Les assistants et agents d'IA ont transformé le monde du travail. Pour les sécuriser, les entreprises doivent faire en sorte que la sécurité de l'IA et la sécurité des données fonctionnent à l'unisson.
L'IA s'impose désormais comme un acteur à part entière du monde du travail. Les équipes l'utilisent pour créer, analyser et prendre des décisions, tandis que les assistants d'IA récupèrent des informations dans les systèmes d'entreprise et que les agents d'IA opèrent de plus en plus souvent pour le compte des utilisateurs.
Chaque interaction avec l'IA est en fin de compte une interaction de données. Pourtant, la plupart des entreprises considèrent encore séparément les risques liés à l'IA et ceux liés aux données. Ce cloisonnement crée un déficit de visibilité majeur. Les outils de sécurité de l'IA peuvent voir ce que fait un agent et pourquoi, mais pas les données sensibles derrière l'action. Les outils de sécurité des données peuvent voir où se trouvent les données sensibles et qui ou quoi peut y accéder, mais pas l'objectif visé par l'agent d'IA
Imaginez un agent de chaîne logistique avec une finalité légitime qui reçoit une injection d'invites dissimulée dans sa propre source de données, lui demandant discrètement de récupérer les dossiers de chaque fournisseur et de passer outre les contrôles d'audit. Le contrôle d'accès seul ne détectera pas cette manœuvre, car l'agent dispose toujours d'identifiants de connexion valides. Analyser l'intention sans tenir compte des accès n'a pas d'intérêt. Évaluer les accès sans considérer l'intention revient à naviguer à vue. Vous avez besoin d'un seul système intelligent.
Un système agentique pour les risques liés à l'IA et aux données
C'est pourquoi Proofpoint lance le premier système de sécurité agentique pour les données et l'IA, qui allie une sécurité des données tenant compte de l'intention et une sécurité de l'IA tenant compte des accès. Il repose sur un postulat simple : la sécurité de l'IA et la sécurité des données doivent fonctionner de concert. Proofpoint Knowledge Graph, fondement du système, relie l'intention, les accès, l'identité, le comportement et le contexte des données en un emplacement centralisé. Trois nouveaux agents opèrent sur la base de cette connaissance partagée du risque, et non au départ de vues partielles.
Les interactions de l'IA entre identités, données et applications se multiplient désormais à la vitesse des machines. Les investigations manuelles et les règles statiques ne peuvent pas suivre ce rythme, et les analystes humains travaillant seuls non plus. Ce nouveau système est conçu pour combler cet écart :
- Détection automatisée : Data and AI Detection Agent établit un lien entre l'intention, les accès et le comportement en un seul signal, regroupant les résultats DLP associés et analysant les comportements des utilisateurs pour prioriser les risques critiques, afin que les analystes puissent agir directement plutôt que d'ajuster les règles.
- Investigation instantanée : Data and AI Investigation Agent trie automatiquement les alertes DLP, les chaînes de risques et les actions de fuite de données, reconstituant les événements au travers des données, de l'identité et du comportement en quelques minutes. C'est le point de bascule de la sécurité de l'IA : l'investigation cesse d'être une tâche manuelle et devient instantanée.
- Optimisation de la protection : Data and AI Remediation Agent transforme les résultats des investigations en actions : correction des accès, résolution de l'exposition et du partage excessifs des données, optimisation des règles DLP, avec une gouvernance humaine des décisions critiques. Ainsi, les corrections sont déployées au rythme de l'émergence du risque, plutôt que d'attendre la résolution d'une file de tickets.
Les acteurs humains gardent le contrôle, approuvant les actions à fort impact à mesure que la détection, l'investigation et la correction de routine deviennent autonomes. Les équipes peuvent se concentrer sur le jugement, la gouvernance et le risque métier au lieu de s'inquiéter du volume d'alertes.
Contrôles approfondis pour l'IA et les données
Les outils isolés considèrent de façon distincte le comportement de l'IA du risque lié aux données. Proofpoint regroupe la sécurité de l'IA à l'exécution, le DSPM, la gouvernance des accès aux données, la prévention des fuites de données et la gestion des menaces internes dans un seul plan de contrôle, avec pour objectif que les équipes puissent gouverner ce que l'IA peut faire, les données qu'elle peut atteindre et les autorisations associées à chacune de ses actions.
Chacune de ces solutions effectue par ailleurs des contrôles approfondis :
- La sécurité de l'IA à l'exécution découvre les applications validées, la Shadow AI, les agents et les serveurs MCP, puis protège l'activité à l'exécution en s'appuyant sur l'identité, l'intention et l'accès. Les équipes peuvent exprimer les règles métier en langage clair et les mettre en œuvre automatiquement, en appliquant aux agents mandatés la même surveillance qu'à la personne qui les mandate.
- La gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) avec gouvernance des accès ajoute une correction des accès autonome qui résout l'excès de privilèges sans ticket, une classification des données par IA adaptative entraînée sur le contexte métier, et une gouvernance qui réunit utilisateurs, agents et identités non humaines dans un seul modèle d'accès. La gouvernance des accès est enfin alignée sur les modalités d'exécution des tâches.
- La prévention des fuites de données (DLP) multicanale ajoute des politiques DLP générées automatiquement par IA et approuvées par les équipes, une investigation agentique qui collecte le contexte et résout automatiquement les alertes, et une DLP en temps réel pour Claude dans les invites d'IA. La prévention des fuites de données devient un système qui fonctionne, apprend et s'améliore.
- La gestion des menaces internes ajoute un risque interne prédictif via des chaînes de risques qui relient automatiquement les signaux d'alerte précoce, une investigation agentique et une gestion de cas dirigée par agent qui rassemble les preuves, le workflow et la résolution en un seul dossier. La menace interne passe d'une investigation en aval à une intervention en amont.
Les composants Semantic Business Policies et Agentic Insights aident les équipes à gouverner l'IA sans élaborer de politiques complexes ni prévoir chaque risque à l'avance.
L'outil Proofpoint Semantic Business Policies permet de traduire les exigences en langage naturel en contrôles d'IA applicables pour évaluer les actions selon l'intention, au-delà des autorisations. L'outil Agentic Insights utilise un raisonnement autonome pour mettre en lumière des risques non encore définis, et pour transformer automatiquement les résultats validés en nouvelles politiques, de sorte que la gouvernance s'améliore à mesure que l'utilisation de l'IA évolue.
Ensemble, ces contrôles fonctionnent sur un capteur, un espace de travail et une couche MCP : un seul agent d'endpoint au lieu de quatre déploiements distincts ; une console où chaque résultat sur l'ensemble des quatre domaines de risque est examiné ; et une couche d'intégration par laquelle chaque agent d'IA se connecte.
Unification de l'analyse des risques sur un seul graphe de connaissance
Chaque contrôle —détection, investigation, sécurité de l'IA à l'exécution, DSPM, DLP, gestion des menaces internes et application des politiques— repose sur la même base : le Proofpoint Knowledge Graph. Il relie la sensibilité des données, l'identité, les autorisations d'accès, l'activité de l'IA, le comportement des utilisateurs et des agents, les décisions en matière de politique et les signaux d'intention en une connaissance unifiée du risque.
Dans la mesure où ces contrôles opèrent à partir du même graphe, les équipes peuvent déterminer si l'accès est approprié, si le comportement est inhabituel, si des données sensibles sont exposées ou si une action IA doit être autorisée. Elles peuvent ensuite prioriser les risques, examiner et reconstituer le déroulement des incidents plus rapidement, et agir avant que l'exposition ne se propage.
Un système agentique pour accélérer l'adoption de l'IA
L'IA est supposé stimuler la productivité de l'entreprise, et non forcer un choix entre innovation et contrôle. Les entreprises ont besoin de la confiance nécessaire pour permettre aux équipes d'utiliser l'IA, déployer des agents dans des workflows critiques et connecter l'IA aux données d'entreprise sans augmenter les risques. Il leur faut pour cela un système unique qui unifie la sécurité renforcée de l'IA, la sécurité renforcée des données, une threat intelligence partagée et des opérations agentiques.
Avec le système Proofpoint de sécurité agentique pour les données et l'IA, les clients peuvent adopter l'IA plus rapidement, garder le contrôle des données sensibles, réduire la charge opérationnelle et anticiper les menaces émergentes.
Disponibilité
Les solutions Proofpoint existantes de sécurité de l'IA à l'exécution, DSPM/DAG, DLP multicanale et gestion des menaces internes (ITM) sont déjà disponibles. DLP Triage Agent est disponible aujourd'hui aux États-Unis et en Europe. De nouvelles capacités de sécurité de l'IA à l'exécution, DSPM/DAG, DLP et gestion des menaces internes (ITM) sont attendues prochainement, tandis que les trois agents précités (Data and AI Detection Agent, Data and AI Investigation Agent, Data and AI Remediation Agent), ainsi que les outils Semantic Business Policies et Agentic Insights pour les politiques de sécurité IA, devraient être disponibles au premier trimestre 2027.