L'innovation en matière d'IA continue d'impressionner, et en 2025, nous envisageons la prochaine grande nouveauté : Agents d'intelligence artificielleCes systèmes intelligents apparaissent comme la prochaine couche logicielle transformatrice qui révolutionnera les opérations des entreprises, autonomisera les employés, rationalisera les flux de travail et propulsera la productivité vers de nouveaux sommets. Mais que sont exactement les agents IA et en quoi diffèrent-ils des IA générative (GenAI) et les grands modèles linguistiques (LLM) Plus important encore, comment les organisations peuvent-elles garantir que les données sur lesquelles ces agents s'appuient sont sécurisées, conformes et bien gérées ?
Plongeons-nous dedans.
Agents IA vs IA générative et LLM : quelle est la différence ?
À première vue, les agents d’IA peuvent sembler similaires à des outils d’IA génératifs tels que ChatGPT ou d'autres LLM. Cependant, des distinctions clés les distinguent :
- IA générative et LLM : Ces outils sont conçus pour générer du texte, des images ou d'autres contenus de type humain, à partir d'invites. Ils excellent dans des tâches telles que la rédaction d'e-mails, la synthèse de documents ou le brainstorming. Cependant, ils sont réactifs : ils répondent aux saisies de l'utilisateur, mais n'agissent pas de manière autonome.
- Agents IA : Les agents IA vont encore plus loin. Ce sont des systèmes proactifs et autonomes capables d'effectuer des tâches pour le compte des utilisateurs. Imaginez-les comme des assistants virtuels capables de gérer des flux de travail complexes en plusieurs étapes, comme le rapprochement des états financiers, la gestion de la logistique de la chaîne d'approvisionnement ou même la génération de prospects, sans intervention humaine constante.
La principale différence réside dans leur capacité à agir de manière autonome et à exploiter des systèmes externes, comme des magasins de données, pour étendre leurs connaissances et leurs capacités.
Pourquoi c'est important
À mesure que les agents d'IA s'intègrent davantage aux processus métier, ils s'appuieront fortement sur des sources de données externes pour accomplir efficacement leurs tâches. Cela ouvre de nouvelles perspectives d'efficacité, mais aussi de nouveaux risques, notamment en matière de sécurité des données, de confidentialité et de conformité.
Fonctionnement des agents d'IA : le rôle des magasins de données et de la génération augmentée de récupération (RAG)
Comme tout bon assistant, les agents IA s'appuient largement sur des sources de données externes pour accomplir efficacement leurs tâches. C'est là que les données sont stockées et Génération augmentée de récupération (RAG) entrent en jeu.
- Magasins de données : Ils constituent l'épine dorsale des connaissances des agents d'IA : ils étendent leurs connaissances en se connectant à des systèmes externes, tels que des bases de données. Ces bases de données sont généralement implémentées comme suit : bases de données vectorielles, qui permettent aux agents d'accéder et de traiter de vastes quantités de données structurées et non structurées, notamment :
- Contenu du site Web
- Données structurées (par exemple, fichiers CSV, feuilles de calcul)
- Données non structurées (par exemple, PDF, e-mails, documents texte)
Cependant, cette dépendance aux données externes présente des risques, notamment en matière de fuites de données et de vulnérabilités de sécurité. En l'absence de gestion adéquate, les informations sensibles stockées dans ces bases de données pourraient être exposées, entraînant des problèmes de conformité et une atteinte à la réputation.
- Génération Augmentée de Récupération (RAG) : Les applications RAG permettent aux agents d'IA d'aller au-delà de leurs données d'entraînement fondamentales en récupérant des informations pertinentes auprès de sources externes en temps réel. Cela permet aux agents de fournir des réponses plus précises et contextuelles et de prendre des mesures éclairées.
Par exemple, un agent IA chargé du support client peut extraire les détails d'un produit de la base de données d'une entreprise pour répondre à des questions spécifiques, ou un agent financier peut accéder aux enregistrements de transactions pour rapprocher les comptes.
Le défi de la sécurité des données dans RAG
Si RAG améliore les capacités des agents IA, il augmente également la surface d'attaque en cas de violation de données. Les organisations doivent s'assurer que les données consultées sont sécurisées, conformes et correctement gérées.
Les risques des agents IA : fuite de données et problèmes de sécurité
Si les agents IA offrent un potentiel immense, ils introduisent également de nouveaux risques, notamment en matière de sécurité des données et de conformité. Parmi ces risques, on peut citer :
- Accès aux données sensibles : Les agents d'IA ont souvent besoin d'accéder à des données commerciales sensibles pour accomplir leurs tâches. Si ces données ne sont pas correctement sécurisées, elles pourraient être exposées. utilisateurs non autorisés.
- Vulnérabilités de la base de données vectorielle : Les magasins de données, souvent mis en œuvre sous forme de bases de données vectorielles, peuvent devenir la cible de cyberattaques s'ils ne sont pas correctement protégés.
- Défis en matière de conformité : Les organisations doivent s'assurer que leurs agents d'IA respectent les réglementations sur la confidentialité des données telles que GDPR, CCPA, et d'autres. Le non-respect de cette règle peut entraîner de lourdes amendes et des répercussions juridiques.
Pourquoi les mesures de sécurité traditionnelles sont insuffisantes
Les solutions traditionnelles de sécurité des données ne sont pas conçues pour relever les défis spécifiques posés par les écosystèmes d'IA. Les organisations ont besoin d'outils spécialisés pour découvrir, classer et sécuriser les actifs de données liés à l'IA, y compris les bases de données et modèles vectoriels.
Sécurisez votre écosystème d'IA avec BigID Next
Les agents IA révolutionnent les méthodes de travail. De l'automatisation des tâches routinières à la gestion de processus métier complexes, ces systèmes intelligents ont le potentiel de transformer les industries et d'atteindre de nouveaux niveaux de productivité. Cependant, un grand pouvoir implique de grandes responsabilités. Les organisations doivent s'assurer que les données qui alimentent leurs processus métier sont fiables. AI Agents est sécurisé, conforme et bien géré.
BigID Next est la première plateforme de données modulaire à prendre en compte l'intégralité des risques liés aux données dans les domaines de la sécurité, de la conformité réglementaire et de l'IA. Elle élimine le besoin de solutions disparates et cloisonnées en combinant les capacités de DSPM, DLP, gouvernance de l'accès aux données, gouvernance du modèle d'IA, confidentialité, conservation des données, et bien plus encore, le tout au sein d'une seule plateforme cloud native.
Voici comment BigID Next aide les organisations à transformer les risques liés à l'IA :
- Découverte automatique complète des actifs de données d'IA : La découverte automatique de BigID Next va au-delà de l'analyse traditionnelle des données en détectant les actifs d'IA gérés et non gérés dans les environnements cloud et sur site. BigID Next identifie, inventorie et cartographie automatiquement tous les actifs de données liés à l'IA, y compris les modèles, les ensembles de données et les vecteurs.
- Premier DSPM à analyser les bases de données vectorielles de l'IA : Au cours du processus de génération améliorée par récupération (RAG), les vecteurs conservent des traces des données originales qu'ils référencent, ce qui peut inclure par inadvertance des informations sensibles. BigID Next identifie et atténue l'exposition des vecteurs. Informations personnelles identifiables (IPI) et d'autres données à haut risque intégrées dans des vecteurs, garantissant ainsi la sécurité et la conformité de votre pipeline d'IA.
- Assistants d'IA pour la sécurité, la protection de la vie privée et la conformité : BigID Next présente les premiers assistants IA agentiques, conçus pour aider les entreprises à hiérarchiser les risques de sécurité, à automatiser les programmes de protection de la vie privée et à soutenir les responsables de la gestion des données par des recommandations intelligentes. Ces copilotes pilotés par l'IA garantissent que la conformité reste proactive et non réactive.
- Alerte et gestion des risques : Les systèmes d'IA introduisent des risques de données qui vont au-delà des données elles-mêmes - et s'étendent à ceux qui ont accès aux données et modèles sensibles. L'alerte de posture de risque améliorée de BigID Next suit et gère en permanence les risques d'accès, offrant une visibilité sur qui peut accéder à quelles données. Ceci est particulièrement critique dans les environnements d'IA, où de grands groupes d'utilisateurs interagissent souvent avec des modèles et des ensembles de données sensibles. Avec BigID Next, vous pouvez évaluer de manière proactive l'exposition des données, appliquer des contrôles d'accès et renforcer la sécurité pour protéger vos données d'IA.
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