- La visibilité est un préalable à la sécurité. Les environnements d'intelligence artificielle en constante évolution créent des angles morts que les attaquants exploitent facilement. Une découverte continue de l'inventaire élimine ce risque en permettant aux équipes de sécurité de voir chaque API et chaque interaction d'agent en temps réel.
- Le Shadow AI et les serveurs MCP créent des portes dérobées non maîtrisées. Les développeurs contournent souvent les protocoles pour déployer rapidement des fonctionnalités d'IA, mais les connexions non surveillées à des sources de données sensibles permettent des injections de prompts qui trompent les agents pour supprimer des enregistrements ou exfiltrer des bases de données.
- Les méthodes de contrôle traditionnelles ne peuvent pas suivre le rythme d'une exploitation réalisée à la vitesse des machines. Le développement assisté par l'IA conduit souvent à des API fragiles et à des systèmes d'autorisation peu sécurisés. Un modèle de protection multicouche à l'exécution est nécessaire pour contrer des attaquants qui exploitent les failles en quelques minutes grâce à l'IA.
- Les interactions entre agents multiplient de façon exponentielle la surface d'attaque. Lorsque des agents internes se connectent à des outils externes, un seul agent externe compromis peut réinjecter des données corrompues dans le réseau de l'entreprise, provoquant des fuites de données non autorisées sur l'ensemble de la chaîne.
- La sécurité doit devenir un véritable levier stratégique pour l'entreprise. Plutôt que de freiner l'innovation en matière d'IA, les organisations devraient mettre en place des passerelles d'IA automatisées et des garde-fous qui analysent chaque prompt et chaque réponse afin de garantir des applications résilientes, conformes et sécurisées.
Points à retenir
Foire aux questions (FAQ)
Foire aux questions (FAQ)
L'étude a révélé que 87 % des organisations ont été confrontées à un incident de sécurité lié aux API au cours de l'année écoulée, ce qui représente une augmentation significative par rapport aux 76 % enregistrés en 2024.
Le « vibe coding » privilégie la rapidité de diffusion et les démonstrations fonctionnelles au détriment d'une architecture rigoureuse, ce qui se traduit souvent par des API fragiles, des autorisations peu sécurisées et des fuites d'erreurs donnant aux attaquants une cartographie de l'infrastructure interne.
Seules 18 % des organisations se déclarent « bien préparées » pour faire face à des attaques impliquant des API liées à l'intelligence artificielle.
Elle détecte et étiquette automatiquement les points de terminaison d'API de GenAI et de LLM, constituant un inventaire complet basé sur le trafic et les dépôts de code, identifiant souvent 30 à 40 % de points de terminaison supplémentaires par rapport à ceux documentés.
Elle offre une protection contre les injections de prompts pour neutraliser les entrées malveillantes, une fonction de masquage des données pour protéger les informations sensibles telles que les données personnelles, ainsi que des garde-fous pour les agents et les modèles afin de filtrer les contenus toxiques ou biaisés.
Gartner prévoit que d'ici fin 2026, environ 40 % des applications d'entreprise intégreront des agents d'IA spécialisés, contre seulement 5 % l'année précédente.
En 2024, seules 18 % des organisations considéraient la sécurité des API comme une priorité majeure, contre 52 % des professionnels de la sécurité en 2026 qui la classent désormais comme leur principal risque.