Les agents d’IA créent un nouveau cauchemar de sécurité pour les entreprises et les startups
La prolifération de l’IA dans les applications d’entreprise introduit un nouveau type de trafic réseau complexe : des agents d’IA autonomes effectuant des appels API sortants. Ce « trafic agentique » représente une couche manquante dans l’infrastructure actuelle de l’IA, créant des défis significatifs en matière de visibilité, de sécurité et de gestion des coûts.
Alors que les agents d’IA passent au-delà de la simple génération de texte pour planifier des tâches de manière autonome, utiliser des outils et récupérer des données, leurs demandes sortantes contournent souvent la surveillance des infrastructures traditionnelles, menant à des coûts imprévisibles, des vulnérabilités de sécurité et un manque de contrôle.
Ce scénario rappelle des moments clés antérieurs dans l’architecture logicielle. L’essor des API web a nécessité des passerelles API pour gérer le trafic entrant, et l’avènement des microservices a conduit à l’émergence de maillages de services pour régir la communication interne. Dans les deux cas, une couche de médiation dédiée est devenue apparente seulement à mesure que les systèmes se développaient et que des points de douleur émergeaient.
Les agents d’IA se dirigent maintenant vers une trajectoire similaire, et leur fonctionnement autonome en production met rapidement en évidence des problèmes tels que des boucles d’appels API incontrôlées et un accès non sécurisé. Cela souligne l’urgence d’une nouvelle couche d’infrastructure spécifiquement conçue pour gérer le trafic sortant piloté par l’IA.
Protocoles émergents créant de nouvelles vulnérabilités de sécurité en entreprise
Traditionnellement, les applications géraient le trafic API entrant. Avec l’IA agentique, ce modèle est inversé : les composants d’IA au sein des applications génèrent désormais des appels API sortants pour satisfaire les demandes des utilisateurs et exécuter des tâches. Ce changement crée des points aveugles critiques, car ces appels initiés par les agents apparaissent souvent comme des requêtes HTTP sortantes standard, contournant les passerelles API existantes.
Le défi est encore amplifié par l’émergence de nouveaux protocoles et cadres conçus pour faciliter les capacités des agents d’IA. Cela inclut non seulement les applications d’agents d’IA elles-mêmes, qui peuvent agir de manière autonome ou comme copilotes au sein des flux de travail, mais aussi les développeurs utilisant des outils alimentés par l’IA comme Cursor, Windsurf ou Claude Desktop. Ces copilotes de développement, lorsqu’ils sont connectés à des ressources externes via des protocoles comme le Model Context Protocol (MCP), peuvent involontairement poser des menaces de sécurité organisationnelle significatives si leurs communications sortantes ne sont pas régulées.
Examinons les protocoles émergents :
- Model Context Protocol (MCP) : Le MCP d’Anthropic est une norme émergente pour connecter les agents d’IA aux outils et aux données. Il permet aux développeurs de définir des connecteurs une seule fois, permettant à tout agent conforme au MCP de les utiliser. Bien que simplifiant les intégrations et permettant des architectures indépendantes du modèle, le MCP introduit également de nouveaux problèmes de sécurité et de confiance, notamment concernant les agents abusant de connecteurs avec des autorisations trop larges.
- Agent2Agent (A2A) : Le protocole A2A de Google se concentre sur la collaboration entre plusieurs agents d’IA, leur permettant de se transmettre des tâches et des données. Bien qu’il soutienne des flux de travail plus complexes, cette communication entre agents augmente le risque d’échecs en cascade ou d’abus s’ils ne sont pas correctement supervisés.
Ces innovations, bien qu’elles élargissent les capacités des agents, nécessitent également une couche de gouvernance robuste pour prévenir les conséquences imprévues et les potentielles pannes systémiques à grande échelle. L’urgence réside dans l’établissement d’un point d’agrégation capable de gérer non seulement les appels API LLM, mais également le réseau complexe d’interactions facilitées par des protocoles comme le MCP et l’A2A, englobant à la fois les applications d’agents d’IA et les copilotes de développement.
Une agence excessive : le risque de sécurité critique que chaque entreprise doit aborder
L’absence d’une couche de contrôle dédiée pour le trafic agentique introduit plusieurs risques significatifs :
- Coûts imprévisibles : Les agents d’IA peuvent facilement plonger dans des boucles incontrôlées, entraînant une consommation excessive et non remarquée des ressources LLM ou API. Un seul agent mal configuré ou malveillant peut déclencher un dépassement de budget en invoquant plusieurs fois des services externes.
- Vulnérabilités de sécurité, en particulier « l’agence excessive » : Accorder aux agents d’IA des identifiants larges pose des risques de sécurité substantiels. Un exemple majeur est « l’agence excessive », une vulnérabilité critique où un agent d’IA reçoit plus d’autorisations que nécessaire pour remplir sa fonction prévue. Cela peut conduire à de graves violations de données, comme le montrent des cas où des attaques par injection de prompt ont exploité un accès sur-autorisé pour divulguer des données sensibles. Sans contrôles d’accès appropriés aux agents connectés à des protocoles comme le MCP, le risque d’abus ou d’accès non autorisé aux données augmente considérablement.
- Manque de visibilité et de contrôle : Lorsqu’un agent d’IA se comporte de manière imprévue ou dangereuse, les équipes d’ingénierie manquent souvent de visibilité nécessaire sur ses actions ou les raisons sous-jacentes de son comportement. Sans télémétrie adéquate et boucles de contrôle, le débogage et l’intervention en temps réel deviennent excessivement complexes, transformant des petites anomalies en échecs potentiellement coûteux ou dangereux.
Les passerelles d’IA : construire la couche de contrôle manquante pour les agents autonomes
Les passerelles d’IA émergent comme la couche de contrôle fondamentale pour tout le trafic agentique. Conceptuellement, une passerelle d’IA agit comme un composant intermédiaire — qu’il s’agisse d’un proxy, d’un service ou d’une bibliothèque — à travers lequel toutes les demandes des agents d’IA vers des services externes sont canalisées. Au lieu de permettre aux agents d’accéder aux API de manière indépendante, le routage des appels via une passerelle permet d’appliquer des politiques et une gestion centralisées.
Ce modèle de « passerelle API inversée » permet aux organisations d’appliquer des garde-fous cruciaux sur le trafic piloté par l’IA tout en obtenant une visibilité et un contrôle complets sur les actions des agents. L’évolution des passerelles d’IA s’étend désormais à la fourniture de sécurité et de conformité critiques pour les agents autonomes et les copilotes de développement utilisant des protocoles agentiques.
- Authentification et autorisation pour toutes les interactions agentiques : Les passerelles d’IA évoluent pour appliquer le principe du moindre privilège en médiant les identifiants et en injectant des jetons à durée limitée et limités pour chaque interaction agent-outil, quel que soit le protocole sous-jacent. Cela est primordial pour adresser les risques d’« agence excessive » en considérant tous les agents, y compris les copilotes de développement, comme des utilisateurs non fiables et en limitant leurs permissions.
- Contrôles humains dans la boucle : Pour les actions sensibles, la passerelle peut suspendre l’exécution jusqu’à ce qu’une approbation manuelle soit donnée. Cela agit comme un coupe-circuit, équilibrant automatisation et supervision.
- Surveillance et audit de tout le trafic agentique : L’agrégation de tout le trafic des agents, y compris les appels LLM et les interactions pilotées par MCP, via une passerelle permet un journal détaillé. Ces journaux — capturant qui a fait quelle demande, à où, avec quel résultat — devraient être intégrés dans des outils de visibilité et de gestion des informations de sécurité (SIEM). Cela permet aux équipes de retracer les incidents, de détecter des anomalies (comme des pics d’utilisation ou un accès à de nouveaux points de terminaison) et d’alerter sur des comportements inhabituels.
- Conformité réglementaire pour les actions autonomes : Les passerelles peuvent filtrer ou étiqueter les données sensibles, garantissant que les agents respectent les règles de confidentialité des données. Elles fournissent également des dossiers clairs et audités sur la manière dont l’IA est utilisée, ce qui est crucial pour répondre aux normes réglementaires et éthiques.
Préparer votre infrastructure pour l’avenir de l’IA agentique
Le paysage de l’IA agentique est encore à ses débuts, ce qui en fait le moment opportun pour les dirigeants techniques d’établir une infrastructure fondamentale robuste. Bien que la technologie évolue rapidement, les modèles fondamentaux de gouvernance sont familiers : Proxies, passerelles, politiques et surveillance.
Les organisations devraient commencer par obtenir une visibilité sur les agents fonctionnant déjà de manière autonome — chatbots, résumés de données, tâches en arrière-plan — et ajouter une journalisation de base. Même des journaux simples comme « L’agent X a appelé l’API Y » sont mieux que rien. Le routage du trafic des agents via des proxies ou des passerelles existants en mode inversé peut éliminer des points aveugles immédiats. La mise en œuvre de limites strictes sur les délais, les réessais et les budgets API peut prévenir des coûts excessifs.
Bien que des solutions commerciales de passerelles d’IA émergent, les équipes peuvent commencer par réutiliser des outils existants comme Envoy, HAProxy, ou des wrappers simples autour des APIs LLM pour contrôler et observer le trafic. Certaines équipes ont construit des « proxies LLM » minimaux en quelques jours, ajoutant des journaux, des interrupteurs d’arrêt et des limites de taux. Parallèlement, définir des politiques d’IA à l’échelle de l’organisation — telles que restreindre l’accès aux données sensibles ou exiger une révision humaine pour des résultats réglementés — est crucial, ces politiques étant appliquées via la passerelle et la formation des développeurs.
Encourager des expérimentations sûres dans des environnements isolés, en utilisant des données fictives, et en s’assurant que toute expérience puisse être rapidement arrêtée sont également des stratégies vitales. L’objectif est d’assumer les échecs et de concevoir pour la containment.
L’essor de l’IA agentique promet des capacités transformantes, mais sans une couche de gouvernance dédiée, il invite également au chaos. Tout comme les entreprises ont construit une gouvernance cloud dans la dernière décennie, les organisations d’aujourd’hui ont besoin d’une gouvernance des agents d’IA. Heureusement, de nombreux modèles sont familiers : Proxies, passerelles, politiques et surveillance. Commencez dès maintenant, tant que les enjeux sont faibles. Une passerelle d’IA bien conçue et une couche de gouvernance seront la colonne vertébrale des systèmes natifs à l’IA de demain, permettant une mise à l’échelle en toute sécurité.
