À mesure que l’IA générative s’impose dans les environnements cloud hybrides, elle transforme en profondeur les flux de données et les surfaces d’attaque, souvent au détriment de la visibilité des équipes sécurité. Entre shadow AI, trafic chiffré et workflows toujours plus distribués, la maîtrise des risques devient un défi central. Dans cet avis d’expert, Pascal Beurel, Senior Sales Engineer, explique pourquoi l’observabilité avancée s’impose désormais comme un socle indispensable pour sécuriser les déploiements d’IA sans freiner l’innovation.
L’IA alimente à la fois l’innovation et les zones d’ombre. L’observabilité avancée comble le fossé.
De l’automatisation de la création de contenu à la transformation des expériences clients, l’intelligence artificielle stimule une innovation sans précédent. Comme toute technologie disruptive, elle apporte son lot de complexité et de risques. À mesure que les workflows liées à l’IA se multiplient, elles génèrent des volumes massifs de données, souvent invisibles pour les équipes de sécurité.
Selon l’étude sur la sécurité du cloud hybride, une organisation sur trois a observé un doublement du trafic réseau lié à l’IA générative au cours des deux dernières années. Cette croissance exponentielle ne se contente pas de repousser les limites de la visibilité : elle les submerge.
Quand le manque de visibilité devient un risque
Ce déficit de visibilité a des conséquences bien réelles. Les violations augmentent à un rythme alarmant, nourries par les zones d’ombre dans les données en mouvement. De nombreuses organisations ignorent une grande partie du trafic latéral est-ouest, et les outils existants ne sont pas conçus pour détecter les workflows d’IA ou identifier le Shadow AI. Plus que jamais, l’adage s’impose : ce que vous ne voyez pas, vous ne pouvez pas le sécuriser.
Les acteurs malveillants exploitent le bruit de l’IA
À mesure que le trafic IA devient plus dynamique et distribué dans les environnements cloud hybrides, les cybercriminels profitent de ce bruit pour dissimuler leurs mouvements.
Les attaques ciblant les grands modèles de langage (LLM) se multiplient, tout comme les menaces alimentées par l’IA. Ces menaces se cachent souvent dans le trafic chiffré ou dans des activités d’IA fantôme, contribuant à une hausse annuelle de 17 % des violations de données, selon l’étude.
Plus de la moitié des organisations ont déjà subi une brèche, signe d’une exposition accrue à mesure que l’adoption de l’IA s’accélère. Le shadow AI, les communications chiffrées et l’accès non autorisé aux outils complexifient la tâche des responsables sécurité et IT, qui peinent à maintenir le contrôle.
Les outils de sécurité doivent évoluer
La majorité des architectures de sécurité actuelles n’ont pas été conçues pour gérer l’échelle, la vitesse et la nature du trafic généré par l’IA. Résultat : les équipes sécurité et IT peinent à maintenir une visibilité cohérente face à une complexité croissante, exacerbée par la prolifération et le chevauchement des outils (en particulier dans les environnements hybrides mêlant centres de données, clouds publics et conteneurs). Ces lacunes de visibilité entravent le contrôle centralisé et compliquent la gestion des risques à mesure que les déploiements d’IA générative se multiplient.
Avec des dépenses en IA générative en hausse de 76 % cette année, les RSSI doivent repenser leur stratégie. Il ne s’agit pas de multiplier les outils, mais de sécuriser et d’optimiser l’existant en commençant par une observation précise du trafic IA.
Face à plus de 99 000 entreprises développant actuellement des outils IA, la question n’est plus si les équipes sécurité doivent s’adapter, mais comment elles le feront pour garder une longueur d’avance.
Pourquoi l’observabilité avancée est essentielle
Avoir une visibilité complète sur les données en mouvement (y compris le trafic chiffré et latéral) n’est plus une option. C’est désormais une condition préalable à des opérations IA sécurisées et évolutives.L’observabilité avancée répond à cet enjeu en combinant la télémétrie réseau (paquets, flux, métadonnées) avec les données MELT (métriques, événements, journaux et traces). Ce croisement offre un contexte complet pour détecter, enquêter et contrer les menaces émergentes.
Certaines solutions permettent même d’identifier et de classifier le trafic IA générative et LLM, y compris les flux chiffrés, sans dépendre d’agents sur les endpoints. Elles révèlent ainsi les activités d’IA fantôme et fournissent des données exploitables pour la gouvernance et le contrôle, directement intégrées dans la plateforme d’observabilité.
Innovation et sécurité peuvent coexister
L’innovation ne doit pas se faire au détriment de la sécurité. Avec une visibilité complète sur les données en mouvement, les organisations peuvent soutenir leurs ambitions en IA tout en préservant un contrôle rigoureux. L’observabilité avancée élimine les zones d’ombre, renforce l’application des politiques et améliore l’efficacité opérationnelle dans des environnements cloud hybrides de plus en plus complexes.
Dans un monde où l’IA et les risques évoluent à grande vitesse, l’observabilité avancée n’est plus un luxe, mais une nécessité. Neuf responsables sécurité et IT sur dix en conviennent : elle constitue désormais un pilier fondamental de la sécurité cloud.
