AI innovation continues to impress, and in 2025, we’re looking ahead at the next big thing — Agents d'intelligence artificielle. These intelligent systems are emerging as the next transformative software layer to revolutionize businesses’ operations, empower employees, streamline workflows, and drive productivity to new heights. But what exactly are AI Agents, and how do they differ from the generative AI (GenAI) et les grands modèles linguistiques (LLM) we’ve come to know? More importantly, how can organizations ensure the data these agents rely on is secure, compliant, and well-managed?
Let’s dive in.
AI Agents vs. Generative AI and LLMs — What’s the Difference?
At first glance, AI Agents might seem similar to generative AI tools like ChatGPT or other LLMs. However, there are key distinctions that set them apart:
- Generative AI and LLMs: These tools are designed to generate human-like text, images, or other content based on prompts. They excel at tasks like drafting emails, summarizing documents, or brainstorming ideas. However, they are reactive — they respond to user inputs but don’t act autonomously.
- AI Agents: AI Agents take things a step further. They are proactive, autonomous systems that can perform tasks on behalf of users. Think of them as virtual assistants that can handle complex, multi-step workflows — like reconciling financial statements, managing supply chain logistics, or even generating sales leads — without constant human intervention.
The key difference lies in their ability to act autonomously and leverage external systems — like data stores — to extend their knowledge and capabilities.
Why This Matters
As AI Agents become more integrated into business processes, they will rely heavily on external data sources to perform their tasks effectively. This introduces new opportunities for efficiency but also new risks — particularly around data security, privacy, and compliance.
How AI Agents Work: The Role of Data Stores and Retrieval Augmented Generation (RAG)
Like all good assistants, AI Agents rely heavily on external data sources to perform their tasks effectively. This is where data stores and Retrieval Augmented Generation (RAG) come into play.
- Data Stores: Are the knowledge backbone of AI Agents— it’s how they extend their knowledge by connecting to external systems, such as data stores. These data stores are typically implemented as bases de données vectorielles, which allow agents to access and process vast amounts of structured and unstructured data, including:
- Website Content
- Données structurées (e.g., CSV files, spreadsheets)
- Données non structurées (e.g., PDFs, emails, text documents)
However, this reliance on external data introduces risks, particularly around data leakage and security vulnerabilities. If not properly managed, sensitive information stored in these data stores could be exposed, leading to compliance issues and reputational damage.
- Retrieval Augmented Generation (RAG): RAG applications enable AI Agents to go beyond their foundational training data by retrieving relevant information from external sources in real-time. This allows agents to provide more accurate, context-aware responses and take informed actions.
For example, an AI Agent tasked with customer support can pull product details from a company’s database to answer specific queries, or a financial agent can access transaction records to reconcile accounts.
The Challenge of Data Security in RAG
While RAG enhances the capabilities of AI Agents, it also increases the attack surface for data breaches. Organizations must ensure that the accessed data is secure, compliant, and properly governed.
The Risks of AI Agents: Data Leakage and Security Concerns
While AI Agents offer immense potential, they also introduce new risks, particularly around data security and compliance. Some of those risks include:
- Access to Sensitive Data: AI Agents often require access to sensitive business data to perform their tasks. If this data is not properly secured, it could be exposed to utilisateurs non autorisés.
- Vector Database Vulnerabilities: Data stores, often implemented as vector databases, can become targets for cyberattacks if not adequately protected.
- Défis en matière de conformité : Organizations must ensure that their AI Agents comply with data privacy regulations like GDPR, CCPA, and others. Failure to do so can result in hefty fines and legal repercussions.
Why Traditional Security Measures Fall Short
Traditional data security solutions are not designed to handle the unique challenges posed by AI ecosystems. Organizations need specialized tools to discover, classify, and secure AI-related data assets, including vector databases and models.
Secure Your AI Ecosystem with BigID Next
AI Agents are shifting the way work gets done. From automating routine tasks to driving complex business processes, these intelligent systems have the potential to transform industries and unlock new levels of productivity. However, with great power comes great responsibility. Organizations must ensure that the data fueling their AI Agents is secure, compliant, and well-governed.
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, data access governance, AI model governance, privacy, conservation des données, and more — all within a single, cloud-native platform.
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.
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- 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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