Détection des menaces par l’IA

La course à l’armement en matière de cybersécurité a atteint un point critique. Les attaques se déroulent désormais en quelques minutes plutôt qu’en quelques heures, les menaces alimentées par l’IA s’adaptant plus rapidement que les analystes humains ne peuvent réagir.

Selon le rapport Voice of the CISO 2025 de Proofpoint, « 76 % des RSSI interrogés estiment qu’ils risquent de subir une cyberattaque importante au cours des 12 prochains mois. Pourtant, 58 % admettent que leur organisation n’est pas prête à y répondre ». Ces rapports ont placé la détection des menaces par l’IA au premier plan des stratégies actuelles en matière de cybersécurité.

L’essor rapide de l’IA générative oblige les responsables de la sécurité à jongler entre innovation et risque. « L’intelligence artificielle est passée du statut de concept à celui d’élément central, transformant le mode de fonctionnement des défenseurs et des adversaires », a commenté Ryan Kalember, directeur de la stratégie chez Proofpoint. « Les RSSI ont désormais une double responsabilité : exploiter l’IA pour renforcer leur posture de sécurité tout en garantissant son utilisation éthique et responsable. »

Cela implique d’utiliser l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’analyse comportementale pour identifier automatiquement les cybermenaces plus tôt, plus rapidement et avec plus de précision que les méthodes traditionnelles. Au lieu d’attendre les signatures d’attaques connues, les systèmes d’IA analysent les modèles de trafic réseau, le comportement des utilisateurs et les activités du système afin de détecter en temps réel les anomalies qui indiquent des menaces potentielles.

La technologie d’intelligence artificielle en matière de menaces peut traiter d’énormes quantités de données de sécurité à une vitesse qu’aucune équipe humaine ne pourrait égaler, en corrélant les événements provenant de plusieurs sources afin de fournir des alertes très fiables tout en filtrant les faux positifs. Il ne s’agit pas seulement d’automatisation, mais d’un changement fondamental dans le calendrier de détection, qui passe d’une approche réactive à une approche prédictive, donnant aux équipes de sécurité le temps nécessaire pour stopper les menaces avant qu’elles ne se transforment en violations.

La détection des menaces par IA exploite l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour repérer les cybermenaces comme le ferait un analyste de sécurité chevronné, à la différence près qu’elle ne se fatigue jamais, ne prend jamais de pause café et peut traiter simultanément des milliers d’événements de sécurité. Imaginez un collègue qui remarque toujours quand quelque chose ne va pas, sauf que ce collègue peut surveiller l’ensemble de votre infrastructure réseau en même temps.

La différence entre la détection des menaces par IA et les outils de sécurité traditionnels est comparable à celle entre un smartphone et un téléphone fixe. Les systèmes traditionnels fonctionnent selon des règles prédéterminées. Ils savent reconnaître les anomalies grâce à des signatures et des modèles programmés il y a des années. Les systèmes d’IA établissent ce qui est normal pour votre environnement spécifique, puis signalent tout ce qui s’écarte de cette base de référence. Lorsqu’un directeur financier qui travaille généralement de 9 h à 17 h commence soudainement à accéder aux systèmes financiers à 2 h du matin depuis un café à Prague, l’IA remarque immédiatement cette anomalie.

La détection des menaces par l’IA repose sur quatre approches fondamentales qui fonctionnent conjointement :

• La détection des anomalies surveille le trafic réseau inhabituel ou les comportements système qui s’écartent des modèles établis.
• Le traitement du langage naturel analyse les journaux de sécurité et les rapports sur les menaces afin d’extraire des informations significatives sur les attaques potentielles.
• L’analyse comportementale surveille la manière dont les utilisateurs utilisent réellement les systèmes et signale les activités qui semblent inhabituelles.
• La modélisation prédictive utilise les données historiques sur les attaques pour anticiper les endroits où les menaces pourraient apparaître.

Mais c’est là que cela devient intéressant pour les équipes de sécurité. L’IA excelle dans la détection des attaques centrées sur les personnes, car elle peut analyser les modèles de communication et repérer les incohérences subtiles qui indiquent des tentatives sophistiquées de phishing ou de compromission des emails professionnels.

Les outils de sécurité traditionnels passent à côté de ces éléments, car ils se concentrent sur des indicateurs techniques plutôt que sur les modèles de comportement humain. Les systèmes d’IA reconnaissent que l’email de votre PDG demandant un virement bancaire urgent semble correct, mais qu’il ne correspond pas à son style de communication habituel. C’est ce type de détection nuancée qui fait la différence entre détecter une attaque et expliquer une perte d’un million de dollars au conseil d’administration.

Le volume et la vitesse des cybermenaces ont atteint un niveau tel que les analystes humains ne peuvent tout simplement plus suivre. En 2025, 57 % des analystes SOC ont déclaré que les renseignements traditionnels sur les menaces étaient insuffisants pour lutter contre les attaques accélérées par l’IA. Il s’agit d’attaques qui peuvent s’adapter et évoluer en temps réel, se déplaçant plus rapidement que n’importe quelle équipe d’intervention humaine ne pourrait le faire.

Plus de 95 % des violations réussies impliquent encore une erreur humaine ou une manipulation psychologique, ce qui signifie que les attaquants parviennent de mieux en mieux à cibler les personnes derrière la technologie. Pendant ce temps, les équipes de sécurité croulent sous les alertes. Une entreprise moyenne génère des milliers d’alertes de sécurité chaque jour, mais les analystes ne peuvent en examiner qu’une fraction de manière approfondie. Cet écart entre le volume des menaces et les capacités humaines crée des angles morts où les attaques peuvent aboutir.

Nous vivons désormais dans un monde où l’IA s’oppose à l’IA. Les organisations criminelles utilisent l’intelligence artificielle pour mener des opérations de reconnaissance, générer des campagnes de phishing personnalisées et déployer des malwares polymorphes qui s’adaptent aux contre-mesures défensives. L’approche traditionnelle de détection basée sur les signatures devient obsolète face à des menaces qui se réécrivent en permanence. Les organisations qui n’ont pas adopté de défenses basées sur l’IA apportent essentiellement des réponses à la vitesse humaine à des combats à la vitesse des machines.

Les chiffres expliquent pourquoi la détection par IA est si importante à l’heure actuelle. Dans les environnements à haut risque, une étude a prouvé que les systèmes basés sur l’IA peuvent atteindre des taux de détection des menaces de 98 % avec une réduction de 70 % des temps de réponse aux incidents. Ces améliorations spectaculaires démontrent les changements fondamentaux dans les capacités défensives qui permettent de lutter contre la vitesse et la sophistication des menaces modernes.

Voici ce qui se passe réellement lorsque les systèmes de détection des menaces par l’IA se mettent en marche. Le processus se décompose en cinq phases distinctes qui fonctionnent ensemble pour créer un système de défense complet. Chaque étape s’appuie sur la précédente, créant ainsi des couches d’intelligence capables de détecter des menaces que les analystes humains risqueraient de manquer.

1. Collecte de données

Tout commence par les données, et les systèmes d’IA en sont de voraces consommateurs. Ces systèmes ingèrent les journaux des pare-feu, les modèles de trafic réseau, les communications par email, les comportements de connexion des utilisateurs, les activités des terminaux et les renseignements sur les menaces externes. Considérez cela comme la création d’une empreinte numérique complète de tout ce qui se passe dans votre environnement. L’IA ne se contente pas de collecter ces données, elle les normalise et les structure afin que les modèles deviennent visibles à travers différentes sources et différents formats.

2. Entraînement des modèles

Les systèmes d’IA utilisent à la fois les données historiques sur les menaces et les informations en temps réel pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique capables de distinguer les activités normales des activités suspectes. Le système apprend à quoi ressemble le trafic réseau typique à 14 heures un mardi par rapport à minuit un samedi. Il comprend que votre directeur financier accède généralement aux systèmes financiers depuis le siège de l’entreprise, et non depuis un café en Europe de l’Est. Cette phase d’entraînement est continue : le système ne cesse jamais d’apprendre à partir de nouvelles données.

3. Reconnaissance des modèles

Une fois formés, les systèmes d’IA excellent dans la détection des anomalies, des comportements inhabituels et des indicateurs connus de compromission qui seraient pratiquement impossibles à repérer manuellement pour les humains. Ils peuvent identifier des écarts subtils par rapport aux références établies, comme un employé qui télécharge généralement 50 Mo par jour et qui transfère soudainement 2 Go de données, ou des modèles de connexion qui suggèrent des attaques par bourrage d’identifiants. Le système met en corrélation les événements provenant de plusieurs sources afin de dresser un tableau complet des menaces plutôt que de se fier à des indicateurs isolés.

4. Apprentissage adaptatif

Contrairement aux systèmes traditionnels basés sur les signatures qui ne reconnaissent que les menaces connues, les modèles d’IA évoluent à mesure que les attaquants changent de tactique. Lorsque de nouveaux modèles d’attaque apparaissent, le système adapte automatiquement ses capacités de détection. Il apprend à la fois des détections réussies et des faux positifs, affinant continuellement sa précision sans nécessiter de mises à jour manuelles des règles par les équipes de sécurité.

5. Collaboration entre l’humain et l’IA

Les implémentations les plus efficaces combinent la vitesse des machines et le jugement humain. Les systèmes d’IA signalent les menaces potentielles et fournissent le contexte, mais les analystes SOC valident les résultats et prennent les décisions critiques concernant les mesures à prendre. Ce partenariat tire parti de la capacité de l’IA à traiter des volumes de données massifs tout en préservant l’expertise humaine pour les situations nuancées qui nécessitent une compréhension contextuelle et une réflexion stratégique.

La détection des menaces par l’IA n’est pas une solution universelle. Différents types de systèmes d’IA excellent dans la détection de différents types de menaces, ce qui signifie que la plupart des organisations finissent par déployer plusieurs outils basés sur l’IA qui fonctionnent ensemble pour offrir une couverture complète.

• Sécurité des emails et détection du phishing : les modèles d’IA repèrent les tentatives de phishing sophistiquées en analysant les schémas linguistiques et les comportements des expéditeurs. Ils peuvent détecter lorsque quelqu’un usurpe le style de communication de votre PDG ou fait référence à l’actualité de l’entreprise sans contexte authentique. Les RSSI apprécient particulièrement cette fonctionnalité, car elle permet de lutter directement contre les incidents liés à la compromission des emails professionnels, qui font l’objet d’une surveillance étroite de la part des régulateurs.
• Détection des malwares et des terminaux : ces systèmes identifient les malwares polymorphes en observant leur comportement plutôt que leur apparence. Ils surveillent les modèles d’exécution des fichiers et les appels système afin de détecter les menaces qui réécrivent constamment leur code. Les ingénieurs en sécurité apprécient ces outils, car ils s’intègrent parfaitement aux flux de travail existants tout en améliorant considérablement la précision de la détection.
• Surveillance du réseau et du trafic : l’IA analyse le trafic réseau à grande échelle afin de repérer les modèles inhabituels qui indiquent un vol de données ou un accès non autorisé. Ces systèmes apprennent à reconnaître le trafic normal et signalent tout élément suspect. Les directeurs informatiques s’appuient sur ces systèmes pour bénéficier d’une visibilité à l’échelle du système sur des réseaux complexes où la surveillance manuelle devient impossible.
• Analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA) : l’IA observe la manière dont les utilisateurs utilisent réellement les systèmes et signale les activités inhabituelles qui pourraient indiquer des comptes compromis ou des menaces internes. Elle détecte lorsque le compte d’un utilisateur commence à télécharger des quantités inhabituelles de données. Pour les RSSI, cela répond à la fois aux exigences de conformité en matière de menaces internes et fournit une alerte précoce en cas de piratage de compte.
• Surveillance du cloud et des API : ces systèmes analysent les appels API et les configurations cloud afin de détecter les erreurs de configuration ou les accès non autorisés dans les environnements cloud. Ils deviennent indispensables à mesure que les entreprises adoptent des configurations multicloud où la sécurité traditionnelle perd de sa pertinence. Les directeurs informatiques ont besoin de ces capacités pour maintenir la visibilité sur les ressources cloud distribuées provenant de plusieurs fournisseurs.

Les arguments en faveur de la détection des menaces par l’IA deviennent très convaincants lorsque l’on examine ce que ces systèmes apportent réellement dans la pratique. Les organisations qui ont déployé des systèmes de détection basés sur l’IA constatent des améliorations mesurables dans tous les aspects de leurs opérations de sécurité.

• Détection plus rapide : les systèmes d’IA peuvent repérer les menaces en quelques minutes, alors qu’il faut plusieurs jours, voire plusieurs semaines, aux analystes humains pour identifier les attaques sophistiquées. Ces systèmes fonctionnent 24 heures sur 24, corrélant les événements provenant de plusieurs sources de données pour dresser un tableau complet des attaques, tandis que les équipes humaines sont encore en train de rassembler les premières preuves.
• Réduction spectaculaire des faux positifs : les outils de sécurité traditionnels génèrent des milliers d’alertes chaque jour, mais les systèmes d’IA apprennent à reconnaître ce qui est normal dans votre environnement spécifique et filtrent le bruit. Les responsables de la sécurité signalent une réduction de 90 % des faux positifs, ce qui signifie que les analystes peuvent se concentrer sur les menaces réelles au lieu de courir après des incidents fantômes.
• Prévention prédictive des menaces : l’IA ne se contente pas de détecter les attaques en cours. Elle identifie les schémas qui suggèrent que des attaques sont imminentes. Ces systèmes peuvent repérer les activités de reconnaissance, les schémas d’accès aux données inhabituels et les changements de comportement qui indiquent que des comptes ont été compromis avant que des dommages ne surviennent.
• Évolutivité massive : l’IA traite des volumes de données qui submergeraient les équipes humaines, en analysant simultanément le trafic réseau, les comportements des utilisateurs et les journaux système dans l’ensemble des environnements d’entreprise. Cela devient essentiel à mesure que les organisations étendent leur empreinte numérique et que les surfaces d’attaque augmentent de manière exponentielle.
• Intégration transparente au SOC : les plateformes de détection IA modernes s’intègrent directement aux workflows de sécurité existants, créant automatiquement des tickets, enrichissant les alertes avec du contexte et suggérant même des mesures de réponse. Cela signifie que les équipes de sécurité obtiennent de meilleures informations sans avoir à reconstruire complètement leurs processus opérationnels.
• Capacités d’apprentissage continu : contrairement aux systèmes traditionnels basés sur les signatures qui nécessitent des mises à jour manuelles, les systèmes IA s’améliorent automatiquement à mesure qu’ils rencontrent de nouvelles menaces et de nouveaux modèles d’attaque. Plus ils traitent de données, plus ils deviennent efficaces pour distinguer les menaces réelles des activités bénignes.

La détection des menaces par l’IA touche différemment les personnes selon leur position dans l’organisation. Un RSSI pense aux présentations au conseil d’administration et aux justifications budgétaires, tandis qu’un ingénieur en cybersécurité se concentre sur l’efficacité réelle de la logique de détection.

Pour les RSSI

Votre défi n’est pas d’ordre technique ; il s’agit de prouver que la détection des menaces par l’IA apporte une valeur commerciale mesurable tout en réduisant les risques pour l’organisation. Vous devez démontrer le retour sur investissement à l’aide d’indicateurs tels que la réduction des temps de réponse aux incidents, la diminution des coûts liés aux violations et l’amélioration de la conformité. Des études montrent que 75 % des implémentations matures de l’IA dépassent les attentes en matière de retour sur investissement, même si seulement 31 % des dirigeants sont en mesure d’évaluer les retours dans les six mois.

Principales préoccupations : la précision de la détection devient essentielle, car les faux positifs gaspillent des ressources tandis que les faux négatifs créent un risque de responsabilité. Vous devez également répondre aux attentes réglementaires en matière de gouvernance de l’IA et garantir la conformité sans créer de nouveaux risques d’audit.

Questions à poser aux fournisseurs :

• Comment mesurez-vous et communiquez-vous le retour sur investissement aux dirigeants concernés ?
• Quels cadres de conformité en matière de cybersécurité votre système de détection basé sur l’IA prend-il en charge ?
• Comment gérez-vous les implications en matière de responsabilité des décisions de sécurité basées sur l’IA ?

Pour les directeurs informatiques

Vous êtes pris entre deux exigences contradictoires : les équipes de sécurité veulent de meilleures capacités de détection, mais vous avez besoin de systèmes qui s’intègrent parfaitement à l’infrastructure existante. Vous vous concentrez sur la manière dont les plateformes de détection des menaces basées sur l’IA se connectent aux systèmes SIEM, aux outils XDR et aux solutions de sécurité des emails tout en conservant les performances et l’expérience utilisateur.

Principales préoccupations : la complexité du déploiement peut perturber les opérations, et vous avez besoin de solutions évolutives qui s’adaptent à votre infrastructure. La protection des utilisateurs reste primordiale, et les systèmes d’IA doivent renforcer la sécurité sans nuire à la productivité.

Questions à poser aux fournisseurs :

• Comment votre solution s’intègre-t-elle à nos plateformes SIEM et XDR existantes ?
• Quelles sont les exigences en matière d’infrastructure et les répercussions sur les performances auxquelles nous devons nous attendre ?
• Comment gérez-vous le déploiement dans des environnements cloud hybrides ?

Pour les ingénieurs en cybersécurité

Vous vous souciez de savoir si la détection par IA fonctionne réellement dans la pratique. La technologie doit fournir des informations exploitables, s’intégrer à vos flux de travail et améliorer la précision de la détection sans vous submerger de faux positifs. Vous souhaitez avoir accès à la logique de détection, à la connectivité API et à des outils qui améliorent vos capacités d’analyse.

Principales préoccupations : la fatigue liée aux alertes reste un problème majeur. Les systèmes d’IA doivent réduire le bruit tout en maintenant des taux de détection élevés. Vous devez pouvoir vous fier aux résultats de l’IA et être en mesure d’ajuster les modèles en fonction des caractéristiques de votre environnement.

Questions à poser aux fournisseurs :

• Pouvons-nous accéder aux règles de détection et aux modèles d’apprentissage automatique et les personnaliser ?
• Quelles API et intégrations prennent en charge nos workflows de sécurité existants ?
• Comment gérez-vous l’explicabilité des modèles pour les alertes générées ?

Le point commun à tous les groupes d’utilisateurs est le besoin de systèmes d’IA qui améliorent les capacités humaines plutôt que de remplacer le jugement humain. Pour réussir, il faut une technologie qui réponde aux besoins de l’organisation tout en apportant une valeur ajoutée claire aux responsabilités de chaque partie prenante.

Pour réussir dans la détection des menaces à l’aide de l’IA, il faut une planification minutieuse et une mise en œuvre équilibrée, en reconnaissant que les systèmes d’IA sont des outils puissants qui amplifient les capacités humaines plutôt que de remplacer entièrement le jugement humain.

• Entraîner les modèles sur des ensembles de données diversifiés et à jour : les systèmes d’IA ne sont efficaces que dans la mesure où les données sur lesquelles ils s’entraînent le sont également. Il est donc important de leur fournir des informations diversifiées sur les menaces provenant de multiples sources et environnements afin d’éviter les angles morts que les attaquants pourraient exploiter. Des mises à jour régulières avec de nouveaux modèles d’attaque et des données sur les menaces garantissent que vos modèles restent pertinents à mesure que le paysage des menaces évolue.
• Mettre en œuvre des workflows impliquant l’intervention humaine : l’IA excelle dans la reconnaissance de modèles et le traitement des données, mais les analystes humains apportent la compréhension contextuelle nécessaire pour prendre des décisions complexes en matière de sécurité. Concevez des workflows dans lesquels l’IA se charge de la détection et de l’analyse initiales, tout en conservant la supervision humaine pour la validation des incidents, les décisions d’intervention et l’évaluation stratégique des menaces.
• Mettre en place des tests et des validations continus : des tests de performance réguliers utilisant des exercices de type « red team » et des scénarios d’attaques synthétiques permettent d’identifier les lacunes en matière de détection avant que de véritables pirates ne le fassent. Les organisations doivent valider la précision de la détection chaque mois et ajuster les paramètres du modèle en fonction des taux de faux positifs et des menaces manquées.
• Aligner les outils d’IA sur une architecture Zero Trust : la détection des menaces par l’IA fonctionne mieux lorsqu’elle est intégrée à des cadres Zero Trust qui vérifient chaque utilisateur, chaque appareil et chaque transaction, quel que soit leur emplacement. Cette harmonisation garantit que les systèmes d’IA ont une visibilité complète sur tous les segments du réseau et toutes les activités des utilisateurs, plutôt que de fonctionner à partir de silos de données limités.
• Tirer parti des renseignements sur les menaces intersectoriels : le partage des renseignements sur les menaces entre les industries et les secteurs aide les modèles d’IA à reconnaître les modèles d’attaque qui peuvent être nouveaux dans votre environnement spécifique, mais familiers ailleurs. La participation à des communautés de partage d’informations sur les menaces fournit à vos systèmes d’IA un contexte plus large sur les techniques d’attaque émergentes.
• Surveiller la dérive des modèles et les attaques adversaires : les systèmes d’IA peuvent se dégrader au fil du temps, car les attaquants adaptent leurs techniques spécifiquement pour échapper aux algorithmes de détection. Mettez en place une surveillance qui suit les mesures de performance des modèles et guette les signes indiquant que des adversaires pourraient tester vos défenses IA avec des attaques soigneusement élaborées.

La prochaine phase de la détection des menaces par l’IA sera radicalement différente de ce que nous connaissons aujourd’hui. L’IA agentielle, ou agents IA autonomes, est déjà déployée pour traquer les menaces de manière indépendante en suivant des pistes d’investigation et en lançant des actions de confinement sans intervention humaine. D’ici 2026, nous verrons probablement apparaître des agents IA capables de mener des investigations complètes sur les menaces plus rapidement que les analystes humains ne peuvent recevoir l’alerte initiale.

« Je pense qu’à terme, nous vivrons dans un monde où la majorité des cyberattaques seront menées par des agents », déclare Mark Stockley, expert en sécurité chez Malwarebytes. « La seule question est de savoir combien de temps cela prendra. » En matière de détection des menaces, « l’IA agentique peut s’attaquer aux problèmes fondamentaux que sont la détection des menaces, le temps de réponse et la charge de travail des analystes », explique Chuck Brooks, leader d’opinion et évangéliste mondialement reconnu dans le domaine de la cybersécurité. « Grâce à ces technologies, qui automatisent les opérations tout en préservant la supervision humaine, les équipes de sécurité peuvent fonctionner plus efficacement dans un environnement numérique plus hostile », ajoute-t-il.

Le changement le plus significatif se produit sur le champ de bataille entre les IA. Alors que les organisations criminelles déploient des attaques alimentées par l’IA de plus en plus sophistiquées, les systèmes défensifs basés sur l’IA évoluent pour contrer spécifiquement ces menaces. Les futures plateformes de détection devront identifier non seulement les comportements malveillants, mais aussi ceux qui indiquent des attaques générées par l’IA. Cela crée une course à l’armement croissante où les deux camps adaptent continuellement leurs capacités en matière d’IA pour prendre l’avantage sur l’autre.

La réglementation rattrape rapidement son retard et va remodeler la manière dont les organisations déploient l’IA dans le domaine de la sécurité. La loi européenne sur l’IA et les réglementations similaires qui voient le jour à l’échelle mondiale vont probablement imposer des capacités d’IA explicables pour les applications critiques en matière de sécurité d’ici 2026. Les organisations devront prouver que leurs systèmes de détection basés sur l’IA peuvent fournir un raisonnement clair pour les décisions de sécurité, en particulier lorsque ces décisions ont un impact sur les opérations commerciales ou déclenchent des procédures de réponse aux incidents.

La tendance vers une IA explicable va au-delà de la simple conformité réglementaire. Il s’agit d’instaurer la confiance entre les analystes humains et les systèmes d’IA. Les futures plateformes de détection des menaces basées sur l’IA devront non seulement indiquer ce qu’elles ont détecté, mais aussi expliquer pourquoi elles ont signalé certaines activités comme suspectes. Cette transparence devient essentielle à mesure que les systèmes d’IA assument des rôles décisionnels plus autonomes, garantissant ainsi que les équipes de sécurité conservent leur contrôle même lorsque ces systèmes fonctionnent à la vitesse d’une machine.

La détection des menaces par l’IA représente un changement fondamental dans la manière dont les organisations abordent la cybersécurité. Elle n’est plus facultative pour les entreprises qui prennent au sérieux la protection de leurs employés et de leurs données.

Proofpoint est à la pointe de cette évolution de la défense basée sur l’IA, protégeant 2,7 millions de clients dans le monde entier tout en traitant 1,3 billion de messages et en analysant 648 milliards d’incidents de perte de données chaque année. Reconnu comme leader dans plusieurs Magic Quadrants 2025 de Gartner et détenant la première place en termes de parts de marché dans les catégories « Secure Email Gateway » (passerelle de messagerie sécurisée) et « Cloud Enterprise Data Loss Prevention » (prévention des pertes de données d’entreprise dans le cloud), Proofpoint combine une connaissance approfondie des menaces avec des capacités d’IA avancées telles que la plateforme Nexus AI et les agents Satori AI.

L’approche de Proofpoint tient compte du fait que les attaques modernes ciblent d’abord les personnes, en utilisant l’IA pour renforcer la détection au niveau humain, là où la plupart des violations commencent. Pour les organisations prêtes à passer d’une sécurité réactive à une défense prédictive améliorée par l’IA, Proofpoint offre une plateforme éprouvée et une expertise pour se protéger contre les menaces les plus sophistiquées d’aujourd’hui. Contactez-nous pour en savoir plus.