9 cas d’usage de l’IA en cybersécurité

Cet article présente neuf des façons les plus efficaces dont l’IA est utilisée en cybersécurité aujourd’hui, avec des exemples d’entreprises de premier plan. Pour approfondir le fonctionnement de l’IA en cybersécurité, consultez notre guide complet.

Comment l’IA transforme la cybersécurité en 2025

Les menaces de cybersécurité ne suivent plus de schémas prévisibles. Elles s’adaptent, elles s’automatisent et, le plus souvent, elles sont alimentées par l’IA.

Les attaquants utilisent déjà des modèles génératifs pour créer des e-mails de phishing très convaincants, exécuter des analyses automatisées de vulnérabilités sur des réseaux entiers, et même produire des contenus audio ou vidéo deepfake pour manipuler des employés afin qu’ils accordent un accès. L’usage offensif de l’IA signifie que les attaques sont plus rapides et plus difficiles à détecter, mais aussi plus évolutives que tout ce à quoi les équipes de sécurité étaient confrontées il y a quelques années.

Les défenseurs subissent tout autant de pression. Les centres des opérations de sécurité sont inondés d’alertes, mais la pénurie de personnel qualifié signifie que moins de personnes peuvent les trier. Pour aggraver la situation, les outils de sécurité traditionnels n’arrivent souvent pas à suivre, car ils ne peuvent pas gérer le volume ou la vitesse des menaces actuelles.

C’est pourquoi la sécurité pilotée par l’IA est devenue une nécessité pratique. Les modèles de machine learning réduisent les faux positifs, le traitement du langage naturel (NLP) détecte les tentatives de phishing sophistiquées, et les systèmes de réponse automatisée réduisent les délais de remédiation de plusieurs heures à quelques minutes.

Les cas d’usage de l’IA les plus impactants en cybersécurité

L’IA produit déjà des résultats dans des domaines précis où les outils traditionnels montrent leurs limites. Les cas d’usage suivants mettent en évidence les domaines où l’IA a le plus d’impact pour les équipes de sécurité :

• Analytique prédictive pour anticiper les attaques avant qu’elles ne se produisent.
• Détection automatisée des menaces pour identifier les anomalies à la vitesse des machines.
• Protection des endpoints qui s’adapte en temps réel contre les ransomwares et les malwares.
• Détection des anomalies pour découvrir les menaces zero-day et les risques internes.
• Prévention du phishing alimentée par le NLP pour bloquer les e-mails et liens malveillants.
• Réponse automatisée aux incidents pour contenir et remédier aux menaces en quelques minutes.
• Protection contre la fraude et des identités pour stopper l’abus d’identifiants et la prise de contrôle de comptes.
• Gestion des vulnérabilités qui priorise les failles exploitables pour appliquer plus rapidement les correctifs.
• Surveillance du cloud et du SaaS pour détecter les mauvaises configurations et le shadow IT.

Étayé par des exemples concrets et des études de cas, chacun de ces cas d’usage produit des résultats mesurables tels qu’un nombre réduit de violations réussies, des délais de détection plus courts et des coûts de sécurité réduits.

Principaux cas d’usage de l’IA en cybersécurité

Les domaines clés étant définis, voici un examen plus approfondi de la manière dont chaque application aide les équipes de sécurité à garder une longueur d’avance sur les menaces.

Analytique prédictive pour la prévention des menaces

Les modèles d’IA peuvent repérer des schémas annonçant des attaques à venir en étudiant les données historiques d’attaque, les flux de threat intelligence et l’activité réseau en temps réel. Cela permet aux équipes de sécurité de passer d’une réponse après que les dommages sont causés à une prédiction de ce qui pourrait se produire ensuite.

Lorsque l’IA prédictive fonctionne avec l’analyse comportementale, les organisations peuvent détecter les signes de compromission beaucoup plus tôt. Par exemple, des heures de connexion inhabituelles, d’étranges transferts de données ou des mouvements suspects au sein d’un réseau peuvent ne pas sembler dangereux pris isolément, mais ensemble, ils peuvent révéler une attaque en cours. Les systèmes d’IA relient ces signaux et déclenchent des alertes avant que les attaquants n’atteignent leur cible.

Les avantages sont clairs et mesurables. Les organisations qui utilisent l’analytique prédictive signalent moins d’attaques réussies et une identification plus rapide des activités à haut risque. Arrêter les menaces avant qu’elles ne s’aggravent aide les équipes de sécurité à réduire le temps et le coût de la réponse aux incidents tout en renforçant les défenses globales.

Détection automatisée des menaces

Les outils de sécurité traditionnels ont souvent du mal à gérer le volume, générant des milliers d’alertes qui noient les analystes SOC dans le bruit.

L’IA aide à gagner du temps et à libérer des ressources humaines, car elle peut détecter les anomalies à la vitesse des machines et filtrer les faux positifs. Cela signifie que les équipes n’examinent plus des alertes sans fin. À la place, elles obtiennent des informations priorisées qui pointent directement vers des comportements suspects.

La détection des menaces alimentée par l’IA fonctionne en surveillant en continu les endpoints, les serveurs et le trafic réseau. À l’aide de modèles comportementaux, elle peut signaler une activité malveillante en temps réel, même lorsque les attaquants se déguisent en processus légitimes ou tentent de se fondre dans le comportement normal des utilisateurs.

La détection automatisée permet un confinement plus rapide des menaces actives, des réductions majeures du délai moyen de détection (MTTD) et, globalement, moins d’attaques manquées. Avec la réduction du bruit des alertes, les équipes SOC peuvent concentrer leur attention sur les incidents les plus importants.

Renforcer la sécurité des endpoints

Les endpoints restent l’un des points d’entrée les plus courants pour les attaquants. Mais les outils antivirus traditionnels reposent sur une détection basée sur les signatures, qui peine face aux nouvelles variantes de malware et aux exploits zero-day.

La protection des endpoints pilotée par l’IA adopte une approche différente en surveillant le comportement en temps réel. Au lieu d’attendre des signatures connues, elle s’adapte à l’activité suspecte au fur et à mesure qu’elle se déroule, comblant les lacunes que les outils hérités manquent souvent.

Les recherches confirment la valeur de cette approche. Une étude sur les opérations en conditions réelles a révélé que l’IA générative réduisait les délais de résolution des incidents de près de 30.13%. Cela montre comment l’IA peut accélérer les corrections tout en réduisant le risque global d’une attaque réussie.

Les organisations qui utilisent la sécurité des endpoints pilotée par l’IA signalent des corrections plus rapides, moins d’attaques réussies et une protection renforcée contre les menaces avancées. Ces outils donnent aux équipes de sécurité une plus grande capacité pour se concentrer sur les investigations à plus haute priorité et les défenses stratégiques.

Machine learning pour la détection des anomalies

Les attaquants essaient de se fondre dans la masse, en déguisant leur activité en comportement normal d’utilisateur ou de système.

Le machine learning aide à détecter ces menaces cachées en établissant une référence de ce à quoi ressemble le comportement "normal" sur les réseaux, les endpoints et les applications. Une fois cette référence établie, le système peut signaler les écarts susceptibles d’indiquer une attaque en cours.

Voici quelques exemples d’anomalies que la détection des menaces par l’IA peut repérer :

• Transferts de données inattendus vers des emplacements externes.
• Tentatives de connexion depuis des zones géographiques inhabituelles ou à des heures anormales.
• Pics soudains d’utilisation des ressources sur les serveurs ou les endpoints.
• Schémas de mouvement latéral suggérant une élévation de privilèges.

L’IA comportementale combinée à la détection des anomalies permet aux défenseurs d’identifier les activités malveillantes en temps réel, même lorsque les menaces imitent des processus légitimes. Cela la rend particulièrement efficace contre les exploits zero-day et les risques internes.

Grâce au machine learning, les équipes bénéficient d’une meilleure visibilité sur les nouvelles menaces et perdent moins de temps avec les fausses alertes. Cela permet d’agir plus rapidement sur les risques réels et d’utiliser les ressources plus intelligemment.

Réduction des menaces de phishing

Le NLP alimenté par l’IA aide à identifier les e-mails, liens, domaines, pièces jointes et schémas d’expéditeur suspects avant que quiconque ne clique dessus. En analysant les schémas de communication et la structure du contenu, l’IA peut filtrer les contenus malveillants que les filtres de messagerie traditionnels manquent souvent.

Les études TEI de Forrester montrent que la sécurité des e-mails pilotée par l’IA peut bloquer plus de 99 % des e-mails malveillants, réduisant considérablement le temps d’investigation.

Grâce à l’IA, les organisations signalent moins de tentatives d’arnaque par phishing réussies, moins de compromissions de comptes et des charges d’investigation allégées. Cela renforce la résilience face aux tactiques d’ingénierie sociale, qui restent l’un des points d’entrée les plus courants pour les attaquants.

Réponse aux incidents basée sur l’IA

L’IA apporte rapidité et évolutivité à la réponse aux incidents en automatisant le confinement, l’investigation, les étapes de remédiation et les processus de documentation qui prendraient autrement des heures de travail manuel.

Au lieu d’attendre que les analystes trient les alertes, les systèmes d’IA peuvent isoler les endpoints affectés, recueillir des preuves forensiques et même lancer des workflows de reprise presque en temps réel.

Une étude sur les opérations en direct a révélé que l’adoption de l’IA générative réduisait le temps moyen de résolution de près de 30 %, montrant comment l’automatisation se traduit directement par une reprise plus rapide.

En accélérant le confinement et la reprise, l’IA aide les organisations à limiter les perturbations métier et l’exposition financière. Elle allège également la charge des analystes et leur permet de déplacer leur attention du travail de tri répétitif vers des investigations à plus forte valeur ajoutée qui renforcent les défenses à long terme.

Protection contre la fraude et des identités

L’IA aide à prévenir le vol d’identifiants et la prise de contrôle de comptes en surveillant en permanence les tentatives de connexion, les transactions, les données d’identité et les schémas de comportement des utilisateurs à la recherche d’activités inhabituelles.

Contrairement aux règles statiques que les attaquants peuvent rapidement contourner, les modèles d’IA s’adaptent à l’évolution des schémas et signalent les comportements à haut risque en temps réel.

Aujourd’hui, de plus en plus d’institutions financières et de fournisseurs SaaS s’appuient sur la vérification d’identité basée sur l’IA pour réduire les taux de fraude et protéger les comptes clients. Par exemple, les solutions de sécurité des identités de SentinelOne détectent l’utilisation abusive d’identifiants et les tentatives d’accès anormales à la vitesse machine.

Le résultat de cette configuration est une protection renforcée contre l’abus d’identifiants, moins de prises de contrôle de comptes réussies, un risque réduit d’atteinte à la réputation liée à des incidents de fraude et une confiance client améliorée.

Gestion des vulnérabilités et priorisation des correctifs

Avec l’IA, les équipes font le tri parmi le bruit de milliers de Common Vulnerabilities and Exposures (CVEs) en analysant l’exposition des actifs, l’exploitabilité et le contexte métier afin de classer les correctifs les plus importants.

Par exemple, si une vulnérabilité est liée à des campagnes d’exploitation actives et se trouve sur un serveur exposé à Internet, une priorisation pilotée par l’IA la signalerait comme urgente. En même temps, une faille enfouie profondément dans un système non critique pourrait être classée bien plus bas.

Forrester’s Unified Vulnerability Management Wave note que la priorisation basée sur le risque est désormais un élément essentiel des programmes de sécurité modernes. La combinaison du renseignement sur les menaces avec la probabilité d’exploitation permet aux équipes de traiter les écarts les plus dangereux avant que les attaquants ne les exploitent.

Surveillance de la sécurité du cloud et du SaaS

L’IA devient incontournable pour défendre les environnements cloud et SaaS, où les contrôles de sécurité traditionnels basés sur le périmètre ne s’appliquent plus. Elle suit l’activité des utilisateurs, le comportement des workloads et les schémas d’accès pour repérer les mauvaises configurations, les applications non autorisées ou l’utilisation risquée des comptes qui pourraient autrement passer inaperçues.

La détection en temps réel associée à l’analyse comportementale et à la cartographie du blast radius offre aux équipes une visibilité plus approfondie sur la manière dont les workloads cloud et les applications SaaS sont utilisés. En détectant tôt les mauvaises configurations et les accès suspects, les organisations réduisent la probabilité d’exposition des données et maintiennent la conformité aux exigences de sécurité et réglementaires.

Cybersécurité IA avec SentinelOne

SentinelOne intègre l’IA dans l’ensemble de sa Singularity platform pour aider les organisations à détecter, prévenir et répondre aux menaces plus rapidement et avec moins de travail manuel. Plutôt que de traiter l’IA comme une fonctionnalité complémentaire, notre plateforme utilise le machine learning et l’analyse comportementale comme composants essentiels de chaque fonction de sécurité.

Voici les principales façons dont SentinelOne applique l’IA pour soutenir les efforts de cybersécurité :

• Détection automatisée des menaces et détection comportementale / d’anomalies ML en temps réel : La plateforme surveille le trafic réseau, le comportement des endpoints et les journaux système pour détecter les écarts par rapport aux schémas d’activité de référence. Ses modèles comportementaux signalent les menaces tôt, même lorsque les attaquants tentent de déguiser une activité malveillante en processus légitimes.
• Protection des endpoints, des identités et du cloud : Au-delà de la détection traditionnelle basée sur les signatures, SentinelOne utilise l’analyse comportementale et statique pour arrêter les ransomwares, les malwares et les exploits zero-day. Sa Cloud-Native Application Protection Platform (CNAPP) étend ces défenses aux environnements hybrides, avec des fonctionnalités telles que Cloud Security Posture Management (CSPM), Cloud Workload Protection Platform (CWPP), Kubernetes Security Posture Management (KSPM), l’analyse des secrets et la protection contre les mouvements latéraux.
• Couche d’IA d’assistance via Purple AI: Purple AI fonctionne comme un analyste cybersécurité IA. Il guide les investigations, résume les alertes et prend en charge la chasse aux menaces. Associé à la technologie brevetée Storyline de SentinelOne, il peut également effectuer une analyse forensique dans les environnements cloud et de l’activité des adversaires, aidant les équipes à retracer rapidement les causes racines.
• Hyperautomatisation et réponse pilotée par l’IA: La plateforme isole automatiquement les terminaux compromis, contient les menaces, annule les activités malveillantes et exécute des workflows de remédiation. En réduisant la dépendance au triage manuel, les organisations raccourcissent les temps de récupération et minimisent les perturbations opérationnelles.
• Priorisation basée sur le risque et visibilité: SentinelOne Singularity Data Lake ingère des données provenant de sources internes et tierces, en appliquant des analyses avancées et du renseignement sur les menaces pour mettre en évidence les risques les plus importants. Les vulnérabilités et les mauvaises configurations sont classées selon leur exploitabilité et leur impact, évitant aux équipes d’être submergées par des alertes de faible priorité.
• Sécurité des prompts et conformité de l’IA: SentinelOne fournit une couverture de sécurité indépendante du modèle pour les principaux fournisseurs de LLM comme Google, OpenAI et Anthropic. Vous pouvez bloquer les invites à haut risque et utiliser un accompagnement intégré pour aider les utilisateurs à adopter des pratiques d’IA sûres. Vous pouvez arrêter les tentatives d’injection de prompt et de jailbreak, la manipulation malveillante des sorties et les fuites de prompts. SentinelOne améliore également la conformité de l’IA pour les organisations et empêche les violations de politique. Les modèles d’IA ne sont jamais entraînés sur les données des utilisateurs et SentinelOne applique les garde-fous les plus stricts pour garantir les normes de sécurité les plus élevées.

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Conclusion

La cybersécurité par l’IA gagne du terrain et vous connaissez désormais ses différents cas d’usage. Tout comme les attaquants peuvent utiliser l’IA pour lancer des attaques, vous pouvez également utiliser des workflows de sécurité de l’IA pour vous en défendre.  Accordez une attention particulière aux besoins de votre entreprise, à la rapidité avec laquelle vous montez en puissance, et utilisez les outils et technologies appropriés pour vous préparer aux menaces émergentes. L’IA en cybersécurité peut vous aider à analyser les workflows, les jeux de données, à prévenir les vulnérabilités des modèles LLM, les exploits, et également à mettre en œuvre les meilleures pratiques de cybersécurité de l’IA.