Quand des milliers d’agents prennent des initiatives dans des environnements hybrides, la visibilité devient un problème de sécurité en soi. Sans segmentation fine, observabilité et garde-fous de gouvernance, l’autonomie peut transformer de petites dérives en incident systémique. Explications…

L’intelligence artificielle entre dans une nouvelle phase de maturité. Après des systèmes capables d’analyser, de prédire ou de générer des contenus à la demande, émergent désormais des IA agentiques : des entités logicielles autonomes, capables de fixer des objectifs, de prendre des décisions et d’agir de manière continue dans des environnements complexes. Cette évolution marque une rupture majeure. Elle ne transforme pas seulement les usages, mais modifie en profondeur la manière dont les organisations doivent penser la gouvernance, la responsabilité et le risque numérique.

L’IA agentique n’est plus un horizon théorique. Elle s’installe progressivement dans les systèmes d’information européens, souvent de manière discrète, portée par des logiques d’automatisation, d’optimisation et de performance. Or, plus l’autonomie augmente, plus les cadres de contrôle hérités du numérique « classique » montrent leurs limites.

De l’outil intelligent à l’acteur autonome

La différence entre une IA traditionnelle et une IA agentique ne tient pas seulement à la sophistication des modèles, mais à leur capacité d’initiative. Là où une IA classique répond à une requête, l’agent agit. Il observe son environnement, interprète des signaux, priorise des actions et les exécute sans validation humaine systématique.

Dans les organisations françaises et européennes, ces agents sont déjà utilisés pour automatiser la gestion des incidents IT, orchestrer des processus industriels, optimiser des flux logistiques ou piloter des systèmes énergétiques. Dans l’industrie, notamment dans les secteurs de l’automobile, de l’aéronautique ou de l’énergie, des agents analysent en continu des données issues de capteurs pour ajuster des paramètres de production ou anticiper des défaillances. Dans les services, ils arbitrent entre des contraintes de coûts, de délais et de disponibilité.

Ce glissement d’un outil à un acteur transforme la nature même des systèmes numériques : ils ne sont plus seulement exécutants, mais deviennent dynamiques, adaptatifs et partiellement imprévisibles.

Une nouvelle surface de risque, moins visible mais plus systémique

Les cadres de sécurité et de contrôle ont historiquement été conçus pour des environnements dominés par l’humain. Même automatisés, les processus restaient ponctués de validations, d’arbitrages ou de signaux faibles interprétés par des opérateurs. L’IA agentique rompt avec cette logique.

Un agent autonome n’évalue ni l’intention ni le contexte au sens humain du terme. Il applique des règles, des modèles et des objectifs. Si ces derniers sont biaisés, manipulés ou incomplets, l’agent peut produire des effets indésirables à grande échelle, avec une rapidité et une constance qui dépassent largement les capacités d’action humaines.

Les risques ne se limitent pas à des scénarios spectaculaires. Ils incluent aussi des dérives plus silencieuses : décisions sous-optimales répétées, enchaînements d’actions techniquement cohérents mais stratégiquement néfastes, ou interactions imprévues entre plusieurs agents poursuivant des objectifs locaux contradictoires.

L’enjeu particulier des agents spécialisés

De nombreux systèmes agentiques reposent sur des modèles spécialisés, entraînés pour des périmètres fonctionnels précis. Cette spécialisation est un atout en matière de performance, mais elle réduit la capacité de recul du système. Un agent conçu pour optimiser un indicateur donné aura tendance à le faire, même si cela génère des effets de bord ailleurs.

Dans un contexte européen marqué par la multiplication des contraintes réglementaires, industrielles et opérationnelles, cette logique peut devenir problématique. Un agent optimisant des flux logistiques, par exemple, peut entrer en tension avec des objectifs de résilience, de conformité ou de sobriété énergétique. Le risque n’est pas tant l’erreur ponctuelle que la stabilité apparente de décisions biaisées, reproduites en continu.

Quand l’échelle change la nature du problème

L’un des bouleversements majeurs introduits par l’IA agentique est l’échelle. Là où les organisations géraient jusqu’ici des milliers d’utilisateurs ou de processus automatisés, elles devront demain superviser des dizaines, voire des centaines de milliers d’agents logiciels, chacun doté de rôles, de dépendances et de marges de manœuvre propres.

Cette prolifération complexifie la compréhension globale des systèmes. Les interactions entre agents, applications et infrastructures créent des effets de réseau difficiles à anticiper. Dans des environnements hybrides ou distribués, très répandus en Europe, la perte de lisibilité devient en soi un facteur de risque. Sans une visibilité et une segmentation fines, cette masse d’agents autonomes devient rapidement un maillage opaque où les incidents se propagent plus vite qu’ils ne peuvent être détectés ou contenus.

Repenser la gouvernance de l’autonomie

Face à l’IA agentique, la question centrale n’est pas uniquement technologique. Elle est organisationnelle et stratégique. Jusqu’où déléguer l’autonomie ? Comment définir des objectifs qui intègrent non seulement la performance, mais aussi la résilience, la conformité et l’éthique ? Et surtout, comment maintenir une capacité humaine de compréhension et de remise en question des décisions prises par des systèmes autonomes ?

L’IA agentique oblige les organisations à repenser leur rapport au contrôle. Il ne s’agit plus de valider chaque action, mais de concevoir des cadres dans lesquels l’autonomie reste intelligible, observable et réversible.

L’IA agentique est une évolution logique du numérique, portée par des gains d’efficacité réels et déjà mesurables. Mais en faisant entrer l’autonomie au cœur des systèmes d’information, elle transforme profondément le profil de risque des organisations.

Pour les acteurs français et européens, l’enjeu est désormais clair : tirer parti de cette nouvelle capacité d’action des machines sans perdre la maîtrise des systèmes. Cela suppose de regarder l’IA agentique non comme un simple outil d’optimisation, mais comme un nouvel acteur du numérique, dont l’autonomie doit être pensée, encadrée et gouvernée avec lucidité.
____________________________

Par Damien Gbiorczyk, expert en cyber-résilience chez Illumio

 

À lire également :

SOC : le contexte, clé pour briser le cercle infernal des alertes…

Segmenter pour mieux protéger : vers une architecture Zero Trust opérationnelle et durable…

Pas de Zero Trust sans observabilité

Instaurer la confiance à l’ère de l’autonomie intelligente…

IA Agentique : un faux ami pour les entreprises…

3/4 des entreprises admettent un décalage entre leur vision de l’IA agentique et la réalité

un pilier pour maîtriser les risques croissants liés à l’IA agentique…