L’intelligence artificielle est entrée dans une nouvelle phase d’adoption. Après les premiers usages expérimentaux autour des assistants génératifs, les entreprises intègrent désormais l’IA au cœur de leurs applications métier, de leurs processus de développement et de leurs opérations quotidiennes. Les modèles d’IA, les assistants conversationnels et les agents autonomes deviennent progressivement des composants à part entière du système d’information.

Cette évolution ouvre d’importantes perspectives en matière de productivité, d’innovation et d’automatisation. Mais elle modifie également la surface d’attaque des organisations. Les données circulent désormais entre utilisateurs, applications, modèles d’IA et agents automatisés, créant de nouveaux défis de sécurité qui dépassent le périmètre traditionnel des équipes IT.

L’enjeu n’est plus seulement d’autoriser ou non l’utilisation de l’IA. Il s’agit désormais de permettre son adoption à grande échelle tout en assurant la protection des données, la conformité des usages et la maîtrise des risques associés.

L’adoption rapide de l’IA s’accompagne d’un défi majeur : le manque de visibilité.

Selon Netskope, 94 % des organisations déclarent avoir des lacunes dans la visibilité des activités liées à l’IA. Les équipes de sécurité peinent souvent à identifier précisément quels outils sont utilisés, quelles données sont partagées et comment elles transitent dans l’écosystème IA de l’entreprise.

Parmi les principaux risques figure le Shadow AI, c’est-à-dire l’utilisation d’outils d’intelligence artificielle sans validation ou supervision de l’entreprise. Netskope estime que 72 % des usages observés des applications d’IA générative relèvent du Shadow AI.

À cela s’ajoutent de nouvelles menaces spécifiques aux environnements IA :

• fuite de données sensibles via les prompts ou les réponses générées ;
• accès excessifs accordés aux applications ou agents autonomes ;
• attaques de type prompt injection visant à manipuler le comportement d’un modèle ;
• tentatives de jailbreak pour contourner les garde-fous de sécurité ;
• échanges automatisés entre agents et systèmes difficilement visibles pour les outils de sécurité traditionnels.

Plus l’IA devient autonome, plus la question de la gouvernance et du contrôle des interactions entre utilisateurs, données, applications et agents devient stratégique.

Face à la multiplication des usages de l’IA, les entreprises ont besoin de bien plus qu’un simple contrôle des accès. Elles doivent être capables d’identifier les applications utilisées, de protéger les données qui alimentent les modèles, de sécuriser les interactions des agents autonomes et de détecter les nouvelles menaces propres à l’IA.

Pour répondre à ces enjeux, Netskope propose une approche unifiée de la sécurité de l’IA au sein de la plateforme Netskope One. L’objectif est d’offrir une visibilité complète sur l’ensemble de l’écosystème IA tout en appliquant des contrôles cohérents sur les utilisateurs, les applications, les agents et les données.

L’approche repose sur plusieurs briques complémentaires.

Une protection des données sur l’ensemble du cycle de vie de l’IA

Les données constituent le principal actif exploité par les modèles d’IA. Netskope applique donc des mécanismes de gouvernance et de protection tout au long du cycle de vie des données : entraînement des modèles, stockage, interactions avec les utilisateurs et réponses générées.

Les capacités DLP de la plateforme permettent d’identifier les données sensibles en circulation et d’empêcher leur exposition involontaire dans les outils d’IA générative ou les applications privées basées sur des LLM.

Une protection contre les attaques ciblant les modèles d’IA

Les environnements IA sont désormais exposés à des attaques spécifiques qui n’existaient pas dans les architectures traditionnelles.

Avec AI Guardrails, Netskope analyse les prompts et les réponses en temps réel afin de détecter les tentatives de prompt injection, les attaques de jailbreak, les comportements inappropriés et les violations des politiques de sécurité définies par l’entreprise.

Chaque interaction est analysée conjointement par les moteurs DLP, Threat Protection et AI Guardrails afin de détecter aussi bien les fuites de données que les menaces ou abus liés à l’IA.

À mesure que l’intelligence artificielle s’intègre aux applications, aux données et aux processus métier, sa sécurité ne peut plus être traitée comme un sujet isolé. Les organisations doivent désormais encadrer les usages des collaborateurs, protéger les informations partagées avec les modèles et contrôler les interactions réalisées par les agents autonomes.

En combinant visibilité, protection des données, contrôle des accès, sécurisation des communications agentiques et tests offensifs des modèles, Netskope propose une approche couvrant les différentes étapes de l’adoption de l’IA. L’objectif n’est pas de freiner son utilisation, mais de permettre aux entreprises de l’intégrer à grande échelle tout en gardant la maîtrise de leurs données et de leur exposition aux risques.