Data security et IA agentique : pourquoi les entreprises n’ont plus le droit d’attendre

Agents IA incontrôlés, stacks legacy inefficaces, conduite du changement bloquée : lors d’un Angle d’Attaque de Riskintel Media animé par Yasmine Douadi, Quentin Habert, responsable Data Security chez Zscaler, dresse un constat sans détour. La sécurisation de la donnée n’a pas raté par manque de moyens ou de conscience. Elle a raté parce qu’on a toujours attendu d’être prêt. À la vitesse de l’IA agentique, ce luxe n’existe plus.
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L’IA agentique a redessiné la surface d’attaque
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Les bots ont dépassé le trafic humain sur Internet. Ce n’est pas une projection, c’est ce qu’observe Zscaler sur 750 milliards de transactions quotidiennes. Et ce phénomène, encore perçu comme externe il y a peu, est désormais en train de se répliquer à l’intérieur même des systèmes d’information des entreprises. « On parle vraiment d’agents qui peuvent avoir un accès large à l’information, qui lancent des flux automatisés », explique Quentin Habert. « Et pour nous, ce n’est pas une surprise. C’est une tendance que notre ThreatLabs soulignait déjà en 2025 : l’IA, c’est plus un sujet expérimental dans les organisations, c’est véritablement déjà un sujet d’échelle. »

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Les chiffres confirment l’urgence. En 2025, le volume de données à destination des applications d’IA avait doublé en un an. Surtout, 100 % des systèmes d’IA observés par Zscaler sur cette période présentaient des vulnérabilités critiques et la quasi-totalité aurait pu être compromise en seulement 16 minutes.

Face à ce constat, la question n’est plus de savoir si les entreprises vont être confrontées à ces risques. Elle est de savoir si elles sont architecturalement capables d’y répondre à la bonne vitesse. « On est sur des architectures souvent vieillissantes qui ne permettent pas de le faire », reconnaît Quentin Habert. « Mais il faut aller dans ces logiques, notamment Zero Trust, qui permettent de dire : quelle que soit la rupture technologique, je suis capable de l’accueillir, de la comprendre, de la sécuriser. »

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Ce déplacement du risque vers le trafic non humain bouleverse aussi les responsabilités en interne. Qui doit piloter la sécurité des agents IA : l’IT, la cyber, les métiers ? « Tous ces nouveaux usages font exploser le volume de trafic automatisé non humain dans l’organisation, répond Quentin Habert. On n’est plus sur des bots traditionnels, on est véritablement sur des machines qui échangent avec d’autres machines à grande échelle. » Ce qui implique d’étendre le modèle de gouvernance aux agents eux-mêmes : contrôler ce à quoi ils peuvent accéder, sécuriser les échanges de type MCP ou A2A, maîtriser le trafic inter-agents.
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Le vrai problème n’est ni les outils, ni la conscience
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La plupart des organisations concernées ont du DLP. Beaucoup ont du CASB. Certaines ont investi massivement depuis des années. Et pourtant, les données continuent de fuiter. Pour Quentin Habert, l’explication tient en une phrase : « La complexité, c’est l’ennemi de la sécurité. »
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Le marché s’est construit en silos, en empilant des solutions au fil des cas d’usage. « On avait des cas d’usage qu’on couvrait au fur et à mesure qu’ils apparaissaient. Donc souvent on les adressait quand ça arrivait avec l’activation d’une fonctionnalité au niveau du réseau ou l’acquisition d’une nouvelle solution. Ce qui a donné en bout de chaîne une stack technologique très complexe et absolument inefficace et d’où la frustration de certaines organisations qui ont investi mais qui ne voient pas le résultat. »

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À cela s’ajoutent d’autres priorités qui ont longtemps relégué la donnée au second plan : le passage au cloud, les mises en conformité réglementaires, les chantiers liés à l’identité. « Peut-être que la donnée, à juste titre ou pas, n’était pas toujours la priorité. En tout cas, maintenant, elle le devient. »
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Mais le frein le plus profond est ailleurs. Il est dans la posture. « On attend trop souvent d’être parfait pour commencer à sécuriser, dit Quentin Habert. C’est un peu comme quand on apprenait les langues étrangères dans le passé : il fallait avoir appris tout le vocabulaire avant de commencer à s’exprimer. » À la vitesse de l’IA agentique, attendre d’avoir terminé un chantier de classification de données sur trois ans n’est plus une option. « Il faut travailler de concert sur les capacités de classification et de sécurité dès le départ. »
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Embarquer l’organisation, pas seulement la DSI
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Ce n’est pas la prise de conscience qui manque. Les RSSI savent. « Le problème, c’est la conduite du changement, c’est-à-dire réussir à convaincre les autres membres autour de lui », souligne Yasmine Douadi. Le ComEx, les métiers, la direction financière, chacun a sa propre façon de voir le monde et ses propres indicateurs de succès.
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Pour Quentin Habert, la réponse est d’abord narrative. « Il faut absolument sortir de tous les narratifs trop techniques ou trop cyber. C’est un petit monde, on s’enferme très vite dans des acronymes. Mais est-ce que ça parle au reste de l’organisation ? » L’exemple qu’il donne est parlant : communiquer sur le nombre de règles DLP déployées ne mobilise personne au-delà des équipes sécurité. En revanche, expliquer comment ce programme favorise l’adoption de l’IA en confiance change immédiatement la dynamique.

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Ce changement de registre se lit déjà dans les demandes que reçoit Zscaler au quotidien. « On ne vient plus nous demander si on est capable d’empêcher un numéro de carte bancaire de sortir. Aujourd’hui, on nous demande comment d’autres ont adressé les inquiétudes suscitées en interne par l’inspection des flux chiffrés, ou la visibilité qu’on va donner dans les prompts. » La sécurité de la donnée est devenue un sujet de direction générale, pas seulement de DSI.
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Ce que ça implique concrètement
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Quentin Habert identifie cinq priorités opérationnelles. La première : inspecter les flux chiffrés. « 95 % des tentatives de phishing circulent par les flux chiffrés selon notre dernier rapport ThreatLabs. Comment demander à un RSSI de sécuriser le système d’information s’il est aveugle sur la quasi-totalité de ce qui est en transit ? »
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Viennent ensuite la prise en charge des flux non humains, travailler au même rythme que la machine pour identifier, classifier et sécuriser la donnée en temps réel, la consolidation des silos pour partager la même intelligence sur tous les canaux, et la conception d’une architecture à l’épreuve du temps. « Si à chaque fois qu’un nouvel usage apparaît ou qu’une disruption survient, ça challenge le modèle que j’ai en place et que j’ai une incapacité à l’adresser à la vitesse de la machine, ça ne va pas durer longtemps. »

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Le dernier point est peut-être le moins évident : la valorisation de ce qui est mis en place. « On sait que tout le monde demande du budget. On sait que c’est compliqué de mener ces chantiers », reconnaît Quentin Habert. Mesurer l’impact en métriques financiers et non financiers (productivité, expérience utilisateur, capacité à intégrer plus vite une acquisition) devient un levier essentiel pour maintenir les programmes dans la durée.
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Sur les 3 à 5 ans à venir, la roadmap de Zscaler s’articule autour de trois axes : étendre le Zero Trust aux agents IA en contrôlant leurs accès aux outils et leurs échanges inter-agents, développer la sécurité endpoint spécifique aux menaces induites par l’IA, et accélérer l’adoption via le programme AI Guardian. L’objectif, résumé en une phrase par Quentin Habert : « permettre aux entreprises d’innover à grande échelle sans le risque ou en tout cas en le réduisant significativement. »