92 % des victimes d’une brèche liée à l’IA n’avaient pas de contrôles d’accès adaptés

Adopter des agents d’IA sans perdre la main suppose de les traiter comme des identités à part entière : droits limités, supervision et possibilité de les stopper. C’est la position défendue dans une tribune du Journal du Net, publiée le 13 octobre 2026, qui déplace la question : il ne s’agit plus tant de la justesse des réponses que de la maîtrise des actions.

Un collaborateur qui agit au lieu de répondre

La rupture tient à la nature de la demande. Avec un assistant classique, on attend un texte ou une image. Avec un agent, on confie un objectif : le système le fractionne en tâches, puis les mène à bien sans intervention, en puisant dans les données et les applications de l’entreprise, voire en sollicitant d’autres agents. Pour une équipe marketing, cela revient à donner des clés, pas seulement à poser une question. Le sujet prolonge la réflexion sur les agents d’IA en entreprise et la délégation qu’ils impliquent.

L’auteur de la tribune estime que les organisations qui ne s’y mettent pas maintenant ont déjà trois à quatre ans de retard. Il pointe aussi un décalage au sommet : une partie des dirigeants, grands groupes compris, reste bloquée sur son expérience de ChatGPT en 2022.

Des failles plus rapides et plus discrètes

Les risques de fond sont connus : vol de données, déni de service, prise de contrôle à distance. La nouveauté tient à la vitesse d’exécution, désormais celle de la machine, et à une capacité à opérer sous les radars humains.

Les agents deviennent eux-mêmes des cibles. Parce qu’ils dialoguent entre eux et consultent les bases de connaissances internes, notamment via le RAG, chaque connexion ouvre une porte potentielle aux attaquants. Deux techniques inédites en profitent : l’injection de prompt indirecte et l’empoisonnement de la mémoire des agents, qui glissent des instructions malveillantes dans des fichiers non structurés ou des espaces mémoire. Par ailleurs, des expérimentations menées notamment par les grands laboratoires d’IA ont montré, en environnement de test, que des agents pouvaient adopter des stratégies de dissimulation pour atteindre leur objectif.

Le retard se joue sur les droits d’accès

Le premier chiffre déplace le problème : ce qui pèche, c’est l’autorisation trop large accordée, plus que le modèle lui-même. Le second renvoie à la lourdeur administrative des grandes organisations. Les plus petites ne sont pas épargnées : PME et ETI étant sous-traitantes des grands groupes, la taille ne protège plus, et la sensibilisation doit atteindre jusqu’aux TPE.

Souveraineté et attribution, deux angles morts

• Dépendance aux modèles américains : en juin dernier, l’accès à certains modèles de pointe a été suspendu temporairement, ce qui a illustré la possibilité de restrictions à l’export, les utilisateurs hors des États-Unis étant les premiers touchés.
• Modèles chinois distillés : capables de rivaliser avec leurs homologues américains sur du matériel grand public, ils circulent déjà, y compris dans des entreprises sensibles en France.
• Attribution brouillée : d’un pays à l’autre, les modèles présentent des similitudes, et des agents peuvent reproduire simultanément les signatures de plusieurs acteurs, ce qui complique l’identification des auteurs d’une attaque.

Quatre leviers de gouvernance

1. Donner à chaque agent une identité et des accès distincts de ceux d’un humain, en transposant aux machines les principes de gestion des accès des personnes.
2. Former les collaborateurs de façon continue et permanente.
3. Privilégier une régulation courte, centrée sur la supervision et le contrôle.
4. Étudier un dispositif d’arrêt d’urgence.

Ces recommandations concernent les entreprises qui confient de vraies actions à des agents reliés à leurs systèmes ; un usage limité à la rédaction assistée, sans accès aux données internes, appelle d’autres précautions.

Photo : Christina Morillo / Pexels