Cybersécurité : les experts réclament une GenAI spécialisée et intégrée

L’intelligence artificielle générative suscite un intérêt croissant dans les centres opérationnels de sécurité, ces équipes qui surveillent en continu les alertes, enquêtent sur les intrusions et coordonnent les réponses aux incidents. Son potentiel est évident : résumer un volume considérable d’informations, aider à relier des signaux faibles ou encore accélérer certaines tâches d’investigation. Mais les professionnels interrogés pour une étude commandée par CrowdStrike, publiée en 2024, ne veulent pas d’une IA déployée sans cadre.

Leur message est particulièrement net : pour être utile, la GenAI doit s’inscrire dans l’environnement de sécurité déjà en place, s’appuyer sur une expertise métier et ne pas devenir une nouvelle source de fuite de données ou de mauvaises décisions. L’enjeu ne se limite donc pas à ajouter une interface conversationnelle aux outils existants. Il consiste à faire de l’IA un élément contrôlé, fiable et mesurable de la défense informatique.

Une enquête auprès de 1 022 professionnels de la sécurité

L’enquête commandée par CrowdStrike a recueilli l’avis de 1 022 professionnels de la cybersécurité dans le monde sur l’adoption de l’IA générative et sur les risques qu’elle soulève. Les résultats traduisent un optimisme prudent. Les équipes de sécurité identifient des usages concrets, notamment pour l’analyse des menaces, l’aide aux investigations et les mécanismes de réponse automatisée. Elles restent toutefois attentives aux données que ces systèmes manipulent et aux recommandations qu’ils peuvent produire.

Ce double regard s’explique par la réalité opérationnelle de la cybersécurité. Une équipe peut recevoir de très nombreuses alertes, dont seule une partie signale une attaque réelle. Elle doit croiser des journaux techniques, des identités, des comportements inhabituels sur le réseau et des renseignements sur les méthodes employées par des attaquants. Une IA capable de synthétiser ces éléments peut faire gagner du temps. Une IA qui interprète mal le contexte peut, à l’inverse, détourner l’attention d’un incident important.

La prévention des violations de données reste au cœur des priorités. Dans l’étude, 74 % des répondants indiquent avoir été confrontés à une violation de données au cours des 18 derniers mois. Ce constat renforce leur exigence envers des outils dont le fonctionnement, les données utilisées et les garde-fous sont adaptés à un domaine où une erreur de jugement peut avoir des conséquences importantes.

Pourquoi les équipes privilégient une GenAI intégrée

La préférence pour l’intégration est l’un des résultats les plus marquants du sondage : 80 % des professionnels privilégient des fonctions de GenAI intégrées à une plateforme de cybersécurité plutôt que des outils indépendants. Ce choix ne relève pas seulement d’une volonté de simplicité.

Un outil intégré peut, en principe, travailler dans le contexte des données et des processus déjà connus de l’équipe. Pour enquêter sur une alerte, il doit pouvoir relier les informations pertinentes, comme l’activité d’un poste, les événements d’identité ou les indicateurs de compromission. Employé de manière isolée, un assistant généraliste oblige souvent les analystes à copier, sélectionner et reformuler les données. Cette multiplication des manipulations peut ralentir le travail et accroître les risques d’exposition d’informations sensibles.

L’intégration répond aussi au besoin de réduire l’empilement d’outils. Les équipes de sécurité utilisent déjà de nombreuses solutions pour surveiller leurs systèmes, protéger les postes de travail, analyser les courriels ou répondre aux incidents. Une nouvelle solution qui ne communique pas avec cet écosystème peut créer davantage de complexité qu’elle n’en résout.

Le chiffre de 63 % de professionnels prêts à changer de fournisseur de sécurité afin d’accéder aux capacités GenAI de concurrents montre également que l’IA est en train de peser sur les décisions d’achat. Pour les entreprises, la promesse d’une plateforme unifiée est de gagner en fluidité, mais aussi de mieux contrôler les données et les accès.

Une IA généraliste ne suffit pas pour la sécurité

Les répondants ne rejettent pas l’IA générative. Ils refusent surtout qu’elle soit utilisée comme un oracle universel dans un domaine très spécialisé. 83 % se disent préoccupés par le risque de recevoir des conseils de sécurité inadaptés ou imprudents de la part d’outils qui ne seraient pas conçus pour la cybersécurité.

Cette inquiétude est compréhensible. Les grands modèles de langage sont capables de produire des réponses fluides et plausibles, mais une formulation convaincante ne garantit pas qu’elle soit exacte, à jour ou applicable à une infrastructure précise. En cybersécurité, un conseil mal contextualisé peut entraîner une mauvaise priorisation, une configuration inadaptée ou une action de réponse mal calibrée.

Les professionnels interrogés disent donc privilégier les fournisseurs disposant d’une expertise démontrée en cybersécurité, en renseignement sur les menaces et en réponse aux incidents. Il ne s’agit pas nécessairement d’exiger qu’une IA décide seule. Il s’agit de s’assurer que ses propositions soient alimentées par les connaissances, les données et les règles utiles à l’activité de sécurité.

Le mot « spécialisé » recouvre ainsi plusieurs attentes. L’outil doit comprendre le vocabulaire et les tâches des analystes, exploiter des données de sécurité pertinentes, fournir une réponse traçable et permettre aux humains de vérifier la recommandation avant d’agir. Cette exigence est d’autant plus forte que les attaquants peuvent eux aussi utiliser l’IA pour rendre leurs opérations plus rapides ou plus convaincantes.

La GenAI doit-elle remplacer les analystes ?

L’étude ne fait pas ressortir de crainte majeure concernant un remplacement des emplois par la GenAI dans la cybersécurité. Les professionnels semblent plutôt voir cette technologie comme un moyen d’augmenter les capacités des analystes. Elle pourrait alléger les tâches les plus répétitives, faciliter l’arrivée de nouvelles recrues et raccourcir le temps nécessaire pour prendre certaines décisions.

Dans un centre opérationnel de sécurité, des actions comme la lecture initiale d’une alerte, le regroupement d’événements similaires ou la préparation d’un résumé d’incident peuvent être coûteuses en temps. Une IA générative peut aider à structurer l’information, proposer une synthèse et guider l’analyste vers les éléments à vérifier. L’expert humain conserve cependant un rôle déterminant : il évalue la gravité, comprend le contexte de l’organisation et arbitre les actions à mener.

Les usages les plus demandés par les répondants concernent trois grands domaines :

• l’analyse des menaces, afin d’interpréter plus rapidement les indices disponibles ;
• l’appui aux investigations, pour synthétiser et organiser les informations d’un incident ;
• la réponse automatisée, lorsque les procédures sont suffisamment encadrées pour limiter les erreurs.

La nuance est essentielle. Automatiser ne signifie pas abandonner tout contrôle. Certaines réponses, comme isoler un appareil ou bloquer une activité suspecte, peuvent interrompre un service utile si elles sont déclenchées au mauvais moment. Les organisations ont donc intérêt à déterminer les actions qu’une IA peut suggérer, celles qu’elle peut exécuter sous conditions, et celles qui doivent toujours être validées par un analyste.

Le retour sur investissement, première exigence économique

L’enthousiasme pour la GenAI ne dispense pas les responsables de sécurité de justifier leurs dépenses. Dans l’enquête, le retour sur investissement mesurable arrive avant les préoccupations liées aux coûts de licence. Cette priorité reflète une attente très pragmatique : les outils d’IA doivent montrer qu’ils améliorent effectivement les opérations et réduisent les coûts associés aux incidents.

Les répondants associent les bénéfices attendus à trois leviers principaux : 31 % citent l’optimisation des coûts et une meilleure efficacité des outils, 30 % la réduction des incidents, et 26 % les économies de temps de gestion. Ces proportions ne décrivent pas des gains déjà garantis. Elles révèlent plutôt la manière dont les professionnels envisagent de mesurer la valeur des investissements.

Pour une entreprise, le calcul ne peut pas se résumer au prix d’un abonnement. Il doit inclure le temps nécessaire pour intégrer l’outil, former les équipes, définir les politiques d’usage, protéger les données et contrôler les résultats. Une solution ajoutée à un environnement déjà fragmenté peut grever les coûts de gestion. C’est une autre raison pour laquelle la logique de plateforme intégrée séduit les répondants.

Données sensibles, attaques et règles d’usage

La sécurité et la confidentialité constituent les principaux freins à l’adoption. L’étude indique que 87 % des organisations mettent en œuvre ou envisagent de nouvelles politiques de sécurité pour encadrer l’utilisation de la GenAI. Cette démarche traduit une préoccupation très concrète : éviter que des données sensibles ne soient exposées à des modèles de langage ou à des services insuffisamment maîtrisés.

Parmi les risques cités figurent l’exposition de données, mais aussi les attaques qui visent directement les systèmes d’IA générative. Un outil peut être trompé par des instructions malveillantes, recevoir des données conçues pour orienter son comportement ou produire des résultats erronés. Les professionnels placent donc les fonctions de sécurité et de respect de la vie privée parmi les critères les plus recherchés dans une solution GenAI.

L’équilibre entre bénéfices et risques reste fragile. Seuls 39 % des répondants estiment que les avantages de la GenAI l’emportent sur les risques. Une part similaire considère que bénéfices et risques sont comparables. Cette prudence ne signifie pas une opposition à la technologie. Elle indique que son déploiement devra être progressif, contrôlé et accompagné de règles claires.

Une adoption encore précoce, mais des intentions fortes

Fin 2024, l’adoption de la GenAI en cybersécurité demeure à un stade initial, mais le mouvement est déjà engagé. Selon l’enquête, 64 % des professionnels sont en recherche active ou ont déjà investi dans des outils de GenAI. Parmi ceux qui évaluent encore les options disponibles, 69 % prévoient un achat dans l’année à venir.

Les priorités citées sont cohérentes avec les tensions qui pèsent sur les équipes de sécurité : améliorer la détection et la réponse aux attaques, gagner en efficacité opérationnelle et faire face aux pénuries de personnel. L’IA générative est envisagée comme un accélérateur possible, à condition qu’elle n’ajoute pas elle-même une surface de risque supplémentaire.

Les entreprises ont donc une décision à prendre qui dépasse le choix d’un produit. Elles doivent identifier les tâches sur lesquelles l’IA apportera une aide réelle, fixer les données qui peuvent ou non être utilisées, organiser la supervision humaine et définir des critères permettant d’évaluer les résultats. Sans ces étapes, la promesse de rapidité peut se transformer en complexité additionnelle.

Ce qu’il faut surveiller

La trajectoire de la GenAI en cybersécurité dépendra moins de la capacité des modèles à produire du texte que de leur aptitude à s’intégrer dans les pratiques réelles des équipes. Les organisations devront vérifier que les outils proposés respectent leurs exigences de confidentialité, s’appuient sur un contexte de sécurité fiable et laissent aux analystes la maîtrise des décisions importantes.

Les fournisseurs, de leur côté, seront attendus sur la spécialisation de leurs solutions, la qualité des protections offertes et la démonstration d’un retour sur investissement. L’enquête commandée par CrowdStrike dessine ainsi une ligne de conduite claire pour 2025 : l’IA générative peut aider les défenseurs à agir plus vite, mais elle ne sera durablement adoptée que si elle est aussi sécurisée que les systèmes qu’elle prétend protéger.