L’IA en entreprise passe des projets pilotes à la production plus rapidement que de nombreuses entreprises ne parviennent à la sécuriser.
Un rapport de DigiCert publié le 7 juillet 2026 révèle que 78 % des organisations interrogées ont été confrontées à des incidents liés à l’IA ou ont identifié des vulnérabilités liées à l’IA. Ces résultats étant déclaratifs, ils doivent être considérés comme un instantané de l’expérience des entreprises en matière de sécurité, et non comme des données de télémétrie d’incidents vérifiées indépendamment.
Fondé sur une enquête menée en mai 2026 auprès de 1 001 responsables informatiques et de cybersécurité aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Australie, le rapport révèle que 75 % des organisations avaient déployé au moins quatre systèmes dotés d’IA au cours des six mois précédant l’enquête. Près de la moitié ne disposaient pas d’une visibilité centralisée sur les systèmes et l’activité liés à l’IA, selon le rapport de DigiCert.
Cela laisse les RSSI, les DSI et les responsables des plateformes gérer des outils d’IA déjà intégrés au support, au développement logiciel, aux opérations de sécurité et aux flux de travail internes, sans visibilité, responsabilités ni processus de réponse cohérents.
Les risques de sécurité concernent désormais les utilisateurs, les applications et les infrastructures
Une étude distincte de Gartner apporte un éclairage supplémentaire sur la sécurité. Dans une enquête menée auprès de 302 responsables de la cybersécurité en Amérique du Nord, dans la région EMEA et en Asie-Pacifique, Gartner a constaté que 62 % des organisations avaient subi une attaque par deepfake impliquant de l’ingénierie sociale ou l’exploitation automatisée de processus au cours des 12 mois précédents, selon un résumé des résultats publié par ITPro.
Ce risque visant les personnes englobe l’hameçonnage, l’usurpation d’identité, le clonage vocal, les médias synthétiques et les tentatives de manipulation des employés ou des processus métier automatisés. Les anciens programmes de sensibilisation pourraient ne pas suffire face à des attaques qui imitent des voix de confiance, personnalisent les leurres ou utilisent l’IA pour passer à l’échelle les campagnes d’hameçonnage auprès d’un grand nombre de victimes.
Les équipes chargées des applications et des infrastructures sont exposées à leurs propres risques. L’enquête de Gartner révèle que 32 % des répondants ont subi des attaques par prompts adverses, tandis que 29 % ont été confrontés à des attaques visant l’infrastructure des applications d’IA, plaçant les environnements de mise à disposition des modèles, les API, les espaces de stockage de données, les bases de données vectorielles et les contrôles d’accès au cœur des enjeux de sécurité de l’IA.
Les contrôles de l’IA prennent du retard sur son déploiement en production
DigiCert a constaté que 90 % des organisations abordent la gouvernance de l’IA au niveau de la direction ou du conseil d’administration, mais que seule environ la moitié disposent de programmes formels de gouvernance de l’IA. Quarante-sept pour cent ont également déclaré ne pas être en mesure de retracer complètement les décisions de l’IA jusqu’aux modèles et aux données sources qui les ont produites.
Cette lacune en matière de traçabilité affecte les audits, les contrôles de conformité et la réponse aux incidents. Si un modèle expose des données sensibles, produit une recommandation erronée ou agit par l’intermédiaire d’un flux de travail automatisé, les équipes doivent savoir quel système est intervenu, à quelles données il a accédé et qui est responsable de la réponse.
La même question se pose pour les agents d’IA et autres acteurs non humains, qui doivent faire l’objet d’une surveillance et disposer de limites d’accès, de journaux d’audit et de mécanismes d’arrêt à mesure qu’ils obtiennent accès aux outils de l’entreprise. Les organisations doivent également disposer d’un moyen clair de révoquer la confiance accordée à un système après une compromission.
Les secteurs réglementés doivent relever un défi supplémentaire en matière de normes. Le 7 avril 2026, le NIST a publié une note conceptuelle pour un profil AI RMF consacré à une IA digne de confiance dans les infrastructures critiques, mais ce profil ne constitue pas encore une référence définitive.
Les entreprises n’ont pas besoin d’un univers distinct consacré à la sécurité de l’IA. Elles doivent intégrer les contrôles de l’IA à leurs programmes existants : visibilité sur les systèmes et les agents d’IA, tests adverses des applications, traçabilité jusqu’aux modèles et aux sources de données, et planification de la réponse aux incidents liés aux flux d’attaque autonomes.
Sans inventaires, contrôles d’accès, traçabilité et plans de réponse, les préoccupations exprimées au niveau des conseils d’administration ne se traduiront pas par une sécurité de l’IA défendable.
À lire également : des chercheurs ont aussi montré comment un ver informatique peut choisir lui-même son chemin d’attaque, soulignant pourquoi les modèles de menace des entreprises doivent prendre en compte des comportements plus autonomes des logiciels malveillants.