Au mWISE 2024, l’IA s’impose comme levier de cyber-résilience

L’intelligence artificielle ne transforme pas seulement la façon dont les organisations travaillent : elle modifie aussi la manière dont elles sont attaquées et défendues. En septembre 2024, les entreprises et les administrations sont confrontées à des tentatives d’hameçonnage plus convaincantes, à des volumes d’alertes difficiles à traiter et à des systèmes informatiques toujours plus connectés. Dans ce contexte, la cyber-résilience ne consiste plus uniquement à empêcher toute intrusion. Elle vise aussi à détecter vite, limiter les dégâts, rétablir l’activité et tirer les leçons d’un incident.

Le mWISE 2024 place cette capacité d’adaptation au centre des priorités. L’événement insiste sur le potentiel de l’IA pour aider les équipes de sécurité à analyser des signaux faibles, à hiérarchiser les alertes et à automatiser certaines tâches répétitives. Mais le message est plus nuancé qu’une promesse de défense automatique : une technologie, même performante, ne remplace ni une stratégie claire, ni des équipes formées, ni des procédures éprouvées.

La cyber-résilience, bien plus que la prévention des attaques

La cybersécurité est souvent présentée comme une forteresse : des pare-feux, des mots de passe et des logiciels de protection doivent empêcher les intrusions. Cette protection reste indispensable, mais elle ne suffit pas à elle seule. Aucun système complexe ne peut garantir qu’il ne sera jamais visé, trompé ou contourné.

La cyber-résilience désigne donc la capacité d’une organisation à continuer de fonctionner, ou à reprendre rapidement son activité, lorsqu’un incident survient. Elle repose sur plusieurs étapes complémentaires : connaître ses actifs numériques, réduire ses vulnérabilités, surveiller les anomalies, répondre à l’attaque, restaurer les données et améliorer les défenses après coup.

L’enjeu est particulièrement important pour les secteurs où une indisponibilité informatique a des conséquences immédiates : services publics, santé, industrie, transport, commerce ou finance. Une attaque peut viser des données, interrompre une chaîne de production ou empêcher des collaborateurs d’accéder à leurs outils. La résilience oblige donc à penser la sécurité comme une fonction de continuité d’activité, et non comme un simple sujet réservé au service informatique.

Pourquoi l’IA devient un outil central de la défense numérique

Les équipes de cybersécurité doivent observer une quantité considérable d’événements : connexions, messages électroniques, activités réseau, comportements d’applications, accès aux données ou tentatives d’authentification. Parmi ces traces, beaucoup sont légitimes. Quelques-unes peuvent annoncer une attaque. Le défi est de ne pas laisser passer le signal important, sans mobiliser les analystes sur une masse d’alertes sans gravité.

C’est précisément là que les systèmes d’IA peuvent apporter une aide. Ils sont capables d’identifier des écarts par rapport à un fonctionnement habituel, de rapprocher des éléments dispersés et de proposer une première priorisation. Par exemple, une succession de connexions inhabituelles, combinée à un accès anormal à des fichiers sensibles, peut justifier une vérification rapide par un analyste.

L’IA peut également aider à automatiser des tâches encadrées. Dans certains cas, elle peut enrichir une alerte avec des informations de contexte, générer un résumé d’incident ou lancer une procédure prédéfinie. Le gain attendu est double : réduire le temps passé sur les opérations répétitives et permettre aux spécialistes de se concentrer sur les situations ambiguës ou critiques.

Les grands modèles de langage, ou LLM, ajoutent une dimension nouvelle. Ces systèmes peuvent rendre les interfaces de sécurité plus accessibles, en résumant des journaux techniques ou en aidant à formuler des requêtes dans un langage courant. Ils peuvent aussi accélérer l’analyse de documentation et l’organisation de connaissances internes. Leur usage demande toutefois de la prudence : un modèle peut produire une réponse inexacte, mal interpréter un contexte ou exposer une information confidentielle si les règles d’accès et de partage des données ne sont pas strictement définies.

L’IA générative renforce aussi la menace du phishing

L’intelligence artificielle est un outil à double usage. Les mêmes capacités de génération de texte, de synthèse et de personnalisation qui intéressent les défenseurs peuvent être exploitées par des acteurs malveillants. Le phishing, ou hameçonnage, constitue l’un des risques les plus visibles en 2024.

Traditionnellement, de nombreux courriels frauduleux pouvaient être décelés par leur mauvaise traduction, leurs fautes ou leurs formulations très génériques. Les outils d’IA générative permettent désormais de produire plus facilement des messages rédigés dans une langue correcte, adaptés à un métier, à une fonction ou à un contexte professionnel. Une facture, une demande urgente d’un responsable ou une invitation à consulter un document peuvent paraître plus crédibles lorsqu’elles reprennent les codes d’une organisation.

Cette évolution ne signifie pas que chaque message personnalisé est nécessairement généré par IA. Elle rappelle en revanche qu’il ne faut plus se fier seulement à la qualité apparente d’un texte. Les bons réflexes restent essentiels : vérifier l’adresse réelle de l’expéditeur, se méfier d’une demande inhabituelle ou urgente, ne pas ouvrir un lien sans contrôle et confirmer par un autre canal les sollicitations sensibles, en particulier lorsqu’elles concernent un paiement, un changement de coordonnées bancaires ou des identifiants.

La sensibilisation des salariés ne doit pas prendre la forme d’un rappel ponctuel. Elle gagne à être intégrée dans la durée, avec des procédures simples et connues de tous. Une personne qui sait à qui signaler un message suspect, et qui peut le faire sans crainte d’être blâmée, devient un maillon utile de la détection.

Le Cyber Resilience Act redessine les obligations européennes

La résilience dépend aussi du niveau de sécurité des produits numériques utilisés au quotidien. Logiciels, objets connectés, équipements réseau et autres produits comportant des éléments numériques peuvent contenir des failles exploitables. Or, une vulnérabilité non corrigée chez un fournisseur peut affecter un grand nombre d’utilisateurs.

Le Cyber Resilience Act, ou CRA, est le cadre européen appelé à fixer de nouvelles exigences de cybersécurité pour ces produits. Au 26 septembre 2024, ce texte a déjà été adopté par le Parlement européen et doit encore achever son parcours institutionnel avant sa finalisation. Son ambition est d’encourager une approche de sécurité dès la conception, ainsi qu’un meilleur traitement des vulnérabilités tout au long de la vie des produits concernés.

Pour les entreprises qui conçoivent, distribuent ou intègrent des produits numériques en Europe, le sujet ne doit pas être considéré comme une contrainte administrative lointaine. Il invite à documenter les composants utilisés, à organiser la réception des signalements de faille, à prévoir des correctifs et à clarifier les responsabilités entre éditeurs, intégrateurs et clients.

Pour les acheteurs, le CRA renforce aussi une question pratique : quels engagements de sécurité un fournisseur prend-il réellement ? Avant de déployer un outil, une organisation a intérêt à examiner la fréquence des mises à jour, les modalités de correction des vulnérabilités, la protection des données et les possibilités de continuité de service.

Comment intégrer l’IA sans fragiliser sa sécurité

L’intégration de l’IA dans une stratégie de cyber-résilience ne se réduit pas à l’achat d’une plateforme. Le mWISE 2024 met en avant la nécessité d’un cadre stratégique qui relie les investissements technologiques aux risques réels de l’organisation. Une solution d’analyse sophistiquée aura peu d’effet si personne ne sait interpréter ses alertes ou si les équipes ne disposent pas d’un processus pour agir.

Une démarche structurée peut s’appuyer sur les priorités suivantes :

• Cartographier les actifs critiques, notamment les données sensibles, les applications indispensables et les accès à privilèges.
• Évaluer les risques, en tenant compte des vulnérabilités techniques, des dépendances aux fournisseurs et des scénarios de fraude ou d’interruption.
• Choisir les cas d’usage de l’IA où l’automatisation apporte une aide mesurable, par exemple le tri d’alertes ou la détection d’anomalies.
• Conserver une validation humaine pour les décisions à fort impact, comme l’isolement d’un système essentiel ou le blocage d’un compte stratégique.
• Former les équipes aux nouveaux outils, mais aussi aux limites des recommandations produites par l’IA.
• Tester la réponse aux incidents, afin de vérifier que les procédures, les sauvegardes et les responsabilités fonctionnent réellement sous pression.

La qualité des données utilisées par les outils d’IA mérite une attention particulière. Des données incomplètes, mal classées ou non représentatives peuvent produire des alertes inutiles et masquer des menaces. Les organisations doivent également contrôler les accès aux données de sécurité, qui peuvent révéler l’architecture interne, les identités ou les incidents en cours.

Il convient enfin de séparer les promesses commerciales des résultats mesurables. Un projet doit fixer des indicateurs concrets : délai moyen de détection, délai de traitement, nombre d’alertes pertinentes, disponibilité des services critiques ou taux de correction des vulnérabilités. L’IA a une valeur lorsqu’elle améliore effectivement ces résultats, pas seulement lorsqu’elle est ajoutée à l’intitulé d’un produit.

Des innovations, du cloud aux réseaux

Le mWISE 2024 a également mis en lumière quinze innovations distinguées pour leur contribution à la cybersécurité. Cette diversité illustre l’ampleur des chantiers à couvrir : surveillance, protection des données, sécurité des infrastructures et amélioration des capacités de réponse.

Parmi les évolutions évoquées figure un nouveau protocole de sécurité destiné à protéger les données face aux attaquants durant des calculs réalisés dans le cloud. Le sujet est stratégique. Déplacer des traitements vers des infrastructures distantes offre de la souplesse et de la puissance de calcul, mais exige aussi de maîtriser précisément les accès, les identités, le chiffrement et les responsabilités partagées entre le client et son prestataire.

L’optimisation des réseaux fait aussi partie des priorités. Kunal Anand, de F5, souligne l’intérêt de l’IA pour renforcer la sécurité des infrastructures. Un réseau n’est plus un simple canal de circulation : il concentre des flux vers des applications, des environnements cloud et des terminaux multiples. Une meilleure visibilité sur ces flux peut aider à repérer une activité inhabituelle avant qu’elle ne devienne un incident majeur.

Ce qu’il faut surveiller dans les prochains mois

La progression de l’IA en cybersécurité va probablement accélérer la course entre défenseurs et attaquants. Les organisations devront surveiller à la fois l’amélioration des outils de détection, l’évolution du phishing ciblé, l’usage des LLM dans les opérations de sécurité et les nouvelles obligations européennes liées aux produits numériques.

La priorité durable reste néanmoins moins spectaculaire que l’IA elle-même : établir des fondamentaux solides. Inventaire des systèmes, gestion des correctifs, sauvegardes testées, contrôle des accès, préparation aux incidents et formation des équipes constituent le socle sur lequel les technologies avancées peuvent produire des effets utiles.

En 2024, le principal enseignement du mWISE est donc celui-ci : l’IA peut donner un avantage précieux pour comprendre et contrer des menaces à grande échelle. Mais la résilience ne s’achète pas en un seul outil. Elle se construit dans le temps, par l’association de la technologie, de l’organisation et de l’attention portée aux comportements humains.