Le rapport 2026 de Netskope Threat Labs dresse un constat sans appel : la généralisation du protocole MCP et des agents autonomes multiplie les fuites de données sensibles. Les compromissions en aval, quand un système d’IA restitue des informations à qui ne devrait pas y avoir accès, ont plus que doublé en un an.
Les chiffres parlent d’eux-mêmes. En un an, le nombre moyen de compromissions en aval par organisation est passé de 12 à 31 par semaine. Chez le quart des entreprises les plus exposées, la bascule est brutale : de 72 à 206 incidents hebdomadaires. Cette catégorie représente désormais 924 alertes sur 10 000 liées à l’IA en entreprise, juste derrière les compromissions en amont, toujours dominantes avec 8 752 alertes sur 10 000, lorsque ce sont les utilisateurs eux-mêmes qui transmettent des données sensibles à une application d’IA. Netskope y voit le signe d’un basculement de posture : la gouvernance de l’IA en entreprise ne relève plus de la simple détection du shadow AI, mais d’un pilotage transactionnel et continu des agents autonomes.
Le protocole MCP change la donne
Cette flambée des incidents en aval coïncide avec l’adoption fulgurante du Model Context Protocol. Ce standard ouvert, qui permet aux modèles et agents d’IA de se connecter à des sources de données et des outils tiers, a vu son usage exploser en seulement dix semaines : +250 % d’utilisateurs se connectant à des serveurs MCP distants, +375 % de transactions. Le rapport précise que ces chiffres ne concernent que les connexions à des serveurs MCP hébergés à distance, sans compter les déploiements locaux, et que les agents de codage Claude Code et Codex figurent parmi les clients les plus actifs sur ces connexions.
Ray Canzanese, directeur du Threat Labs de Netskope, résume ce basculement : la surveillance des prompts envoyés à des modèles tiers ne suffit plus, il faut désormais gouverner l’intégrité de toute la chaîne d’approvisionnement de l’IA. Selon lui, le MCP crée une passerelle directe entre les sources de données internes et des agents externes, tandis que la montée en puissance des outils de codage autonomes comme Cursor ou Claude Code abaisse fortement les barrières à l’exécution automatisée de code malveillant. Les équipes sécurité doivent ainsi passer d’une inspection unidirectionnelle des flux à une surveillance bidirectionnelle, chaque interaction agentique pouvant désormais constituer un vecteur d’exécution, pas seulement une requête d’information.
Claude Code en tête, la souveraineté des données en embuscade
Du côté des usages professionnels, l’adoption des outils de codage assistés par IA a doublé en un an, passant de 42 % à 84 % des organisations. Claude Code équipe désormais 75 % des entreprises et Codex 58 %, deux outils qui affichaient un taux d’adoption inférieur à 1 % il y a tout juste un an, détrônant au passage GitHub Copilot et Cursor sur le segment des éditeurs assistés par IA. Cette dynamique profite aussi à Anthropic sur le terrain des chatbots : après avoir dépassé Microsoft 365 Copilot et Google Gemini en juin, Claude talonne désormais ChatGPT, et le rapport anticipe un dépassement au second semestre 2026.
Autre tendance de fond repérée par Netskope : la montée des préoccupations de souveraineté des données. Amazon Bedrock progresse régulièrement, porté par son approche d’isolation régionale des données, tandis que 41 % des organisations déploient désormais Ollama pour faire tourner des modèles en local, Google Gemma4 arrivant largement en tête devant les différentes versions de Qwen (Alibaba) et Llama (Meta). Le volume de prompts a lui aussi triplé, atteignant 4 731 par organisation et par semaine en moyenne, jusqu’à 19 292 chez les plus gros utilisateurs. Concernant les données compromises en amont, elles se répartissent à parts égales entre données réglementées et code source (35 % chacun), suivis par la propriété intellectuelle (20 %) et les mots de passe et clés d’accès (10 %).
Le rapport pointe également une hausse marquée, depuis mars 2026, des utilisateurs confrontés à des leurres malveillants exploitant la thématique de l’IA : faux installateurs d’applications, pages de phishing et outils de développement piégés par des chevaux de Troie. Face à ce paysage de menaces élargi, Netskope recommande d’adosser les stratégies de sécurité aux référentiels MITRE ATLAS et OWASP Top 10 pour les LLM, afin de contextualiser les attaques détectées et de clarifier les risques propres aux applications d’IA.
