Cybersécurité : l'IA agentique impose une course contre la montre

Vulnérabilités découvertes en quelques minutes, attaques capables d’enchaîner seules plusieurs opérations, défenses contraintes de réagir toujours plus vite : en gagnant en autonomie, l’IA change aussi le rythme de la cybersécurité. Lors d’un Angle d’Attaque avec Riskintel Media, modéré par Yasmine Douadi, Shlomo Kramer, cofondateur et PDG de Cato Networks, analyse cette course contre le temps et les transformations qu’elle impose aux architectures de sécurité, du SASE à l’émergence de défenses elles-mêmes pilotées par des agents.  

Une faille est découverte. Jusqu’ici, le scénario était presque immuable : les chercheurs l’identifient, les éditeurs développent un correctif, les équipes de sécurité l’analysent puis le déploient. Entre la découverte et la protection, plusieurs heures, parfois plusieurs jours ou semaines peuvent s’écouler. Or cette mécanique est en train de se fissurer. Avec l’essor de l’IA agentique, certaines machines sont désormais capables de rechercher des vulnérabilités, de construire des chaînes d’exploitation et d’enchaîner des opérations complexes avec une autonomie croissante. En mai 2026, Anthropic indiquait que ses partenaires avaient déjà identifié plus de 10 000 vulnérabilités de gravité élevée ou critique grâce à Claude Mythos Preview. Un mois plus tard, l’entreprise étendait son programme Project Glasswing à environ 150 nouvelles organisations dans plus de quinze pays. 
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Le changement touche au rythme même de la cybersécurité car une attaque automatisée n’a plus besoin d’attendre qu’un humain passe d’une étape à l’autre. Elle peut chercher, tester, exploiter et recommencer. Face à elle, les organisations doivent donc faire plus que renforcer leurs outils, elles doivent revoir la manière dont leur défense est construite. 

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Pour Shlomo Kramer, cofondateur et PDG de Cato Networks, cette évolution marque une véritable rupture. “Cette fenêtre de vulnérabilité entre le CVE et la protection est quelque chose qu’on ne peut plus se permettre parce que les attaquants ne sont plus des êtres humains, ce sont des machines”, explique-t-il. “Et face aux machines, on doit réduire cette fenêtre à zéro. Sinon vous serez compromis.” C’est là que se trouve le cœur du problème. Une vulnérabilité, désignée par un identifiant CVE lorsqu’elle est officiellement référencée, n’est pas dangereuse au moment où elle est découverte. Elle le devient lorsque quelqu’un peut l’exploiter avant que les systèmes concernés ne soient protégés. Or les attaquants disposent désormais eux aussi d’outils capables d’accélérer considérablement cette phase. 
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Anthropic l’a constaté directement avec Mythos Preview. Dans ses évaluations publiées en mai, l’entreprise explique que le modèle pouvait non seulement identifier des vulnérabilités complexes, mais aussi transformer certaines d’entre elles en primitives d’exploitation et les combiner pour former des chaînes d’attaque complètes. C’est notamment ce qui a conduit Anthropic à limiter initialement son accès à des défenseurs et à des acteurs de logiciels critiques. 
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La découverte des failles, elle aussi, change d’échelle. Dans les premières semaines de Project Glasswing, environ 50 partenaires d’Anthropic ont utilisé Mythos Preview pour analyser des logiciels considérés comme particulièrement importants pour les infrastructures numériques. Plus de 10 000 vulnérabilités de niveau élevé ou critique ont alors été identifiées. Anthropic reconnaît un paradoxe : la capacité à trouver les failles progresse désormais plus vite que celle à les vérifier, les divulguer et les corriger. C’est là que le temps devient une variable de sécurité à part entière. Le rapport 2025 de Verizon le montre déjà : l’exploitation de vulnérabilités représentait 20% des compromissions étudiées, devenant le deuxième vecteur initial d’accès derrière le vol d’identifiants. Pour les équipements en périphérie et les VPN, seulement 54% des vulnérabilités observées avaient été entièrement corrigées sur la période étudiée, avec un délai médian de 32 jours. C’est cette asymétrie qui inquiète les spécialistes. Le but c’est désormais de savoir à quelle vitesse une entreprise peut se protéger. Cato affirme avoir déjà ramené ce délai à 45 minutes pour certaines vulnérabilités nouvellement divulguées. Son système agentique analyse la faille, reproduit son exploitation dans un environnement de test, élabore une protection, la valide puis la déploie dans son infrastructure cloud. 
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La différence est considérable. Dans le modèle traditionnel, chaque étape dépend largement d’une intervention humaine et d’une infrastructure distribuée. Dans celui que défend Cato, une partie de cette chaîne devient automatisée. La protection n’attend plus nécessairement que chaque client installe ou configure manuellement une mise à jour. 
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Le réseau prend une autre dimension
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Pendant des décennies, la sécurité informatique s’est construite autour d’un principe relativement simple : protéger les frontières du réseau. Les entreprises installaient des équipements physiques, ou “appliances”, capables de filtrer les connexions, contrôler les accès et bloquer certaines menaces. 
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Aujourd’hui, les collaborateurs travaillent depuis plusieurs endroits. Les applications ont migré vers le cloud. Les données circulent entre des environnements différents. Et désormais, des agents d’intelligence artificielle peuvent eux-mêmes interagir avec ces applications, appeler des outils et accéder à certaines ressources. Le réseau de l’entreprise n’est donc plus un lieu unique. Il ressemble davantage à un ensemble mouvant de connexions entre des utilisateurs, des machines, des applications et, de plus en plus, des agents. 

C’est dans cette transformation que s’inscrit le SASE, pour Secure Access Service Edge. L’idée est de réunir les fonctions de réseau et de sécurité dans une architecture distribuée depuis le cloud. Au lieu de faire reposer la protection sur une multitude d’équipements physiques installés à différents endroits, une partie des fonctions est fournie depuis une infrastructure cloud. Pour Shlomo Kramer, cette évolution n’est pas simplement une tendance du marché. Elle répond à une transformation du monde informatique lui-même. “Le SASE est l’avenir de la sécurité des réseaux”, affirme-t-il. Les organisations sont partout, poursuit-il, tout comme “les gens”, “les agents” et “les applications”. Dans ces conditions, estime-t-il, “la forme physique des appliances ne suffit plus”. Kramer rappelle que le Gartner a estimé que “60% des entreprises vont commencer à migrer vers le SASE dans les trois prochaines années”. Il estime également que, d’ici sept ans, les appliances pourraient avoir largement reculé. Cette projection est celle du dirigeant de Cato, et ne constitue pas une prévision indépendante du marché. Elle traduit néanmoins la direction dans laquelle l’entreprise entend pousser son modèle. 
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Derrière le SASE se joue quelque chose de plus important que le remplacement d’un équipement par un service cloud. C’est la possibilité de réunir dans une même architecture la visibilité du réseau et la capacité à agir dessus. “Cato apporte à la fois la capacité réseau et la capacité sécurité. Mais plus que ça, leur combinaison”, analyse Kramer. Selon lui, cette convergence constitue l’un des enjeux majeurs de la sécurité des réseaux depuis les années 1990. 

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Son raisonnement prend une autre dimension avec l’IA agentique. Une défense automatisée ne peut pas fonctionner efficacement si elle ne sait pas ce qui se passe sur le réseau. Elle doit pouvoir observer les flux, comprendre les comportements, identifier une anomalie et, surtout, agir rapidement. Autrement dit, la vitesse de l’IA ne sert à rien si l’infrastructure qui l’héberge reste lente.C’est pourquoi l’architecture devient progressivement indissociable de la réponse à la menace. 
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Quand la défense doit apprendre à courir aussi vite que l’attaque 
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Pendant longtemps, l’intelligence artificielle en cybersécurité a surtout été associée à l’analyse. Elle pouvait repérer une anomalie dans des milliers d’événements, aider un analyste à trier des alertes ou accélérer la recherche d’informations. L’IA agentique, elle, peut agir. Un agent peut recevoir un objectif, utiliser plusieurs outils, effectuer une série d’actions et revenir sur ses propres résultats. En cybersécurité, cela ouvre la voie à des systèmes capables de rechercher une vulnérabilité puis de contribuer directement à sa protection. Cato développe précisément ce type de dispositif. L’entreprise explique avoir conçu des “Agentic Security Researchers” capables d’automatiser une partie de la recherche de vulnérabilités et de la création de protections. Son système de protection contre les CVE repose notamment sur plusieurs agents et un processus en plusieurs étapes, avec des phases de test et de validation avant le déploiement. L’objectif est de réduire drastiquement le temps entre la découverte d'une menace et la mise en place d’une protection. 

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L’IA peut simultanément renforcer la défense et accélérer l’attaque. En effet, les mêmes progrès techniques qui permettent à un chercheur de sécurité de trouver plus rapidement une faille peuvent aussi donner à un attaquant davantage de moyens pour l’exploiter. C’est d’ailleurs l’un des objectifs de Project Glasswing. Lancé en avril 2026, le programme réunit notamment Anthropic et plusieurs acteurs majeurs de l’industrie afin d’utiliser des modèles avancés pour sécuriser des logiciels critiques. Le rapport de force se joue aussi entre des systèmes automatisés, capables de fonctionner en parallèle et à une vitesse inaccessible à un individu seul. 
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Le nouvel angle mort 
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Une organisation peut avoir investi des millions dans sa cybersécurité et pourtant ignorer une partie de ce qui se passe sur son propre réseau.
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Un salarié utilise un outil d’IA, une équipe développe un agent pour automatiser une tâche, un service connecte un modèle à une application métier et un autre utilise une API externe. Les initiatives se multiplient parfois sans passer par les équipes chargées de la sécurité. “Il y a toujours un monde souterrain qui se cache sous ce que vous connaissez.” Il décrit un scénario dans lequel une entreprise découvrirait soudainement “une centaine d’applications agentiques” présentes sur son réseau, alors qu’elle n’en avait pas connaissance. 

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Le problème est qu’un agent peut disposer de droits d’accès, consulter des données, appeler des applications et déclencher certaines actions. Son niveau de risque dépend donc aussi de ce qu’il est autorisé à faire. La menace peut même venir d’un contenu que l’agent rencontre au cours de son travail. 

En mars 2026, des chercheurs de Cato ont ainsi documenté “WebPromptTrap”, une vulnérabilité d’injection indirecte de prompt affectant BrowserOS Agent. Dans leur démonstration, un contenu web non fiable pouvait manipuler le résumé produit par l’agent et l’amener à approuver une étape d’autorisation GitHub, avec pour conséquence un accès aux dépôts du développeur. Ce cas permet de comprendre pourquoi l’arrivée des agents bouleverse les règles habituelles. Avec un utilisateur humain, une page web malveillante doit convaincre quelqu’un de cliquer. Avec un agent, le contenu peut tenter d’influencer directement le raisonnement du système et les actions qu’il décide d’entreprendre. La frontière entre l’outil et l’utilisateur devient alors beaucoup moins nette. C’est aussi pour cela que la visibilité devient le premier niveau de défense. Avant de protéger ce que l’on ne connaît pas, encore faut-il savoir que cela existe. Shlomo Kramer le résume ainsi : “cette visibilité permet de découvrir des usages qui échappaient jusque-là aux équipes de sécurité, comme l’envoi de données clients vers des instances privées de ChatGPT. Une fois ces pratiques identifiées, l’organisation peut commencer à agir.” 
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La révolution agentique oblige les entreprises à revoir ce qu’elles considèrent comme leur propre périmètre de sécurité. Le réseau n’est plus seulement peuplé d’utilisateurs et de machines. Il accueille désormais des systèmes capables d’observer, de décider et d’agir. Et face à eux, les défenseurs doivent eux aussi apprendre à automatiser, à accélérer et à surveiller en permanence.