Le tournant Mythos : les entreprises devront opposer des agents IA à des agents IA

Etay Maor, Vice President of Threat Intelligence, Cato Networks partage son analyse du sujet

Les cadres d’IA agentique deviennent progressivement une réalité opérationnelle

Plutôt que de rendre le modèle accessible à tous, Anthropic en a réservé l’accès à un petit groupe d’organisations de confiance dans le cadre du Project Glasswing, avant de lancer Claude Mythos 5 selon un modèle d’accès tout aussi contrôlé. Capable de découvrir, et dans de nombreux cas d’exploiter, des vulnérabilités logicielles avec une précision remarquable, Mythos marque une évolution majeure des capacités offensives en cybersécurité. Au-delà de ses performances techniques, il illustre l’émergence de systèmes d’IA agentique capables de planifier et d’exécuter de manière autonome des workflows complexes de cybersécurité.

Les équipes de sécurité doivent désormais se préparer à des menaces capables de découvrir des vulnérabilités, d’élaborer des scénarios d’attaque et de les déployer à grande échelle avec une intervention humaine minimale. Comme le démontre la dernière génération de Mythos, ces capacités ne sont plus expérimentales. Elles sont déjà déployées dans des environnements opérationnels étroitement contrôlés, reflétant une prise de conscience plus large selon laquelle les modèles d’IA de pointe dotés de capacités avancées en cybersécurité nécessitent des garde-fous sans précédent. Dans le même temps, les discussions autour de l’utilisation malveillante de l’IA s’accélèrent fortement, signe que les cadres d’IA agentique deviennent progressivement une réalité opérationnelle.

Ce n’est pas seulement la fréquence des attaques qui évolue. À mesure que la recherche de vulnérabilités s’automatise, les organisations doivent également s’attendre à voir apparaître davantage de nouvelles vulnérabilités et de failles zero-day découvertes à un rythme inédit. Les cycles d’attaque se raccourcissent, tandis que les fenêtres de réaction des défenseurs continuent de se réduire.

Cette évolution transforme également la manière dont les entreprises devront organiser leur défense.

Etay Maor, Vice President of Threat Intelligence, Cato Networks

Une approche autour de trois piliers

Les environnements informatiques modernes sont désormais largement distribués, entre charges de travail dans le cloud, sites distants, utilisateurs en télétravail et équipements edge. Pour les protéger, les organisations s’appuient sur des pare-feu, des passerelles VPN et une multitude d’outils spécialisés. Face à chaque nouvelle menace, une nouvelle couche de sécurité vient souvent s’ajouter, au prix d’une fragmentation croissante. Les signaux produits par ces solutions deviennent difficiles à corréler, compliquant l’identification des attaques les plus sophistiquées.

L’IA agentique accentue encore cette complexité. Les chaînes d’attaque peuvent désormais rechercher automatiquement des vulnérabilités, adapter leurs techniques aux mécanismes de défense rencontrés et poursuivre leur progression sans intervention humaine. Ces attaques évoluent à la vitesse de la machine, bien au-delà des capacités de réaction d’une équipe de sécurité opérant manuellement.

Dans ce contexte, ajouter davantage d’outils ne constitue plus une réponse suffisante. Cela risque au contraire d’accentuer la fragmentation des infrastructures de sécurité. Les entreprises ont désormais besoin d’une approche reposant sur trois piliers : une visibilité globale, un contexte partagé et des capacités de contrôle autonomes.

Une attaque lancée dans un environnement distribué peut rapidement se propager entre les utilisateurs, les applications, les identités et les services cloud. Il devient impossible de la détecter en observant chaque composant séparément. Une visibilité unifiée sur l’ensemble de l’environnement est indispensable pour suivre le cycle de vie complet d’une attaque.

Mais la visibilité seule ne suffit pas. Sans contexte, elle produit davantage de bruit que de renseignement exploitable. Corréler en temps réel les données réseau, les événements de sécurité, les identités, les applications et les comportements permet de reconstituer une chaîne d’attaque dans son ensemble. Ce qui paraît anodin lorsqu’un événement est observé isolément peut révéler, une fois replacé dans son contexte, une attaque beaucoup plus vaste. C’est cette capacité à relier les signaux faibles qui devient essentielle face aux attaques pilotées par des agents autonomes.

Cette corrélation doit ensuite s’accompagner d’une capacité d’action tout aussi rapide. Lorsque des agents IA offensifs prennent des décisions en quelques secondes, les défenseurs ne peuvent plus dépendre uniquement d’analystes humains. Les entreprises devront progressivement s’appuyer sur leurs propres agents défensifs capables d’identifier une menace, d’en évaluer le contexte et de déclencher automatiquement des mesures de protection avant que l’attaque ne se propage. Les agents devront désormais être combattus par des agents.

Cette évolution modifiera également la manière d’évaluer la performance des équipes de cybersécurité. Une part croissante du risque opérationnel réside désormais dans la capacité à réagir et à rétablir rapidement les services. Mesurer uniquement le nombre d’attaques bloquées ou de vulnérabilités corrigées ne reflète plus la réalité du niveau de protection d’une organisation. La capacité à limiter l’impact sur l’activité, préserver l’accès aux données critiques et restaurer rapidement les opérations devient un indicateur tout aussi déterminant de la maturité en cybersécurité.

Au fond, que Mythos tienne ou non toutes ses promesses importe finalement moins que ce qu’il révèle. Depuis plusieurs années, les débats sur l’intelligence artificielle appliquée à la cybersécurité se concentrent principalement sur la sophistication croissante des attaques. Pourtant, le véritable bouleversement est peut-être ailleurs. La question n’est plus seulement de savoir ce que les attaquants sont capables de faire, mais combien de temps ils mettent pour le faire. C’est précisément cet avantage temporel dont bénéficiaient jusqu’à présent les défenseurs qui est aujourd’hui remis en cause. Face à des agents capables d’agir à la vite avec l’IA, les entreprises devront apprendre à défendre leurs systèmes avec des agents tout aussi autonomes. C’est cette nouvelle course contre le temps qui définira la prochaine génération de la cybersécurité.