Les entreprises ignorent les deux tiers de leur surface d’attaque liée à l’IA. Cet angle mort s’étend rapidement.

Selon un rapport de Snyk, l’adoption d’architectures agentiques complètes a fortement augmenté en seulement six mois, tandis que la visibilité des équipes de sécurité sur ces déploiements n’a pas suivi.

BOSTON, – 3 août – Snyk, l’entreprise spécialisée dans la sécurité de l’IA, a publié aujourd’hui le volume II de son étude sur l’état de l’adoption de l’IA agentique, la plus vaste étude indépendante sur la manière dont les entreprises développent réellement avec l’IA. Fondée sur plus de 3 000 comptes d’entreprise dans le monde, l’étude révèle que la plupart des programmes de sécurité ne voient qu’environ un tiers de l’empreinte réelle de l’IA au sein de leur organisation. Elle montre également que la proportion d’organisations utilisant une architecture agentique complète a presque doublé depuis le premier rapport de Snyk, publié en janvier 2026.

Les modèles d’IA ne sont que la partie émergée de l’iceberg

Demandez à la plupart des équipes de sécurité quels systèmes d’IA elles utilisent : elles répondront par une liste de modèles. Mais cette réponse ne représente qu’un tiers de la réalité. Outre les LLM, les organisations déploient des frameworks d’agents, des serveurs MCP, des systèmes de recherche d’information, des bases de données vectorielles, des jeux de données et des outils complémentaires. La surface complète de l’IA est environ trois fois plus vaste que ne le laisse penser un inventaire des modèles, un ratio qui s’est vérifié dans toutes les régions étudiées par Snyk.

Confirmant qu’Anthropic gagne régulièrement du terrain en 2026, la part des occurrences de ses modèles Claude dans les entreprises est passée de 4 % à 11 %, tandis que celle d’OpenAI a reculé de 44 % à 35 %. HuggingFace et l’écosystème ouvert gagnent également des parts de marché, signe que le marché des modèles devient à la fois plus hétérogène et plus distribué.

« Les modèles sont la partie visible. Leur composition, c’est l’iceberg », déclare Manoj Nair, directeur de la technologie et de l’innovation chez Snyk. « Tous les responsables de la sécurité à qui nous parlons savent nous dire quels modèles sont approuvés. Presque aucun ne peut nous dire ce qui fait appel à ces modèles, à quelles données ces systèmes ont accès ni ce qu’ils font de ces accès. Ce n’est pas une lacune marginale : la majeure partie de la surface d’attaque réelle échappe complètement à l’inventaire. »

Le rythme s’accélère

Le constat le plus urgent concerne la vitesse à laquelle l’écart se creuse. Il y a six mois, la première édition du rapport de Snyk révélait que 28 % des organisations utilisaient une architecture agentique et que, parmi elles, 36 % déployaient à la fois des frameworks d’agents et des serveurs MCP. Le volume II indique que l’adoption de l’IA agentique atteint désormais 33 % au total et que, parmi les organisations concernées, la proportion utilisant l’ensemble de la pile est passée à 50 %.

Concrètement, les organisations qui s’engagent dans l’IA agentique ne se contentent plus d’expérimenter une seule couche. Plus de la moitié adoptent pleinement l’architecture d’exécution complète quelques mois seulement après son adoption.

« Nous avons vu de nombreux changements technologiques dans le domaine de la sécurité et, généralement, la courbe d’adoption laisse le temps de mettre en place une gouvernance en parallèle », déclare Anthony Larkin, vice-président du marketing produit chez Snyk. « Ce n’est pas le cas ici. L’adoption d’architectures agentiques complètes a fortement augmenté pendant que la plupart des équipes de sécurité terminaient leur dernière évaluation des risques. L’écart entre les déploiements et leur gouvernance se creuse rapidement. »

La moitié des organisations qui déploient des modèles ne peuvent pas retracer leurs propres données

L’étude met en évidence un deuxième échec récurrent en matière de gouvernance : parmi les organisations ayant déployé au moins un modèle, seules 51 % déclarent un jeu de données dans leurs dépôts. Pour environ la moitié des organisations qui déploient des modèles, aucun lien visible au niveau du code ne relie un modèle en production aux données qui l’ont entraîné ou affiné. Cette tendance se retrouve dans toutes les régions étudiées par Snyk, y compris sur les marchés dotés de réglementations spécifiques à l’IA plus avancées.

L’une des principales raisons : la chaîne d’approvisionnement de l’IA dépend fortement de ressources externes, est très concentrée en son cœur et mal documentée en matière de traçabilité — des conditions auxquelles les cadres de gouvernance logicielle existants n’étaient pas conçus pour répondre.

« Même les organisations qui s’y prennent bien ne peuvent pas expliquer l’origine réelle du comportement de leurs modèles », déclare Nair. « C’est un problème d’audit, de réponse aux incidents et de conformité qui ne demande qu’à se concrétiser. »

Ce que cela implique pour les équipes de sécurité

Dans leur ensemble, ces résultats décrivent un secteur qui passe de l’expérimentation à une infrastructure de production complète plus vite que ne se met en place la gouvernance destinée à la sécuriser. L’IA forme un système interconnecté d’agents, d’outils, de pipelines de données et de dépendances tierces, dont les trois quarts proviennent entièrement de l’extérieur de l’organisation. Les entreprises n’ont jamais évolué dans un environnement aussi perméable qu’aujourd’hui.

L’empreinte qui s’étend, l’adoption accélérée d’architectures complètes et le manque persistant de visibilité : ce sont les trois problèmes que la plateforme Evo de Snyk a été conçue pour résoudre. Les attaques automatisées exploitent une surface plus rapidement que les équipes ne peuvent la voir ; le développement agentique échappe à la surveillance ; les applications d’IA ne sont pas encadrées par une gouvernance. Ce rapport fournit les données qui expliquent l’existence de ces trois problèmes et leur accélération.

Le rapport complet, « 2026 State of Agentic AI Adoption: Volume II », est disponible ici.

Méthodologie

Données anonymisées et agrégées provenant d’organisations utilisant Snyk et ayant effectué avec succès une analyse AI-BOM à partir de mai 2026, couvrant environ 1,39 million de dépôts de code. Les données comparatives du volume I sont tirées du rapport de Snyk de janvier 2026 (n = plus de 500). L’évaluation des capacités des modèles s’appuie sur l’Epoch Capabilities Index (ECI), un référentiel externe d’Epoch AI.

À propos de Snyk

Snyk, l’entreprise spécialisée dans la sécurité de l’IA, aide les entreprises pilotées par l’IA à développer et à sécuriser leur avenir, afin qu’elles puissent faire confiance à l’IA pour innover sans limites. La Snyk AI Security Platform déploie l’AI Security Fabric du secteur, en intégrant la protection au cœur du processus de création pour sécuriser le code GenAI, les applications natives de l’IA et les systèmes agentiques. En offrant visibilité, contrôle et défense autonome dès la conception, Snyk permet à plus de 4 800 clients dans le monde d’innover en toute confiance à l’ère de l’IA.