Dans le domaine de la cybersécurité défensive, les informations abondent, mais il est souvent compliqué d’en tirer des enseignements rapides et fiables. Alors que les données affluent d’innombrables systèmes connectés, périphériques et terminaux numériques, les équipes de sécurité passent encore trop de temps à rassembler des informations fragmentées, à rechercher des signaux et à parcourir les silos pour répondre à des questions élémentaires. Yazid Akadiri, Principal Solutions Architect EMEA chez Elastic fait le point pour Solutions Numériques & Cybersécurité.
Les équipes chargées des opérations de sécurité sont aujourd’hui tenues de surveiller des volumes de données en croissance exponentielle sur des systèmes fragmentés, souvent sans disposer du temps, du contexte ou du personnel nécessaires pour convertir ces informations en actions. Alors que les menaces se perfectionnent et évoluent à la vitesse des machines, les processus de recherche et d’analyse traditionnels se retrouvent complètement dépassés. Les enquêtes prennent trop de temps, les alertes ne sont pas triées, et les décisions sont prises sur la base de données incomplètes, ce qui met en péril aussi bien les missions que les équipes.
Des processus manuels à la visibilité instantanée
Pour les équipes de sécurité, maintenir le statu quo est totalement exclu. Ce n’est pas seulement le volume des données qui pose problème, c’est aussi leur fragmentation. La plupart des enquêtes exigent des analystes qu’ils jonglent entre différents systèmes, rédigent des requêtes complexes et reconstituent manuellement les chronologies à partir de logs, d’alertes et de données télémétriques. Non seulement ce processus est inefficace, mais pire encore, les informations clés arrivent souvent trop tard pour influencer les résultats.
Un renseignement qui parle la langue de la mission
La solution ne repose pas sur la multiplication des tableaux de bord, mais sur l’ingénierie du contexte (ou Context Engineering). Cette approche permet aux systèmes de fournir des réponses précises directement exploitables par l’IA, plutôt que de simples résultats de recherche; une évolution rendue possible notamment par la Génération Augmentée par la Recherche (RAG), l’émergence du Protocol MCP (Model Context Protocol) et le langage naturel.
Au lieu d’obliger les analystes, voire le personnel non technique, à rassembler des signaux provenant de plusieurs plateformes, la RAG permet aux systèmes de récupérer les données pertinentes directement à partir de référentiels de confiance. On obtient alors un renseignement en temps réel, sans hallucinations ni logique de boîte noire. Cela réduit la baisse de la vigilance et permet aux équipes de se concentrer sur les menaces vérifiées, et non sur les faux positifs.
Vous souhaitez connaître le point de départ d’une violation ? Savoir quels systèmes ont été affectés ? S’il s’agit d’une activité anormale ou routinière ? Le système ne se contente pas de récupérer les logs, il synthétise l’historique pour les équipes.
L’IA en tant que facilitateur, et non substitut
On craint souvent que l’IA ne remplace l’expertise humaine sur laquelle repose la réussite des missions. Cependant, la véritable force de l’IA dans le domaine de la sécurité ne réside pas dans la substitution, mais dans l’amplification. L’IA contextuelle ne remplace pas le jugement humain, elle le renforce. Elle allège la charge du triage manuel, met en évidence les liens cachés entre les événements et signale les menaces émergentes plus rapidement que les processus manuels. Il ne s’agit pas de faire davantage confiance à la machine qu’à l’humain, mais de donner à ce dernier plus de temps pour réfléchir, réagir et diriger.
Chatbots et langage naturel : un renseignement accessible
Les capacités de langage naturel permettent aux équipes de sécurité d’interagir avec les données de sécurité d’une manière entièrement nouvelle. Il n’est plus nécessaire de maîtriser une syntaxe complexe pour effectuer des requêtes ; le personnel peut enquêter sur les menaces à l’aide de chatbots et d’un langage simple. Des requêtes telles que « Afficher toutes les tentatives d’authentification échouées provenant d’adresses IP externes au cours des dernières 24 heures » donnent des résultats immédiats et pertinents.
Les chatbots alimentés par l’IA guident les analystes tout au long de leurs enquêtes en traduisant les questions de sécurité en requêtes appropriées, en fournissant le contexte des alertes et en suggérant les étapes suivantes sur la base des bonnes pratiques. Cela rend les utilisateurs plus efficaces et élargit la participation à la prise de décision en matière de sécurité.
De la détection à la décision : plus rapide, plus intelligent, ensemble
En fin de compte, une défense moderne exige un renseignement moderne. Il ne s’agit pas seulement d’une meilleure visibilité, mais aussi de meilleurs résultats. Il ne s’agit pas d’avoir plus de données, mais d’obtenir les bonnes réponses au bon moment. La recherche de renseignements enrichie par l’IA n’est pas seulement un progrès technologique, c’est un changement de posture. Elle génère un monde dans lequel les analystes passent moins de temps à jongler entre les outils et plus de temps à prendre des décisions stratégiques, sachant que les informations dont ils disposent sont opportunes, pertinentes et dignes de confiance.
