente des opportunités significatives pour améliorer les opérations de cybersécurité, elle introduit également de nouveaux défis. Les adversaires adoptent les mêmes outils alimentés par l’IA pour augmenter la vitesse, l’échelle et la sophistication de leurs attaques. En fait, Gartner s’attend à ce que les attaquants tirent les mêmes avantages que la plupart des industries attendent de la GenAI : productivité et augmentation des compétences. Les outils GenAI permettront aux attaquants d’améliorer la quantité et la qualité des attaques à un coût réduit. Ils exploiteront alors la technologie pour automatiser davantage leurs flux de travail dans des domaines tels que les activités de scan-and-exploit. Le côté offensif n’exige aucune réglementation de conformité et juridique à mettre en œuvre dans les stratégies d’attaque. Ce délai peut s’étendre à des heures ou même des jours pour les menaces complexes, donnant aux attaquants un avantage substantiel. 

Les réglementations émergentes sur l’IA ajoutent également une nouvelle couche de complexité, introduisant des risques juridiques et des limitations tactiques qui ne sont pas encore pleinement comprises. Gartner prévoit que, d’ici 2025, l’IA générative entraînera une augmentation de 15 % des ressources de cybersécurité nécessaires pour la sécuriser, ce qui entraînera une augmentation des dépenses en matière de sécurité des applications et des données. Le manque de transparence entourant les mécanismes de l’IA générative et les sources de données amène les leaders de la sécurité à hésiter à automatiser les actions basées sur les sorties des applications de cybersécurité générative. En conséquence, des flux de travail d’approbation obligatoires et une documentation détaillée seront nécessaires jusqu’à ce que les organisations acquièrent suffisamment de confiance dans ces systèmes pour augmenter progressivement les niveaux d’automatisation.

L’écosystème AI SOC de SOC Prime

En tête dans le domaine de la Détection sous forme de Code, de l’ingénierie de détection alimentée par l’IA, et de la chasse aux menaces automatisée, SOC Prime rassemble des solutions de sécurité à la pointe dans un puissant écosystème AI SOC indépendant des fournisseurs. Il combine la technologie SOC Prime, alimentée par l’IA et l’expertise collective, avec les innovations de nos partenaires pour offrir des capacités de cyberdéfense incomparables.

L’écosystème AI SOC de SOC Prime a l’expertise communautaire au cœur, reflétant la tendance majeure de l’adoption actuelle de l’IA visant principalement à augmenter les tâches routinières et à agir comme un copilote pour les équipes de sécurité. Cela résonne avec l’approche révolutionnaire de défense informée des menaces, qui encourage une culture d’amélioration continue en cybersécurité soutenue par l’expertise combinée des équipes Bleu, Rouge et Pourpre pour tester et améliorer en permanence leurs capacités de défense de manière collaborative pour augmenter l’efficacité. Basée sur un cycle stratégique de cinq ans, cette approche exploite des normes ouvertes pour garantir la transparence à travers divers outils et techniques diverses, permettant aux organisations d’intégrer et d’adapter leurs défenses au fur et à mesure que les menaces évoluent. En s’appuyant sur des renseignements sur les menaces reflétant des tactiques et techniques de qualité militaire réelles, l’approche de défense informée des menaces permet aux équipes de cybersécurité d’anticiper, détecter et répondre aux actions des attaquants hautement sophistiqués.

En s’alignant avec la prédiction de Gartner selon laquelle les déploiements d’IA renforçant l’expertise humaine surpasseront les analyses à objectif unique, l’écosystème d’IA de SOC Prime est conçu pour amplifier les capacités des équipes de cybersécurité en combinant l’apprentissage automatique de pointe avec des connaissances pilotées par la communauté. Au cœur de cet écosystème se trouve la Plateforme SOC Prime, servant trois produits principaux. Threat Detection Marketplace, qui agit comme la plus grande bibliothèque de Détection sous forme de Code au monde, offrant un contenu de détection organisé et des renseignements sur les menaces exploitables. Uncoder fournissant un IDE privé et un copilote AI pour l’ingénierie de détection informée par les menaces. Et Attack Detective, qui est un SaaS prêt pour l’entreprise pour la détection avancée des menaces et la chasse aux menaces automatisée.

Pour alimenter ces innovations, SOC Prime exploite une variété de grands modèles linguistiques (LLM) hébergés en privé et leaders du marché, comme Llama. Nous maintenons également un ensemble de modèles d’IA/ML conçus à cet effet :

• Modèle LLM SOC Prime Retrieval-Augmented Generation (RAG). Propulsé par la base de données RAG avec la collection unique de SOC Prime de plus de 500 000 règles et requêtes mappées à 11 000 étiquettes de métadonnées de haute qualité, ce modèle LLM permet la génération de règles de détection enrichie en contexte à partir de données CTI brutes.
  
  
• Modèle ML de balisage SOC Prime MITRE ATT&CK.® S’appuyant sur notre innovation de balisage des règles Sigma avec ATT&CK, introduite lors du premier atelier communautaire EU ATT&CK en 2018, SOC Prime gère le modèle ML qui permet le balisage automatisé de la (sous-)technique ATT&CK pour le code de détection dans Sigma et Roota. Entraîné sur le plus grand ensemble de données au monde de plus de 50 000 règles et requêtes, y compris des requêtes SIEM natives, EDR et Data Lake, des règles Sigma et des traductions de qualité supérieure. Building on our innovation of tagging Sigma rules with ATT&CK, introduced at the first EU ATT&CK Community Workshop in 2018, SOC Prime curates the ML model that enables automated ATT&CK (sub)technique tagging for detection code in Sigma and Roota. Trained on the world’s largest dataset of over 50,000 rules & queries, including native SIEM, EDR, and Data Lake queries, Sigma rules, and top-quality translations.
  
  
• Modèle ML de détection de langue SOC Prime. SOC Prime gère ce modèle ML pour automatiser l’identification de la langue de requête à travers 44 différents formats SIEM, EDR et Data Lake, entraîné sur l’ensemble de données de SOC Prime de plus de 500 000 règles et requêtes, y compris des règles natives, des règles Sigma et des traductions de qualité supérieure.

Voyons comment la GenAI peut dynamiser les opérations quotidiennes de cybersécurité en utilisant l’exemple d’Uncoder, qui a récemment reçu une mise à jour majeure et propose une variété de fonctionnalités alimentées par l’IA pour l’ingénierie de détection informée par les menaces, 100 % gratuite.

Uncoder est une IA non agentique privée pour les ingénieurs en détection et les analystes SOC. Les dernières mises à jour d’Uncoder AI, publiées en mai 2025, introduisent un ensemble robuste de fonctionnalités conçues pour améliorer la façon dont les règles de détection sont créées, traduites, et optimisées à travers les technologies les plus populaires, agissant comme un changeur de jeu pour les équipes de sécurité pour rester en avance dans le paysage de cybersécurité en évolution.

Uncoder AI est alimenté par une combinaison de modèles d’apprentissage automatique propriétaires de SOC Prime — entraînés sur le plus grand ensemble de données mondial de plus de 500 000 règles de détection et requêtes, enrichies avec plus de 11 000 étiquettes contextuelles — et des intégrations sélectionnées avec des LLM publics de premier plan sur le marché. 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 à SOC 2 Type II de SOC Prime, garantissant un contrôle total des données, une stricte confidentialité et une protection de la propriété intellectuelle. Le support pour des LLM supplémentaires est prévu, offrant aux utilisateurs plus de flexibilité tout en maintenant une approche axée sur la confidentialité.

Les capacités alimentées par l’IA soutenues par Uncoder AI sont désormais disponibles gratuitement :

• • Génération de règles/requêtes à partir d’un rapport de menace. Analyse le rapport de menace fourni et génère une règle/requête pour détecter le comportement décrit.
    
    
  • Génération de règles/requêtes via une invite personnalisée. Analyse l’invite personnalisée fournie et génère une règle/requête basée sur les instructions de l’utilisateur.
    
    
  • Résumé de l’arbre de décision. Analyse une requête/règle et explique son fonctionnement étape par étape, avec tous les embeddings, les branches, et autres logiques complexes.
    
    
  • Résumé court et complet de règle/requête. Analyse une règle/requête et fournit aux ingénieurs en sécurité une explication détaillée mais claire de la logique de détection et de tous les points fins impliqués.
    
    
  • Optimisation de requête. Analyse une requête et confirme si elle est optimale ou suggère des améliorations de performance.
    
    
  • Validation de syntaxe et de structure de règle. Analyse la syntaxe et la structure d’une règle/requête et signale les erreurs, suggère des améliorations ou confirme que tout est correct.
    
    
  • Génération de flux d’attaque (Beta). Analyse le rapport de menace fourni ou autre description d’activités malveillantes et le visualise sous forme de flux d’attaque.
    
    
  • Prédiction de balise MITRE ATT&CK. Utilise le modèle ML hébergé en privé de SOC Prime pour mapper une règle Sigma aux techniques et sous-techniques ATT&CK.
    
    
  • Traduction interplateforme assistée par l’IA. Traduit entre les langages propres aux plateformes. La logique de requête de base est traduite nativement, tandis que la traduction de fonctions avancées est générée par un mini modèle AI OpenAI GPT-4o tiers.
    
    
  • Supercharge vers Roota. Transforme une règle ou une requête spécifique à une plateforme en une règle Roota et l’enrichit avec des métadonnées utilisant les algorithmes propriétaires et l’IA de SOC Prime.

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