Risque internes à l'ère de l'IA : les perspectives pour 2026

L'IA remodèle fondamentalement le paysage des menaces internes, créant à la fois de nouveaux risques et de nouvelles opportunités. Les programmes traditionnels de gestion des menaces internes  ont été conçus autour du comportement humain : motivation, opportunité, accès et contrôles. L'IA amplifie chacune de ces dimensions, en introduisant de nouvelles formes de risques, de nouveaux signaux à détecter et de nouvelles responsabilités transversales à gérer. Dans ce contexte, il n'est pas surprenant que les risques internes constituent une préoccupation majeure pour les professionnels de la sécurité du monde entier.  

Voici cinq prédictions sur la façon dont l'IA va s'imposer comme la prochaine catégorie de menaces internes. Elles mettent en lumière les cas d'utilisation clés en 2026 et décrivent comment faire évoluer vos programmes de détection et de gouvernance pour tenir la cadence. 

Prédiction n° 1 : l'IA redéfinit les menaces internes 

Depuis des années, Proofpoint transforme la façon dont les entreprises comprennent et atténuent les menaces internes en se concentrant non seulement sur les systèmes et les données, mais aussi sur les personnes. Grâce à une meilleure visibilité sur les comportements, les équipes de gestion des risques internes ont dépassé les approches traditionnelles centrées sur les fichiers. Avec Proofpoint, elles peuvent également examiner l'intention, la motivation et le contexte humains au niveau des emails, du cloud, des plateformes de collaboration et des applications d'entreprise. 

Nous sommes désormais à l'aube d'une nouvelle ère où les humains travaillent aux côtés d'assistants et d'agents d'IA. Ces environnements de travail agentiques émergents permettent de réaliser d'énormes gains de productivité et d'efficacité. Cependant, ils introduisent également de nouvelles dimensions de menaces internes auxquelles les entreprises doivent se préparer. 

L'IA est bien plus qu'un outil supplémentaire. Elle modifie la façon dont les utilisateurs internes se comportent, la manière dont les risques émergent et la forme que prennent les utilisations abusives. 

L'IA va amplifier les comportements accidentels, imprudents et opportunistes des utilisateurs internes 

Grâce à un accès facile aux outils d'IA, les utilisateurs internes négligents disposent de nouvelles façons de créer des risques de sécurité, intentionnellement ou non. Les assistants d'IA basés sur de grands modèles de langage (LLM), tels que Copilot, ChatGPT et Gemini, facilitent l'exposition d'informations sensibles par les utilisateurs. Cela peut se produire lorsque les utilisateurs partagent involontairement des informations confidentielles via des invites en langage naturel, et quand les assistants d'IA résument le contenu interne ou tirent des informations de sources restreintes.  

Avec des outils d'IA à portée de main des collaborateurs, les comportements imprudents ou la recherche de raccourcis peuvent se normaliser. Les collaborateurs peuvent utiliser les résultats de l'IA à des fins personnelles, même sans intention nuisible. Par conséquent, les utilisateurs internes qui avaient autrefois un profil à faible risque pourraient déclencher (involontairement ou par négligence) des scénarios à fort impact.  

L'IA va faciliter la tâche des utilisateurs internes malveillants grâce à l'ingénierie d'invite et à des conseils techniques. 

Les utilisateurs internes malveillants, motivés par des intérêts personnels et maintenant soutenus par l'IA, vont avoir plus de possibilités de causer du tort. L'IA peut guider les utilisateurs internes pas à pas sur la façon d'élever les privilèges, de manipuler les systèmes, d'échapper à la surveillance ou d'extraire des renseignements. Les cybercriminels, internes ou externes, peuvent utiliser l'ingénierie d'invite pour inciter les systèmes d'IA à révéler des workflows sensibles ou à les aider à exécuter des attaques à fort impact. 

De plus, les utilisateurs internes malveillants n'ont plus besoin d'une expertise technique approfondie. L'IA élimine la barrière technique en aidant les utilisateurs à effectuer des actions qui nécessitaient autrefois l'écriture de scripts, des connaissances en systèmes ou des compétences d'administrateur. Les collaborateurs non techniques peuvent désormais exfiltrer des données sans avoir à manipuler un fichier, en demandant simplement à l'IA de résumer, d'extraire, de transformer ou de reformuler des informations sensibles. 

Les agents d'IA autonomes vont devenir le nouveau type de menaces internes 

Traditionnellement, un utilisateur interne est défini comme une personne en position de confiance. Lorsqu'un utilisateur interne abuse de son accès autorisé pour nuire à l'entreprise, il devient une menace. Cela soulève la question suivante : les agents d'IA autonomes — qui ont accès à des données et systèmes sensibles — peuvent-ils également constituer des menaces internes ? La réponse est oui. Les agents autonomes peuvent abuser de leur accès pour nuire à l'entreprise, que ce soit de manière intentionnelle ou non.  

À mesure que les entreprises adoptent des agents autonomes capables de naviguer, d'écrire du code et d'agir sur plusieurs systèmes, l'autonomie devient un multiplicateur de risque majeur. Les agents peuvent regrouper des tâches et accéder à des systèmes en dehors de leurs périmètres prévus. Si ces systèmes sont mal configurés, les agents peuvent déclencher des workflows qui exposent des données sensibles ou affaiblissent les contrôles de sécurité. Dans des scénarios cybercriminels, le comportement des agents peut être manipulé pour obtenir des résultats non autorisés.  

Prédiction n° 2 : les incidents d'origine interne augmentent en cas de turbulences dans l'entreprise 

Le détournement de talents, l'espionnage industriel, les fusions et acquisitions et les cessions créent des situations à haute pression. À ces moments-là, les utilisateurs internes peuvent être incités ou recrutés pour voler des données, des éléments de propriété intellectuelle, des listes de clients ou des renseignements stratégiques. À mesure que les entreprises se livrent une concurrence acharnée pour attirer des talents et traversent des restructurations constantes, les fluctuations de loyauté, les conflits d'intérêts et la collusion discrète deviennent des facteurs déterminants des incidents d'origine interne. 

Voici pourquoi les incidents d'origine interne vont augmenter en 2026 : 

• Le détournement agressif de talents incite les collaborateurs à fournir ou à s'approprier des données sensibles à titre de levier. 
• L'espionnage industriel devient plus aisé, l'IA aidant les utilisateurs internes à étudier les concurrents, à imiter des demandes légitimes ou à dissimuler leurs activités. Les affaires d'espionnage industriel ont fait les gros titres en 2025 et cela va se poursuivre en 2026.  
• Les fusions et acquisitions et les cessions engendrent des schémas d'accès chaotiques, des comptes transitoires, une propriété des systèmes peu claire et des collaborateurs stressés — des conditions propices aux utilisations abusives. 

Prédiction n° 3 : identité, signaux humains et données télémétriques techniques ne font plus qu'un 

En 2026, les entreprises vont cesser de traiter les signaux humains, les données d'identité et les événements techniques comme des flux distincts. La prochaine évolution de la gestion des risques internes dépend de la mise en connexion de ces domaines, car le véritable risque se manifeste rarement dans une dimension unique. 

• Les indicateurs comportementaux aident à révéler la motivation : la formulation de griefs, la montée de tensions, les signaux de sortie, les pressions financières, les signaux de représailles, la coercition et les changements idéologiques laissent de subtils indices. Ces signaux précoces apparaissent souvent dans les schémas de communication ou les invites d'IA. Ils fournissent un contexte important pour comprendre pourquoi quelqu'un pourrait agir. 
• L'identité et le contexte RH expliquent pourquoi les utilisateurs internes agissent : les signaux incluent le statut de congé, l'intégration à un plan d'amélioration des performances, les baisses de performances, l'insatisfaction lors des périodes de prime, les mises à jour des vérifications des antécédents, le niveau d'accès et l'étape du cycle de vie. Ces informations centrées sur l'identité aident les entreprises à comprendre pourquoi et quand une personne devient plus susceptible d'adopter des comportements inappropriés. 
• Les données télémétriques techniques montrent comment les utilisateurs internes agissent : les renseignements sur l'implantation des fichiers, les tentatives d'exfiltration, l'utilisation abusive des privilèges, les schémas d'accès anormaux, la manipulation des invites d'IA et les tentatives de contournement des contrôles s'ajoutent aux indices comportementaux pour offrir un aperçu de ce qu'un utilisateur interne se prépare à faire. 
• Une vision unifiée fournit des avertissements précoces : lorsque ces flux convergent, ils créent un signal de risque interne unique qui avertit les équipes de sécurité des menaces émergentes des semaines avant qu'une fuite de données ne se produise. Une vue combinée fournit aux équipes la motivation, le contexte, l'accès et le comportement réunis en un seul endroit. Elle permet une intervention plus précoce et des contrôles plus précis. 

Prédiction n° 4 : les cycles de tri et de réponse aux risques internes sont fortement dynamisés  

En 2026, l'IA ne va pas se contenter d'optimiser la détection, mais va également remodeler la façon dont les entreprises analysent, hiérarchisent et résolvent les risques internes L'IA devient un multiplicateur de force pour le tri des incidents, transformant les signaux dispersés en informations claires et accélérant la prise de décision dans les départements RH, juridiques et de sécurité. 

• Tri des alertes amélioré par l'IA : l'IA met déjà en corrélation les signaux de bas niveau, tels que les échecs de connexion répétés ou les tentatives d'accès inhabituelles, afin d'identifier les incidents hautement prioritaires. Cela réduit les informations parasites et permet aux analystes de se concentrer sur les événements qui comptent le plus. 
• Résumés instantanés des investigations : les outils d'IA générative, tels que Microsoft Security Copilot, peuvent ingérer d'importants volumes de données télémétriques et renvoyer des résumés propres en langage naturel avec les étapes suivantes recommandées. Les incidents qui nécessitaient autrefois des heures de vérification manuelle peuvent désormais être compris en quelques minutes. 
• Investigations agentiques automatisées : les agents d'IA peuvent collecter de manière autonome des alertes connexes, établir des chronologies, mettre en corrélation les comportements des utilisateurs entre les systèmes et suggérer des options de confinement. Ils agissent alors comme des enquêteurs numériques toujours actifs, soutenus par la supervision humaine. 
• Évaluation prédictive des risques : au lieu de réagir aux incidents, l'IA peut commencer à les prévoir. Les modèles prédictifs, déjà utilisés dans la gestion des risques d'entreprise et le secteur de la santé, identifient les schémas comportementaux et les chemins d'escalade à un stade précoce. Les équipes ont ainsi le temps d'intervenir avant que les situations ne se transforment en compromissions. 
• Stratégies et orchestration générées par l'IA : l'IA peut désormais élaborer ou recommander des stratégies de réponse fondées sur des données contextuelles. Cela accélère les workflows d'orchestration, automatisation et réponse aux incidents de sécurité (SOAR) et réduit les efforts manuels. 

Prédiction n° 5 : la complexité de l'IA renforce la propriété transversale 

La gestion des menaces internes est souvent un effort d'équipe, et ce pour de bonnes raisons. Les menaces internes peuvent affecter de nombreuses parties d'une entreprise. Les comités directeurs ou les groupes de travail transversaux sont donc essentiels. Ces équipes comprennent généralement les départements juridiques, RH, de gestion de la conformité et des risques, et de confidentialité. À mesure que l'adoption de l'IA s'accélère, elle soulève de nouveaux défis complexes qui nécessitent une collaboration étroite. L'IA à l'échelle de l'entreprise exige également des lignes directrices claires, des politiques d'utilisation acceptable, des interprétations éthiques et des règles de confidentialité. Pour résoudre ces problèmes, il convient d'adopter une approche coordonnée à l'échelle de l'entreprise.  

À l'aube de 2026, les équipes de gestion des risques internes doivent se concentrer sur les actions suivantes :   

• Renforcer la charte transversale et augmenter la visibilité. Envisagez de créer ou d'élargir votre programme existant pour y inclure un conseil des risques d'origine interne et d'IA. Ce groupe peut fixer des objectifs communs, examiner les incidents et élaborer des normes de gestion des risques d'origine interne liés à l'IA. 
• Clarifier la propriété responsable. Définissez qui approuve les cas d'utilisation de l'IA, qui définit le périmètre des autorisations des agents, qui s'occupe des évaluations éthiques et qui a le pouvoir de désactiver des agents. 
• Définir des garde-fous clairs, surtout en matière d'éthique. L'IA brouille la propriété et l'intention, et va remettre en question les normes traditionnelles. Les entreprises doivent établir des principes pour une IA responsable, l'utilisation consentie des données et la transparence. Ces principes doivent être appliqués au moyen de contrôles techniques, tels que des politiques, un contrôle d'accès basé sur les rôles et la surveillance des activités des utilisateurs.  

Conclusion 

L'adoption de l'IA, les changements organisationnels et la dynamique changeante des collaborateurs transforment les risques internes. La stratégie traditionnelle n'est plus d'actualité : l'IA amplifie désormais l'intention humaine, permet de nouvelles formes d'utilisation abusive et introduit des agents autonomes dans l'équation des risques.  

Pour garder une longueur d'avance, les entreprises doivent unifier les signaux identitaires, comportementaux et techniques. Elles doivent également adopter une détection et une réponse basées sur l'IA et renforcer la gouvernance transversale. Les entreprises qui agissent dès à présent atténueront les menaces émergentes et poseront des bases solides pour l'avenir du travail. 

En savoir plus 

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