BigID est un leader du classement Forrester Wave™ en matière de découverte de données sensibles. — Comment nous contribuons à la sécurité de l'IA

Forrester vient d'évaluer les dix plus importants plateformes de découverte et de classification de données sensibles. BigID s'est imposé comme leader, obtenant les scores les plus élevés possibles sur onze critères et se classant premier dans la catégorie « Offre actuelle ». Voici comment nous relions ces résultats aux capacités nécessaires pour alimenter les initiatives de sécurité en IA de votre organisation.

Lorsque Forrester Research évalue le marché de la découverte et de la classification des données sensibles, elle note les plateformes selon un ensemble de critères relatifs à l'offre et à la stratégie actuelles. Ces critères reflètent, selon nous, les principaux défis que les équipes d'entreprise cherchent à relever aujourd'hui : les plateformes peuvent-elles détecter les données sensibles à grande échelle ? Les classifient-elles avec précision et les enrichissent-elles de contexte ? S'intègrent-elles à l'architecture de sécurité globale ? Sont-elles conçues pour les évolutions futures ?

En Forrester Wave™ : Solutions de découverte et de classification des données sensibles, 2e trimestre 2026, BigID a été nommé leader BigID figure parmi les trois fournisseurs de cette catégorie sur dix évalués. Il a obtenu la note maximale sur onze critères. Mais le plus important n'est pas ce score, c'est ce que l'évaluation nous révèle sur l'évolution de la sécurité des données d'entreprise et sur l'importance croissante de l'intersection entre la détection des données sensibles et la sécurité de l'IA.

Ce que Forrester a réellement découvert

L'évaluation portait sur quinze critères d'offre actuelle et sept critères stratégiques. Forrester a attribué à chaque fournisseur une note de 1 à 5, 5 représentant des capacités supérieures à celles des autres fournisseurs évalués. BigID a obtenu la note maximale de 5 pour onze de ces critères.

Dans la catégorie d'offres actuelle : couverture des sources de données cloud, couverture des sources de données sur site, enrichissement pour la classification, prise en charge des langues, optimisation pour améliorer la précision, intégrations et engagements de sécurité dès la conception.

Dans la catégorie stratégie : innovation, feuille de route, écosystème de partenaires et adoption.

La stratégie est un élément majeur de cette évaluation, l'innovation et la feuille de route représentant à elles deux 45% du score total. BigID a obtenu le score maximal dans les deux catégories. Pour nous, cela va bien au-delà d'un simple aperçu des capacités actuelles : cela reflète la manière dont… Plateforme BigID Next est conçu pour évoluer, et sa capacité à relever les prochains défis en matière de sécurité des données et de gouvernance de l'IA est remarquable.

Découvrez les moments forts de Wave :

• Les atouts impressionnants de BigID en matière de découverte dans les deux domaines sources de données cloud et sur site (y compris les environnements mainframe), la combinaison de techniques de classification et d'enrichissement, des capacités de réglage supérieures et un large éventail d'intégrations permettent à la plateforme de couvrir de nombreux cas d'utilisation, de la conformité et de la gouvernance de l'information à la sécurité et à la gouvernance de l'IA.”
• “ BigID est conçu pour la performance et une échelle de pétaoctets. ”
• “ BigID possède une vision solide d'un moteur de gouvernance autonome, et son excellente stratégie d'innovation ainsi que sa feuille de route bien définie des améliorations prévues la positionnent bien pour y parvenir. ”
• L'avis de Forrester : “ BigID est un choix judicieux pour les multinationales, les grandes organisations et les entités gouvernementales ayant des environnements de données complexes et des exigences de localisation. ”

Ce ne sont pas des déclarations promotionnelles. Ce sont les conclusions d'une évaluation indépendante.

Pourquoi l'aspect sécurité de l'IA est le véritable enjeu

Notre analyse de l'évaluation de Forrester révèle une tendance claire sur le marché : les fournisseurs les mieux notés sont ceux qui ont bâti leur stratégie de découverte des données sensibles comme base, et qui ont étendu cette base en sécurité de l'IA, Gouvernance de l'IA, et les cas d'utilisation d'agents.

D'un point de vue architectural, cela est logique. On ne peut gouverner l'IA sans connaître les données qu'elle manipule. On ne peut appliquer des politiques d'accès à l'IA sans savoir où se trouvent les données sensibles. On ne peut détecter l'exfiltration de données pilotée par l'IA sans une couche de classification qui distingue les données sensibles des données non sensibles. La découverte des données sensibles n'est pas une condition préalable à la sécurité de l'IA : elle en est le fondement.

La vision de BigID d'un “ moteur de gouvernance autonome ” correspond précisément au type de cadre dont les programmes d'IA d'entreprise ont besoin : une plateforme qui ne se contente pas de trouver des données sensibles, mais qui gouverne en permanence leur circulation, les personnes qui y accèdent et la pertinence de cet accès dans un monde où des agents d'IA opèrent de manière autonome.

C’est pourquoi BigID obtient les scores les plus élevés possibles dans le Innovation et feuille de route Les critères sont essentiels pour nous, non seulement en tant que plans futurs, mais aussi comme indicateurs de l'évolution possible de la plateforme. La gouvernance de l'IA n'est pas une fonctionnalité à ajouter à une plateforme de sécurité des données. Elle exige que la plateforme soit conçue dès le départ pour cela, avec comme prérequis une couverture étendue, un enrichissement approfondi, une grande flexibilité d'intégration et des performances à l'échelle du pétaoctet.

Les quatre capacités qui font de ceci une histoire de sécurité IA

1. Découverte à l'échelle du pétaoctet — y compris là où l'IA est réellement entraînée et mise en œuvre

Les modèles d'IA s'entraînent sur des données. Ils opèrent sur des données. Ils stockent leurs résultats dans des systèmes de données. La surface d'attaque d'un programme d'IA d'entreprise est, en grande partie, un problème de découverte des données : où se trouvent les données sensibles que l'IA peut atteindre, créer ou exfiltrer ?

Forrester a constaté que BigID est “ conçu pour la performance et une échelle de pétaoctets ” et possède “ des atouts impressionnants en matière de découverte de données, tant dans le cloud que sur site (y compris les environnements mainframe) ”. Notre engagement envers l'étendue et la profondeur des sources de données — des entrepôts de données cloud les plus modernes aux environnements mainframe existants — couvre l'ensemble des lieux où se trouvent réellement les données sensibles d'entreprise. Un programme de gouvernance de l'IA fondé sur une découverte incomplète est bâti sur du sable.

2. Enrichissement pour la classification — les besoins de gouvernance de l'IA de la couche signal

La classification de base indique qu'un fichier contient des données personnelles. L'enrichissement, quant à lui, révèle qu'il contient des données personnelles appartenant à des employés relevant d'une juridiction réglementée, consultées via un compte de service alimentant un modèle que vous n'avez pas examiné. Voilà la différence entre une simple étiquette et un signal exploitable.

BigID a obtenu le score maximal possible dans le enrichissement pour la classification Critère — noter le “ mélange de techniques de classification et d’enrichissement ” qui ajoute un contexte comme la provenance des données et les autorisations à la couche de classification.

Pour les programmes de sécurité de l'IA, cet enrichissement constitue la couche de signalisation qui rend possible l'application des politiques. Sans lui, la gouvernance de l'IA se fait avec des informations incomplètes.

3. Intégrations — le tissu conjonctif de la gouvernance autonome

La gouvernance de l'IA ne se limite pas à une seule plateforme. Elle s'étend sur l'ensemble de la pile technologique : SIEM, SOAR, DLP, gouvernance des identités, gestion de la posture de sécurité du cloud, et, de plus en plus, des outils spécifiques à l'IA. La couche d'intégration permet de transformer les résultats de l'exploration des données en mesures coercitives.

Forrester a attribué à BigID la note maximale pour le critère d'intégration, citant l'accent mis par l'écosystème de partenaires sur “ l'échange de métadonnées pour supprimer les silos dans les piles technologiques d'entreprise et soutenir les flux de travail autonomes ”.”

Les flux de travail autonomes ne sont pas une option pour les programmes de gouvernance de l'IA. À mesure que les agents d'IA gagnent en autonomie, la gouvernance doit adapter sa réponse. Cela exige des intégrations suffisamment poussées pour déclencher automatiquement l'application des politiques, et non se contenter de générer des alertes.

4. Le moteur de gouvernance autonome — de la vision à l'architecture

Le concept de moteur de gouvernance autonome mérite d'être analysé, car il décrit précisément la tendance actuelle du marché de la sécurité de l'IA. L'objectif n'est pas de fournir un tableau de bord indiquant l'emplacement des données sensibles, mais de créer un système qui découvre, classe, enrichit et gouverne en continu les données sensibles, et applique les politiques de manière autonome, sans intervention humaine à chaque étape.

BigID a également obtenu la note maximale pour les critères d'innovation et de feuille de route. Son moteur de gouvernance autonome représente le pari architectural que la sécurité de l'IA exige des plateformes. BigID est en train de le réaliser.

Ce que cela signifie si vous évaluez les plateformes de sécurité des données

Si vous êtes RSSI, responsable de la sécurité des données ou délégué à la protection des données et que vous évaluez des plateformes de détection et de classification des données sensibles, le rapport Forrester Wave vous offre une base de référence indépendante et rigoureuse. Trois fournisseurs figurent parmi les leaders. Leurs différences correspondent à des exigences organisationnelles spécifiques.

Forrester a identifié BigID comme un choix judicieux pour les “ multinationales, les grandes organisations et les entités gouvernementales disposant d'environnements de données complexes et d'exigences de localisation ”. Si cela correspond à votre organisation — en particulier si votre environnement s'étend sur le cloud, les infrastructures sur site et les systèmes mainframe ; si votre patrimoine de données se mesure en pétaoctets ; si vous avez besoin d'une couverture dans plusieurs juridictions et langues ; et si votre programme de sécurité de l'IA est une véritable priorité plutôt qu'un simple élément de votre feuille de route —, nous pensons que cette évaluation indépendante pointe clairement dans une direction.

Si vous évaluez spécifiquement des plateformes pour la sécurité et la gouvernance de l'IA, il est essentiel de se poser la question suivante : quelle est l'architecture de cette plateforme pour la gouvernance de l'IA ? Au-delà des fonctionnalités, l'architecture sous-jacente (étendue de la découverte, profondeur d'enrichissement, couche d'intégration, évolutivité) prend-elle en charge le modèle de gouvernance autonome requis par les programmes d'IA ? C'est sur ces critères que l'évaluation de Forrester se révèle la plus utile et la plus instructive.

Vue d'ensemble : Pourquoi la découverte de données sensibles est désormais un problème de sécurité lié à l'IA

Les équipes de sécurité des entreprises sont confrontées à une transformation structurelle. Pendant des années, la sécurité des données s'est principalement résumée à une fonction de conformité : identifier les données personnelles, les classifier, en rendre compte et les protéger au repos et en transit. Les cadres de référence étaient relativement stables et le périmètre de sécurité relativement bien défini.

L'IA bouleverse ces deux hypothèses. Lorsque les systèmes d'IA peuvent découvrir, synthétiser et exploiter des données sensibles de manière autonome — et lorsque les agents d'IA peuvent transférer des données entre systèmes sans intervention humaine — le périmètre de sécurité des données devient quasiment illimité. Le problème de classification devient un problème de temps réel. Le problème de gouvernance devient un problème de réponse autonome.

Les plateformes de découverte et de classification des données sensibles sont contraintes d'évoluer vers un élément plus fondamental : la couche d'intelligence des données sur laquelle reposent tous les programmes de sécurité, de gouvernance et de gestion des risques liés à l'IA. BigID estime que les fournisseurs qui figureront parmi les leaders du classement Forrester du deuxième trimestre 2026 sont ceux qui auront anticipé cette évolution et intégré cette dimension dans leur architecture.

Les scores les plus élevés possibles aux critères d'innovation et de feuille de route — dans un marché qui connaît précisément ce type de transformation fondamentale — sont ceux qui comptent le plus pour nous.