Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Pour faire simple, l’intelligence artificielle (IA) est une branche de l’informatique qui développe des systèmes capables de rivaliser avec l’intelligence humaine.

L’histoire de l’intelligence artificielle remonte aux années 50. En sept décennies, elle a connu plusieurs évolutions majeures.

L’IA, elle-même, regroupe d’autres sous-branches, dont l’apprentissage automatique, apparu dans les années 70. Celui-ci consiste à créer des modèles capables de prédire et de prendre des décisions à partir des données. Les modèles sont conçus à partir d’algorithmes d’apprentissage, dont le plus populaire est le réseau neuronal.

Les années 2010 sont marquées par l’émergence de l’apprentissage profond. Il s’agit d’un sous-ensemble de l’apprentissage automatique. Grâce à des réseaux neuronaux multicouches, on peut désormais imiter le fonctionnement complexe du cerveau humain.

L’apprentissage profond s’effectue sans supervision humaine. Il peut traiter des données non structurées et non étiquetées. La vision par ordinateur fait partie de ses nombreuses applications.

À partir des années 2020, les chercheurs en IA s’intéressent à l’IA générative. Cette technologie est capable de générer des images, des vidéos, des textes et d’autres types de contenus. On distingue trois types de modèles génératifs, basés sur l’apprentissage profond :

• Les autoencodeurs variationnels (VAE), apparus en 2013.
• Les modèles de diffusion, lancés en 2014.
• Les transformeurs, qui se trouvent au cœur des IA génératives les plus populaires comme Bard, GPT-4, Midjourney, etc.

Les équipes de sécurité sont confrontées à de nouvelles menaces constantes : des pirates informatiques qui perfectionnent leurs techniques, la croissance exponentielle des données à traiter, les surfaces d’attaque qui se multiplient… Autant de défis qui posent l’IA comme la solution ultime.

L’intelligence artificielle et la cybersécurité sont présentées comme une combinaison révolutionnaire. Cette révolution n’est que partielle, puisque l’IA, considérée comme un levier de défense, constitue aussi une source de vulnérabilité.

Selon le rapport « State of Cybersecurity », qui se base sur un sondage mené auprès des RSSI en France, en Allemagne, en Belgique et aux Pays-Bas, 82 % d’entre eux estiment que l’IA apporte une valeur ajoutée à leur système de défense.

Les solutions peuvent prendre différentes formes :

Services de détection et de réponse (TDR)

Le TDR s’appuie sur des algorithmes d’IA avancés pour assurer une détection proactive des menaces. Lorsqu’une menace est identifiée, l’outil met aussitôt en place un dispositif de réponse aux incidents. Cette réponse consiste par exemple à protéger les données sensibles et à définir un moyen de défense contre les pirates informatiques.

Les technologies de détection et de réponse procurent un gain de temps considérable face aux menaces. Les analystes de sécurité obtiennent automatiquement des renseignements sur les menaces. Ils ont le temps de réagir efficacement et avec précision grâce à leurs outils.

Surveillance des réseaux en temps réel

La surveillance des réseaux en temps réel fait partie des solutions privilégiées par les entreprises. CrowdStrike figure parmi les fournisseurs. L’outil repose sur une plateforme de surveillance des réseaux centralisée. Les algorithmes d’apprentissage automatique améliorent la précision des analyses de données en temps réel. Cela permet de repérer les menaces, même les plus sophistiquées.

Lutte contre les ransomwares

Il s’agit d’une palette de solutions optimisées à l’IA pour une meilleure défense contre les ransomwares. La plupart d’entre elles reposent sur l’analyse comportementale pour réagir rapidement face à une anomalie. Cela peut être un transfert d’un grand volume de données hors du réseau, un changement du fond d’écran d’un ordinateur en dehors des heures de bureau, une saisie de mot de passe plus lente qu’à l’habitude, etc. Ces comportements suspects déclenchent aussitôt une alerte.

Gestion des identités et des accès

Certaines solutions offrent une analyse approfondie de la gestion des identités et des accès (IAM). Cela concerne aussi bien le personnel que les consommateurs. La plupart d’entre elles reposent sur une méthodologie cloud native. C’est pourquoi la solution fonctionne même en dehors de l’entreprise.

D’autres solutions, comme IBM Trusteer, incluent le système de confiance dans les identités numériques. L’IA analyse les points de données pour identifier les comportements suspects des utilisateurs. Elle réussit à distinguer les acteurs malveillants des utilisateurs légitimes.

Les avancées en matière d’intelligence artificielle présentent également des limites. Cette technologie est aussi accessible aux cybercriminels.

L’utilisation de l’intelligence artificielle par les cybercriminels

L’IA n’est pas seulement un outil de défense, mais également un outil d’attaque. Les équipes de sécurité font face à une sophistication des attaques : malwares modulaires, changement d’adresses de commande, propagation furtive, automatisation des e-mails de phishing, deepfakes vocaux et vidéos, etc. 

En France, le deepfake de l’acteur américain Brad Pitt pour extorquer de l’argent a défrayé la chronique en 2025. L’intelligence artificielle est devenue une arme de la désinformation.

Les faux positifs

L’adoption de l’intelligence artificielle dans la sécurité génère un autre défi : les faux positifs. Il faut dire que sa capacité à traiter un grand volume de données est aussi son défaut. Des cas bénins sont signalés à tort comme des menaces, entraînant une surcharge d’informations et de tâches pour les analystes en cybersécurité. Le risque : passer à côté des menaces réelles.

Le coût élevé

La mise en place d’une solution basée sur l’IA peut être coûteuse, notamment pour les PME et TPE. Au-delà de l’achat et du déploiement, il faut aussi penser à la mise à jour et à l’entretien des solutions. De plus, l’entreprise doit également penser à la formation du personnel pour optimiser l’intégration de cette technologie.