Qu’est-ce que le RAG agentique ? Comment la récupération autonome change la sécurité de l’IA

La génération augmentée par récupération traditionnelle pose une question relativement prévisible :

Quelles informations devons-nous récupérer pour répondre à cette question ?

Agentic RAG change la question.

Un agent d'IA peut décider Faut-il récupérer des informations ? Que rechercher ? Quelle source interroger ? Les preuves sont-elles suffisantes ? Faut-il effectuer une nouvelle recherche ? Et que faire du résultat ?.

La récupération cesse de se comporter comme une étape fixe dans un pipeline d'IA.

Cela devient une décision.

Cela rend agent RAG Plus performante que la génération augmentée par récupération traditionnelle, elle modifie également le modèle de sécurité.

Une application RAG standard peut interroger une base de connaissances approuvée et renvoyer plusieurs passages pertinents. Un système RAG multi-agents peut décomposer une question en sous-problèmes, interroger plusieurs systèmes, reformuler les requêtes, suivre l'information d'une source à l'autre, invoquer des API ou des outils, et poursuivre jusqu'à ce qu'il estime disposer de suffisamment d'éléments de preuve.

La question de la sécurité de l'entreprise devient donc :

Que se passe-t-il lorsque l'IA décide des données d'entreprise dont elle a besoin, détermine où les trouver, les récupère grâce aux identités des machines et aux autorisations héritées, puis utilise ces informations pour prendre une autre décision ou entreprendre une action ?

Voilà le fond du débat qui se cache derrière le concept d'agent RAG.

Les organisations doivent garantir bien plus que la simple exactitude de la récupération des données. Elles doivent gouverner le données, identités, autorisations, sources, requêtes, outils, actions, traçabilité, politiques et activité derrière la récupération autonome.

Qu'est-ce que Agentic RAG ?

Agentic RAG est une architecture de génération augmentée par la récupération dans laquelle un agent d'IA contrôle dynamiquement le processus de récupération plutôt que de s'appuyer sur un flux de travail fixe de récupération puis de génération.

L'agent peut décider :

• La récupération est-elle nécessaire ?
• De quelles informations a-t-il besoin ?
• Comment reformuler ou décomposer une question
• Quelle source ou quel outil de recherche interroger
• Les preuves recueillies permettent-elles de répondre à la question ?
• Il est nécessaire de déterminer si une autre recherche est nécessaire.
• Lorsqu'il existe suffisamment de preuves pour susciter une réponse
• Qu'un autre outil ou une autre action doive suivre

Cela rend la récupération itérative plutôt que linéaire.

Google Research décrit AgenticRAG comme une approche multi-agents qui décompose les problématiques complexes d'entreprise en recherches plus petites et collecte de manière itérative le contexte nécessaire. De même, Microsoft Research décrit AgenticRAG comme une approche qui dote un modèle de raisonnement d'outils de recherche, de navigation et d'analyse lui permettant de récupérer et d'évaluer des preuves de manière autonome.

Recherche Google et Recherche Microsoft Tous deux ont publié des travaux importants sur la recherche agentique en 2026, signalant un passage d'une recherche statique RAG à une recherche d'entreprise axée sur le raisonnement.

Agentic RAG transforme la récupération à partir d'une étape de pipeline prédéterminée en une capacité sur laquelle l'IA peut raisonner et qu'elle peut contrôler.

Agentic RAG vs. RAG traditionnel

La différence va bien au-delà de l'ajout d'un composant d'IA supplémentaire.

RAG traditionnel récupère le contexte. RAG agentique raisonne sur la récupération.

Comment fonctionne Agentic RAG

La boucle peut s'exécuter une seule fois.

Il peut également s'exécuter plusieurs fois sur différents systèmes d'entreprise.

Par exemple, un agent répondant à une question sur les risques liés aux fournisseurs pourrait :

1. Consulter l'inventaire d'un fournisseur.
2. Identifier le fournisseur concerné.
3. Récupérez son évaluation de sécurité.
4. Consultez un répertoire de contrats pour trouver les clauses applicables.
5. Consultez un système de protection de la vie privée pour connaître les catégories de données concernées.
6. Comparez les résultats avec une politique interne.
7. Générer une recommandation.
8. Créez une tâche de remédiation si nécessaire.

Ce flux de travail fournit des informations plus utiles qu'une simple recherche sémantique.

Elle génère également plusieurs décisions d'accès, de données et d'actions au sein d'une seule requête.

Pourquoi les entreprises se tournent vers le RAG agentique

La méthode RAG traditionnelle fonctionne bien lorsqu'une seule recherche peut répondre à une question relativement claire.

Les questions d'entreprise ne fonctionnent souvent pas de cette manière.

Elles peuvent nécessiter des informations provenant de plusieurs systèmes, un raisonnement intermédiaire, une validation des sources, des questions de suivi ou des dépendances entre les résultats.

Agentic RAG peut vous aider avec :

• Recherche en plusieurs étapes
• Recherche d'entreprise inter-systèmes
• Analyse des politiques
• Enquêtes de sécurité
• Analyse financière
• Recherche juridique
• Flux de travail du support client
• Analyse de conformité
• Dépannage technique
• Analyse des données

L'avantage réside dans le fait de donner à l'agent une plus grande liberté pour trouver les informations dont il a besoin.

Le problème de sécurité provient exactement de la même chose.

La plus grande idée fausse : Agentic RAG n’est pas seulement un meilleur moteur de recherche

Une grande partie du débat actuel oriente le RAG agentique vers la qualité de la récupération.

C'est important. C'est incomplet.

Une fois qu'un système d'IA peut décider de manière autonome des sources à interroger, les équipes de sécurité doivent également savoir :

• Quelles sources l'agent peut-il interroger ?
• Quelle identité l'agent utilise-t-il pour chaque requête ?
• La question de savoir si la personne qui fait la demande peut accéder directement à ces mêmes informations
• La question de savoir si un résultat de recherche modifie la décision d'accès suivante
• La conservation des autorisations sources après indexation
• L'agent peut-il combiner des informations provenant de référentiels contrôlés séparément ?
• Quelles données sensibles s'accumulent dans le contexte de travail de l'agent ?
• L'agent peut-il transmettre les informations récupérées à un autre outil ?
• Si un autre agent reçoit ces informations
• Que se passe-t-il après la fin de la boucle de récupération ?

Agentic RAG n'améliore pas simplement la recherche.

Cela confère à l'IA une plus grande latitude quant à la manière dont elle découvre et utilise les informations de l'entreprise.

Agentic RAG change la signification de l'autorisation

La recherche d'entreprise traditionnelle évalue généralement une identité par rapport à une seule requête de récupération.

Les flux de travail multi-agents peuvent impliquer plusieurs identités et chemins d'accès :

• La personne qui demande la tâche
• L'identité de l'application IA
• Un identité de l'agent
• Un compte de service
• Une authentification API
• Une autorisation OAuth
• Un rôle dans le cloud
• A identité de la machine
• Un deuxième agent recevant du travail délégué

Cela crée une distinction cruciale :

La personne qui a demandé les informations peut ne pas être la même que celle qui les a récupérées.

Un employé disposant d'un accès limité pourrait utiliser un agent d'IA dont le compte de service backend possède un accès étendu aux référentiels de l'entreprise.

Si le système récupère des informations via le compte de service sans préserver le contexte d'autorisation de l'employé, l'IA peut créer un chemin non intentionnel contournant les autorisations existantes.

Gouvernance de l'accès à l'IA aide les organisations à connecter les agents d'IA, les applications, les comptes de service, les identités des machines, les autorisations, l'activité et les données sensibles afin que les équipes puissent identifier les cas où l'accès autonome dépasse les besoins légitimes de l'entreprise.

Quels sont les risques de sécurité liés à Agentic RAG ?

1. Sur-récupération autonome

Un flux de travail RAG traditionnel récupère les données à partir du corpus défini par l'application.

Un agent peut déterminer qu'il a besoin d'informations supplémentaires et consulter une autre source.

Cette flexibilité peut se transformer en sur-récupération lorsque l'agent accède à des informations sensibles en dehors du cadre professionnel prévu.

2. Autorisations excessives des agents

Les agents accèdent fréquemment aux ressources de l'entreprise via des applications, des API, des comptes de service, des connecteurs, des rôles cloud et d'autres identités de machine.

Si ces identités disposent de larges autorisations, une tâche de recherche apparemment simple peut permettre d'accéder à beaucoup plus de données que ce à quoi les équipes s'attendent.

Autorisations d'IA héritées deviennent donc une partie importante de la sécurité RAG agentique.

3. Combinaison de données provenant de sources diverses

Chaque source de données peut appliquer des contrôles d'accès appropriés.

La récupération agentique peut combiner des informations provenant de ces sources.

Cette agrégation peut produire un résultat pertinent même lorsqu'aucune récupération individuelle ne semble problématique.

Par exemple, un agent pourrait combiner des informations sur les employés, des données financières, des données organisationnelles et des informations publiques pour déduire des informations plus sensibles que celles contenues dans une seule source.

4. Injection indirecte rapide

Chaque nouvelle récupération offre une nouvelle opportunité à du contenu non fiable d'entrer dans le contexte de l'IA.

Une instruction malveillante peut se dissimuler dans un document, un site web, un courriel, un ticket, un enregistrement de base de données, une réponse d'API ou toute autre source récupérée.

L'agent RAG peut rendre ce risque plus dynamique car l'agent choisit ce qu'il va récupérer ensuite.

Injection rapide indirecte peut donc influencer non seulement la réponse générée, mais aussi les décisions ultérieures concernant la récupération ou le choix des outils.

5. Accumulation de contexte sensible

Un agent peut recueillir des informations en plusieurs étapes avant de fournir une réponse.

Le contexte accumulé peut contenir des informations plus sensibles que n'importe quel résultat de recherche isolé.

Les équipes doivent prendre en compte ce qui reste dans les invites, la mémoire, les journaux, les blocs-notes, les historiques de conversation, l'état de l'agent et les systèmes en aval.

6. Base de données vectorielle et risque d'indexation

La recherche agentique repose encore largement sur les index, les plongements lexicaux, les bases de données vectorielles, l'infrastructure de recherche et les métadonnées sources.

Des informations sensibles ou inappropriées peuvent s'introduire dans ces couches bien avant qu'un agent n'émette une requête.

BigID a introduit l'analyse vectorielle de bases de données pour aider les organisations à identifier les informations sensibles et réglementées au sein de l'infrastructure de récupération d'IA.

Apprenez-en davantage sur la sécurité des bases de données vectorielles.

7. Empoisonnement des données

Les agents peuvent s'appuyer sur les preuves recueillies pour décider de la suite des recherches.

Des données sources manipulées ou de mauvaise qualité peuvent donc influencer tout un raisonnement plutôt qu'une seule réponse.

Les organisations ont besoin de contrôles sur la propriété des sources, la provenance, la qualité, l'intégrité et les modifications des données qui alimentent la récupération automatisée.

8. Utilisation abusive des outils et des API

L'action de RAG peut se poursuivre au-delà de la récupération.

Un agent peut utiliser les éléments qu'il a trouvés pour :

• Appeler une autre API
• Envoyer un courriel
• Mettre à jour un enregistrement CRM
• Créer un ticket d'assistance
• Modifier une configuration
• Générer un rapport
• Déplacer les données
• Déclencher un autre agent

Les recommandations de sécurité RAG d'OWASP mentionnent spécifiquement l'intégration d'agents en aval, car le contenu récupéré peut influencer les appels d'outils et les actions qui en découlent.

Plus l'autonomie est grande après la récupération, plus les contrôles d'accès et d'action deviennent importants.

9. Traçabilité des données incomplète

La recherche active peut produire une réponse à partir de plusieurs sources et étapes intermédiaires.

En cas de problème, les équipes doivent déterminer :

• Quelle source a fourni les informations ?
• Quelle identité l'a récupéré ?
• Quelle requête a permis de le trouver ?
• Quelle décision intermédiaire l'a utilisée ?
• Quelle réponse ou action en aval en dépendait ?

Traçabilité des données d'IA fournit un contexte essentiel pour l'enquête, la gouvernance, la provenance et la remédiation.

10. Propagation d'agent à agent

Les architectures multi-agents introduisent une couche supplémentaire.

Un agent peut récupérer des informations sensibles et transmettre une partie de leur contexte à un autre agent ayant un objectif, une identité ou un ensemble d'autorisations différents.

L'organisation doit désormais gérer non seulement l'accès humain-agent, mais aussi Flux d'informations entre agents et données, et entre agents.

Agentic RAG crée un rayon d'explosion différent

Un principe de sécurité utile s'ensuit :

Le rayon d'action d'un agent RAG dépend de bien plus que des éléments qu'il récupère. Il dépend des sources, des identités, des autorisations, des informations accumulées, des outils disponibles et des actions qui s'ensuivent.

Agentic RAG contre Agentic AI

Les concepts d'agentic RAG et d'agentic AI se recoupent, mais ils ne sont pas synonymes.

IA agentique décrit les systèmes d'IA capables de planifier, de prendre des décisions, d'utiliser des outils et d'agir avec un certain degré d'autonomie.

Agentique RAG applique spécifiquement le comportement agentique à la recherche d'informations et à la collecte de preuves.

Un système d'IA agentif peut ne jamais utiliser RAG.

Un système RAG agentique utilise le raisonnement de l'agent pour contrôler la récupération et peut également utiliser des capacités agentiques après la récupération.

Cette distinction est importante pour l'architecture de sécurité.

Gouvernance des agents d'IA couvre le problème plus large de la découverte des agents, de l'établissement de la propriété, de la cartographie des autorisations, de la connexion des agents aux données sensibles, de la surveillance de l'activité et de la réduction des risques liés à l'autonomie.

La sécurité RAG se concentre plus spécifiquement sur la sécurisation des données et du chemin d'autorisation lors de leur récupération.

RAG à agent unique vs. RAG multi-agents

Ces concepts se recoupent également sans pour autant signifier exactement la même chose.

Agentique RAG nécessite un agent pour contrôler la récupération.

RAG multi-agents utilise plusieurs agents qui peuvent se répartir les tâches de récupération, de raisonnement, de vérification, de synthèse ou les tâches spécialisées.

Un seul agent peut implémenter RAG agentique.

Un système multi-agents peut l'étendre.

Les architectures multi-agents soulèvent des questions de gouvernance supplémentaires :

• Quel agent est responsable de chaque tâche ?
• Quel agent peut accéder à quelles données ?
• Un agent peut-il déléguer un accès plus étendu à un autre ?
• Quelles informations circulent entre les agents ?
• Quel agent a accompli une action conséquente ?
• Comment les équipes retracent-elles l'intégralité du cheminement de raisonnement et de récupération ?

Comment sécuriser Agentic RAG

1. Inventaire complet du système Agentic RAG

Identifier:

• Agents
• Modèles
• Applications RAG
• Index
• Bases de données vectorielles
• référentiels d'entreprise
• Apis
• Outils
• Applications
• Comptes de service
• Identités des machines
• pipelines de données

Un inventaire de modèles ne peut à lui seul décrire la surface de récupération agentique.

2. Découvrir et classer chaque source de données

Identifier les informations sensibles, réglementées, confidentielles, exclusives, d'identification, financières, personnelles, médicales et essentielles à l'activité de l'entreprise avant que les agents ne les récupèrent.

Découverte et classification des données donne aux équipes le contexte nécessaire pour distinguer une récupération inoffensive d'une exposition significative.

3. Déterminer quelles données peuvent être extraites

N’indexez pas les données simplement parce qu’un agent pourrait les trouver utiles.

Évaluer la sensibilité, la finalité, la qualité, la propriété, la conservation, les politiques et les exigences réglementaires avant que les informations ne soient intégrées aux processus de récupération par IA.

Pipelines d'IA sécurisés Aider les organisations à découvrir, classer, nettoyer, gouverner et contrôler les informations avant que l'IA ne les utilise pour l'entraînement, le réglage, la récupération ou les flux de travail de production.

4. Conserver l'autorisation lors de chaque récupération

Toute recherche autonome doit respecter les autorisations applicables des utilisateurs, des sources, des applications et des agents.

La capacité de l'agent à formuler une autre requête ne doit pas étendre son autorité.

Le raisonnement permet de déterminer ce que l'agent souhaite récupérer. L'autorisation, quant à elle, détermine ce qu'il est autorisé à récupérer.

5. Appliquer le principe du moindre privilège aux identités des agents

Limiter l'accès des agents, des applications, des comptes de service, des API et des machines à ce qui est nécessaire à l'objectif commercial approuvé.

Ne laissez pas une identité de récupération hautement privilégiée devenir une passerelle de données universelle.

6. Traitez chaque source consultée selon sa fiabilité.

Agentic RAG peut extraire du contenu de référentiels internes, de sites web, de courriels, d'API, de téléchargements d'utilisateurs, de tickets, de bases de données et de services tiers.

Il ne faut pas accorder à toutes ces sources la même confiance.

Séparer le contenu récupéré des instructions système et tester les chemins d'injection d'invites indirects.

7. Protéger les invites, le contexte de travail et les réponses

Des informations sensibles peuvent s'accumuler lors de plusieurs étapes de récupération.

Les organisations doivent surveiller les informations saisies dans les invites, le contexte des agents, les réponses et les flux de travail conversationnels.

Protection des invites BigID AI permet de détecter les valeurs sensibles dans les invites et les réponses, d'appliquer des politiques, de masquer les informations à risque, d'attribuer l'activité et de coordonner la correction.

8. Limiter les outils et les actions

La récupération ne doit pas autoriser automatiquement l'action.

Les agents ne devraient recevoir que les outils et les droits d'écriture nécessaires à leur tâche.

Exiger une approbation explicite pour les actions qui en découlent, le cas échéant.

9. Surveillance de la récupération et de l'activité des données

Les autorisations indiquent ce à quoi un agent peut accéder.

L'activité révèle ce qu'elle atteint réellement.

Surveillance de l'activité des données ajoute du contexte sur la manière dont les informations sensibles sont consultées et utilisées.

10. Maintenir la traçabilité de bout en bout

Suivre le parcours de l'information, de sa source à sa récupération, en passant par le contexte du modèle, la réponse et l'action en aval.

Lorsqu'un incident survient, les enquêteurs doivent reconstituer le déroulement complet des événements.

11. Intégrer la remédiation dans la boucle de contrôle

Les équipes devraient être capables de :

• Supprimer les données inappropriées de la récupération
• Réduire l'accès excessif des agents
• Révoquer les autorisations de la machine
• Bloquez les sources risquées
• Masquer les valeurs sensibles
• Mise en quarantaine des données inappropriées
• Désactiver les outils
• Attribuer la propriété
• Politique de changement
• Interrompre ou restreindre un agent

Ce que la plupart des discussions RAG sur l'agentivité omettent

L'autonomie en matière de récupération est aussi une autonomie en matière de sécurité.

Donner à l'IA le contrôle de la récupération des informations signifie lui laisser le choix quant à l'endroit et à la manière dont elle les recherche.

Cette discrétion nécessite un cadre de sécurité.

Une meilleure récupération peut accroître l'exposition

Un agent qui trouve des réponses plus complètes peut également découvrir des informations qu'un pipeline RAG statique n'a jamais atteintes.

La qualité de la récupération et l'exposition des données peuvent augmenter simultanément.

La récupération tenant compte des autorisations est nécessaire mais pas suffisante.

Un agent peut avoir l'autorisation légitime de récupérer des données que la politique interdit encore pour un cas d'utilisation particulier de l'IA.

Réponses d'autorisation “ Cette identité peut-elle accéder aux données ? ”

La gouvernance doit également répondre “ Cette IA devrait-elle utiliser ces données à cette fin ? ”

Les risques liés aux données peuvent s'accumuler au fil des étapes de récupération.

Plusieurs extractions autorisées individuellement peuvent créer un contexte combiné contenant des informations hautement sensibles.

Les équipes de sécurité doivent évaluer l'exposition cumulée, et pas seulement les documents individuels.

L'identité ne s'arrête pas à l'utilisateur humain

Agentic RAG peut impliquer des identités d'utilisateurs, des identités d'agents, des comptes de service, des applications, des API, des charges de travail et des informations d'identification de machines au cours d'une même tâche.

La gouvernance des accès doit suivre la chaîne d'identité complète.

La récupération ne met pas fin à l'histoire de la sécurité

La réponse peut servir d'entrée pour un autre agent, une application, une décision, un appel d'API ou un flux de travail automatisé.

La sécurité RAG d'Agentic doit suivre les données de la source à la recherche, puis à la décision et enfin à l'action.

Liste de contrôle de préparation à la sécurité Agentic RAG

Comment BigID contribue à sécuriser Agentic RAG

BigID aborde le RAG agentiel à partir des données et de l'identité vers l'extérieur.

Une entreprise ne peut pas garantir une récupération autonome en se basant uniquement sur le modèle ou l'algorithme de récupération.

Les équipes doivent comprendre ce que les agents de données peuvent découvrir, quelles identités permettent de le récupérer, comment les autorisations ont été héritées, d'où proviennent les données, quelles politiques régissent leur utilisation, comment elles circulent dans les flux de travail d'IA et ce que l'agent peut faire après la récupération.

BigID aide les organisations :

• Découvrir et classer les données sous-jacentes à l'agentic RAG : Identifier les informations sensibles, réglementées, confidentielles, exclusives, personnelles, d'identification et critiques pour l'entreprise dans les référentiels d'entreprise et les charges de travail d'IA.
• Identifier les données sensibles dans les bases de données vectorielles : Trouvez les informations sensibles et réglementées représentées dans des systèmes de stockage vectoriel prenant en charge la récupération RAG d'entreprise et la récupération par agent.
• Gouverner les pipelines de récupération d'IA : Découvrir, classer, nettoyer, minimiser, approuver et contrôler les données avant que l'IA ne les utilise pour la récupération, l'entraînement, le réglage ou les flux de travail de production.
• Gouverner les identités des IA : Répertoriez les agents d'IA, les copilotes, les applications, les flux de travail autonomes, les comptes de service et les identités des machines, et connectez-les à la propriété et aux autorisations.
• Gérer l'accès des agents : Associez directement les identités d'IA et les autorisations héritées aux données sensibles de l'entreprise auxquelles elles peuvent accéder et identifiez les cas où l'accès dépasse les besoins légitimes de l'entreprise.
• Traçabilité des données d'IA : Comprendre comment les données circulent depuis les sources faisant autorité, en passant par la récupération, le contexte de l'IA, l'inférence, les applications et les flux de travail en aval.
• Invites et réponses de l'agent de protection : Détecter les informations sensibles, appliquer les politiques de sécurité, masquer les valeurs à risque, surveiller les conversations avec l'IA et enquêter sur les expositions.
• Ajouter le contexte de l'activité de données : Comprendre comment les informations sensibles sont consultées et utilisées en fonction de l'évolution des activités humaines et des machines.
• Gouverner les agents autonomes : Identifiez les agents, établissez la propriété, cartographiez les voies d'accès, reliez les expositions de données sensibles, hiérarchisez les risques et surveillez les changements.
• Remise en état du lecteur : Réduire les accès excessifs, appliquer la politique, désigner des propriétaires, traiter les données à risque et coordonner les mesures correctives lorsque la récupération automatisée crée une exposition.

BigID a également été pionnier dans l'analyse des données sensibles pour les bases de données vectorielles d'IA au sein de DSPM, offrant aux équipes de sécurité une visibilité sur une couche de récupération que de nombreux programmes de sécurité traditionnels traitent encore comme une infrastructure plutôt que comme un entrepôt de données sensibles.

Agentic RAG a besoin de bien plus qu'une simple récupération intelligente. Il lui faut un contrôle rationnel des données sur ce que l'IA autonome peut rechercher, récupérer, combiner, partager et exploiter.

FAQ Agentic RAG

Qu'est-ce que RAG agentique ?

Agentic RAG est une génération augmentée par la recherche, où un agent d'IA contrôle dynamiquement la recherche. Cet agent peut décider de rechercher ou non, quoi rechercher, quelle source ou quel outil utiliser, si les résultats sont suffisants et si une recherche supplémentaire est nécessaire avant de générer une réponse ou d'entreprendre une autre action.

En quoi le RAG agentique diffère-t-il du RAG traditionnel ?

Le RAG traditionnel suit généralement un pipeline prédéfini de récupération puis de génération. Le RAG agentique intègre la récupération dans une boucle de raisonnement IA, permettant à un agent de planifier des recherches, d'interroger plusieurs sources, d'évaluer les preuves, de reformuler les requêtes, de récupérer à nouveau les données et d'utiliser potentiellement les résultats dans des actions ultérieures.

Quels sont les avantages de l'agent RAG ?

Agentic RAG améliore les performances sur les questions complexes nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes, de multiples sources, la vérification des preuves, une recherche adaptative ou des stratégies de recherche variables. Il prend en charge la recherche, l'analyse, le support, la conformité, les enquêtes et autres flux de travail à forte intensité de connaissances au sein des entreprises.

Quels sont les risques de sécurité liés à l'utilisation d'agents RAG ?

Les risques liés aux agents RAG comprennent l'exposition de données sensibles, des autorisations excessives pour les agents, la perte d'autorisations, la sur-récupération, l'injection indirecte de prompts, des données corrompues, l'exposition de bases de données vectorielles, l'accumulation de contextes sensibles, la mauvaise utilisation des outils, une traçabilité faible, la fuite d'informations entre sources et les actions en aval risquées.

Pourquoi l'identité est-elle importante pour RAG, agentique ?

La personne qui demande des informations peut ne pas être celle qui effectue la récupération. Les agents peuvent utiliser des applications, des comptes de service, des API, des autorisations OAuth, des identités machine et des rôles cloud disposant de permissions étendues. Les équipes de sécurité doivent identifier à la fois l'identité qui effectue la demande et celles qui récupèrent effectivement les données de l'entreprise.

L'agentic RAG est-il identique à l'agentic AI ?

Non. L'IA agentique désigne de manière générale les systèmes d'IA capables de planifier, d'utiliser des outils, de prendre des décisions et d'agir de façon autonome. L'IA agentique RAG applique spécifiquement ce comportement à la recherche d'informations, bien qu'un flux de travail IA agentique RAG puisse s'intégrer à un système d'IA agentique plus vaste.

Qu'est-ce qu'un RAG multi-agent ?

L'architecture RAG multi-agents utilise plusieurs agents d'IA pour répartir les tâches de recherche, d'analyse, de vérification, de synthèse ou les tâches spécialisées. L'architecture RAG agentique ne nécessite pas plusieurs agents, mais les architectures multi-agents peuvent engendrer des risques supplémentaires liés à l'identité, à l'accès, à la délégation, à la traçabilité et au partage d'informations.

Comment l'injection rapide affecte-t-elle le RAG agentiel ?

Agentic RAG peut extraire du contenu non fiable de documents, de sites web, de courriels, d'API, de bases de données et d'autres sources. Les instructions malveillantes présentes dans ce contenu peuvent influencer non seulement la réponse générée, mais aussi les extractions ultérieures, le choix des outils ou les actions de l'agent.

Comment les organisations doivent-elles sécuriser le RAG agentiel ?

Les organisations doivent découvrir et classer les données RAG, contrôler les sources autorisées à être récupérées, préserver l'autorisation, appliquer le principe du moindre privilège aux identités des agents, traiter le contenu récupéré en fonction de la confiance, protéger les invites et les réponses, limiter les outils et les actions, surveiller l'activité des données, maintenir la traçabilité et relier les constats à la correction.

Comment BigID contribue-t-il à sécuriser les agents RAG ?

BigID aide les organisations à découvrir et à classer les données RAG sensibles, à identifier les informations sensibles dans les bases de données vectorielles, à sécuriser les pipelines de données d'IA, à gérer les identités et les accès à l'IA, à cartographier la lignée, à protéger les invites et les réponses, à surveiller l'activité des données sensibles, à gérer les agents autonomes et à piloter la remédiation dans les environnements d'IA d'entreprise.