Ancienne sécurité de l’IA ou Evo : découvrez comment la sécurité agentique remplace des semaines de travail manuel

Des chatbots intelligents aux agents autonomes, l’innovation n’a jamais progressé aussi vite grâce à l’IA générative. Mais cette accélération s’accompagne d’un défi majeur : une nouvelle catégorie de risques de sécurité complexes et non déterministes, auxquels les méthodes traditionnelles de cybersécurité ne sont tout simplement pas adaptées.

Les applications natives de l’IA sont déjà en production. Dans tous les secteurs, les équipes déploient des copilotes, des systèmes RAG, des agents autonomes et des workflows optimisés par l’IA plus vite que les processus de sécurité traditionnels ne peuvent suivre. Ce que nos clients nous disent régulièrement est simple et urgent :

« Nous déployons l’IA plus vite que nous ne pouvons la sécuriser, et les anciennes méthodes ne fonctionnent plus. »

Votre pile de sécurité actuelle n’est probablement pas à la hauteur, mais inutile de vous inquiéter. La vidéo ci-dessous explique exactement pourquoi, et ce qui change lorsque la sécurité devient agentique.

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De nouvelles menaces qui dépassent les limites de l’AppSec traditionnelle

À l’ère de l’IA agentique, l’approche traditionnelle de la sécurité des applications ne fonctionne plus du tout.

Avant Evo, sécuriser les applications natives de l’IA ressemblait à ceci :

• Examens manuels pour approuver les LLM et les outils d’IA

• Modèles de menaces statiques créés une fois et rarement mis à jour

• Red teaming coûteux, peu fréquent et souvent trop tardif

• Garde-fous configurés dans plusieurs outils cloisonnés

• Surveillance générant du bruit plutôt que de la confiance

Ces workflows ont été conçus pour des logiciels déterministes, et non pour des agents non déterministes qui évoluent en permanence et créent de nouveaux vecteurs d’attaque, tels que :

• Injection de prompt : manipulation d’un modèle d’IA à l’aide d’entrées malveillantes pour extraire des données ou exécuter des actions non autorisées.

• Empoisonnement des données : contamination des données d’entraînement pour compromettre l’intégrité du modèle ou y introduire des portes dérobées.

• Inversion de modèle : reconstitution de données d’entraînement sensibles à partir des résultats d’un modèle déployé.

• Hallucinations et désinformation : l’IA génère des informations factuellement inexactes qui peuvent être exploitées à des fins malveillantes.

• Risques liés à la chaîne d’approvisionnement : vulnérabilités dissimulées dans les modèles pré-entraînés, les bibliothèques et les frameworks.

Les équipes consacrent des semaines de travail humain à ces tâches, mais les développeurs restent frustrés et les équipes de sécurité déploient d’énormes efforts pour gérer la paperasse et ajuster les alertes. Pourtant, elles ne savent toujours pas vraiment comment l’IA est réellement utilisée en production ni si les risques émergents sont détectés à temps.

Résultat : pas plus de sécurité, mais une incertitude à grande échelle.

L’avènement de la sécurité native de l’IA avec Evo : une approche agentique et orchestrée

Pour sécuriser l’IA, le système de sécurité lui-même doit être intelligent. C’est le fondement de la sécurité native de l’IA : intégrer la sécurité à l’ensemble du cycle de développement de l’IA. Nous appelons cela l’orchestration agentique de la sécurité. Pour suivre le rythme de l’IA, nous avons besoin d’agents de sécurité intelligents capables de comprendre, d’analyser et de gérer de manière autonome les risques propres à l’IA.

Ce n’est pas une hypothèse. Evo by Snyk est le premier système au monde d’orchestration agentique de la sécurité, spécialement conçu pour répondre à ces exigences uniques. Au lieu d’enchaîner des étapes manuelles, Evo évalue l’environnement, élabore un plan et l’exécute en continu, en s’adaptant à l’évolution des systèmes d’IA.

En automatisant des workflows de sécurité complexes qui nécessitaient auparavant des dizaines d’heures de travail, Evo permet à vos ingénieurs en sécurité d’avancer au rythme de l’innovation en IA. La sécurité de l’IA passe ainsi d’une approche réactive et fondée sur des suppositions à une composante proactive et intégrée de votre cycle de développement.

Ce que les équipes utilisent déjà aujourd’hui

Des centaines d’équipes pionnières utilisent déjà les fonctionnalités d’Evo dans des environnements réels, et des dizaines de grandes entreprises ont contribué à perfectionner ces workflows pour répondre aux exigences de la production. Le changement décrit par les clients est immédiat : au lieu d’examiner la sécurité de l’IA, ils la mettent en œuvre.

Nomenclature de l’IA (AI-BOM)

L’agent Discovery d’Evo offre une visibilité complète sur l’utilisation des outils, API et modèles d’IA dans les appareils de développement et les dépôts. Les équipes peuvent générer automatiquement une nomenclature de l’IA (AI-BOM) pour répertorier les composants d’IA et évaluer les risques potentiels en temps réel. Pour de nombreuses équipes, l’AI-BOM révèle dès le premier jour des risques dont elles ignoraient l’existence.

MCP Scan CLI :

MCP Scan CLI vérifie les appareils de développement et les serveurs MCP connectés afin de détecter les composants dangereux ou « toxiques ». Il aide à repérer les outils de codage IA ou les dépendances à risque avant leur intégration aux workflows. Les équipes plateforme et sécurité peuvent ainsi reprendre rapidement le contrôle sans ralentir les développeurs, en utilisant MCP Scan CLI pour :

• Détecter les outils de codage IA et les serveurs MCP

• Repérer rapidement les flux à risque ou toxiques

• Détecter les problèmes avant qu’ils n’atteignent les systèmes de production

Red teaming automatisé de l’IA

Au lieu de mener des exercices ponctuels, les équipes utilisent le red teaming comme un signal continu. Grâce à l’AI-BOM et aux modèles de menaces dynamiques, Evo :

• Configure automatiquement le red teaming adapté à l’IA

• Teste des attaques réelles comme l’injection de prompt et les fuites de données

• Relance les tests à mesure que les applications, les prompts et les modèles évoluent

Nos clients nous disent que c’est la première fois que le red teaming suit le rythme du développement de l’IA.

Accélérez l’innovation en toute confiance

L’urgence ne vient pas des feuilles de route, mais de la réalité. Les méthodes de sécurité traditionnelles deviennent de plus en plus obsolètes, alors que les systèmes d’IA traitent déjà des données sensibles, prennent des décisions automatisées et interagissent à grande échelle avec des utilisateurs et d’autres systèmes.

Les équipes qui tardent à moderniser la sécurité de l’IA risquent de prendre du retard sur ce qui est déjà en production. Les équipes qui avancent le plus vite ont un point commun : elles ont cessé d’essayer d’adapter d’anciens processus et ont adopté une sécurité agentique conçue pour l’IA.

Si vous développez ou exploitez aujourd’hui des applications natives de l’IA, le meilleur moyen de comprendre la différence est de l’essayer vous-même. L’ancienne sécurité de l’IA prend des semaines. Evo se met au travail immédiatement. Commencez par l’AI-BOM.