Qu'est-ce qu'AEGIS ? La nouvelle norme pour sécuriser l'IA agentique
ÉGIDE — Agentic AI Guardrails for Information Security — est un cadre tourné vers l’avenir développé pour sécuriser les systèmes d’IA autonomes à mesure qu’ils acquièrent leur indépendance dans les environnements d’entreprise.
Contrairement à l’IA générative traditionnelle, IA agentique ne se contente pas de réagir : il raisonne, décide et agit. Ces systèmes peuvent enchaîner des tâches, appeler des outils, récupérer des données sensibles et déclencher des flux de travail en aval sans surveillance humaine continue. Cette autonomie crée nouvelles surfaces d'attaque, lacunes de gouvernance et risques d'exposition des données.
AEGIS a été conçu pour combler ces lacunes. Ce n'est ni un produit ni une plateforme : c'est un cadre de sécurité qui intègre des politiques, des contrôles, une supervision et une application tout au long du cycle de vie de l'agent. AEGIS offre aux RSSI, aux DSI et aux architectes de sécurité une approche structurée pour maintenir les systèmes autonomes sécurisés, conformes et alignés sur l'intention de l'entreprise.
Pourquoi les garde-fous de l'IA agentique sont importants
- L’IA agentique évolue rapidement, tout comme ses risques. Un faux pas peut se propager à travers les systèmes et les pipelines de données.
- Les frontières de sécurité se dissolvent. Les agents peuvent accéder aux applications, aux données et aux réseaux bien au-delà des périmètres traditionnels.
- La responsabilité n’est pas négociable. AEGIS garantit la traçabilité, l'auditabilité et le respect des politiques dès le départ.
Avec AEGIS, les organisations passent des contrôles réactifs aux garde-fous proactifs, empêchant ainsi les dérives, renforçant la gouvernance et préservant la confiance dans les systèmes autonomes.
Qu'est-ce que l'IA agentique et pourquoi les garde-fous sont importants
L'IA agentique désigne des systèmes autonomes capables de planifier, d'agir, de surveiller et de s'adapter à des objectifs avec une intervention humaine minimale. Contrairement à l'IA générative classique, qui se contente de générer des réponses, les systèmes agentiques orchestrent des flux de travail en plusieurs étapes, invoquent des API et prennent des décisions contextuelles.
Mais ce pouvoir comporte des risques. Un seul agent mal aligné ou compromis peut accéder à des données sensibles, invoquer des API privilégiées ou s'écarter de l'objectif métier.
C'est pourquoi les garde-fous sont importants : des politiques en couches, des contrôles d'exécution et des mécanismes de surveillance qui maintiennent les agents alignés, vérifiables et sécurisés.
En 2025, Forrester introduit AEGIS — Garde-fous d'IA agentique pour la sécurité de l'information — un cadre à six domaines pour aider les RSSI et les équipes de sécurité à gérer l'IA agentique en toute sécurité et à grande échelle.
Ci-dessous, nous allons décortiquer le framework AEGIS, le mapper aux principaux domaines de sécurité de l'entreprise (Zero Trust, IAM, Threat Management, etc.) et montrer comment BigID crée des garde-fous de manière proactive, aidant ainsi les organisations à sécuriser l'IA agentique à partir des données.
Le cadre AEGIS : six domaines de protection
Selon Forrester, AEGIS définit six domaines essentiels pour la gouvernance des systèmes d’IA :
- Gouvernance, Risques et Conformité (GRC)
- Gestion des identités et des accès (IAM)
- Sécurité et confidentialité des données
- Sécurité des applications
- Gestion des menaces
- Architecture Zero Trust
Chacun sert d’objectif pour concevoir des garde-fous qui empêchent IA agentique Sûr, conforme et fiable. Voici comment chaque domaine s'applique et comment BigID aide à les opérationnaliser.
1. Portée de la gouvernance, des risques et de la conformité (GRC)
- Définissez l’utilisation acceptable, les actions interdites et les chemins d’escalade.
- Assurer l’auditabilité, la traçabilité et la responsabilité.
- Effectuer des évaluations des risques continues et gérer les exceptions de contrôle.
- Maintenir l’alignement avec les lois sur la confidentialité et les réglementations du secteur.
Conception de garde-corps
- La politique en tant que code : Exprimez les autorisations, les contraintes et les règles directement dans le code : versionnées, testables et auditables.
- Journalisation complète : Enregistrez chaque décision, appel d’outil et chemin de données.
- Détection de dérive : Surveillez le comportement de l'agent pour détecter une dérive d'objectif ou d'autorisation.
- Contrôles humains dans la boucle : Exiger une approbation pour les actions sensibles.
BigID en action
BigID's Plateforme de gouvernance de l'IA construit des garde-fous depuis la formation jusqu'au déploiement, en intégrant AI TRiSM et IA SPM pour orchestrer les politiques, retracer la lignée et appliquer les contrôles.
Exemple : un agent formé à la rédaction des informations personnelles identifiables peut utiliser les capacités de découverte et de classification de BigID pour garantir la conformité avec les lois sur la confidentialité, en bloquant automatiquement les champs à haut risque, en enregistrant chaque rédaction et en signalant les anomalies telles qu'un accès soudain à de nouveaux ensembles de données.
2. Gestion des identités et des accès (IAM)
Pourquoi c'est important
Agents Ce sont des identités non humaines agissant sur plusieurs systèmes. Elles nécessitent les mêmes contrôles que les utilisateurs : privilèges minimum, cycle de vie des identifiants et traçabilité des accès.
Garde-corps
- Identités d'agent uniques et non partagées.
- Accès basé sur les rôles aligné sur le but.
- Privilèges juste-à-temps avec audit.
- Conservation des secrets et rotation des informations d'identification.
- Limites de délégation entre agents.
Avantage BigID
BigID permet garde-fous tenant compte de l'identité: chaque requête d'IA est liée aux droits de l'utilisateur. Filtrage des données et contrôles d'accès au niveau rapide empêcher toute exposition non autorisée avant que le modèle ne voie un contenu sensible.
3. Sécurité et confidentialité des données
Le défi
Les agents manipulent, génèrent et déplacent constamment des données, souvent sensibles ou réglementées. Sans garde-fous, les risques d'exposition se multiplient.
Couches de garde-corps
- Découverte et classification : Identifiez automatiquement les données sensibles.
- Contrôles de flux : Restreindre les exportations ou les mouvements extérieurs.
- Masquage et rédaction : Protégez les données en transit et en transformation.
- Filtrage contextuel : Limiter la récupération aux contextes autorisés.
- Confidentialité différentielle et anonymisation : Préserver la confidentialité des agrégats.
L'avantage de BigID
BigID découvre et classe en permanence les données sensibles dans les invites et les réponses, appliquant ainsi de manière dynamique les contrôles de rédaction et d'accès.
Lors des récupérations RAG ou vectorielles, BigID utilise métadonnées de sensibilité et droits pour ne faire apparaître que ce qui est autorisé, créant ainsi une « couche de protection des données » entre l'agent et les informations.
4. Sécurité des applications
La surface du risque
Les agents invoquent des API, exécutent du code et orchestrent des flux de travail : autant de points d’entrée potentiels pour une attaque ou une utilisation abusive.
Garde-corps
- Environnements sandboxing et d'isolement.
- Désinfection des entrées/sorties.
- Médiation API via des passerelles sécurisées.
- Vérifications d'application des politiques d'exécution.
- Analyse statique et red teaming avant déploiement.
Le rôle de BigID
Le BigID Plateforme de sécurité de l'IA (AISP) aide à protéger contre l'injection rapide, l'abus de modèle et le risque de stockage vectoriel.
En s'intégrant aux couches d'application et d'infrastructure, BigID gère les appels d'outils agentiques, intègre les contrôles d'exécution et signale les comportements suspects, comme un agent tentant d'appeler des API en dehors de sa portée.
5. Gestion des menaces
Pourquoi c'est essentiel
L’IA agentique étend la surface d’attaque — de l’injection rapide à la collusion multi-agents.
Garde-corps
- Tests contradictoires continus et red teaming.
- Surveillance des anomalies comportementales.
- Confinement et restauration de l'exécution.
- Corrélation des risques entre agents.
- Mécanismes d'arrêt d'urgence immédiats.
L'approche de BigID
BigID effectue des tests de sécurité d'IA continus, mesurant les mesures d'exposition et les indicateurs de menace en temps réel.
Le résultat : une « ceinture de sécurité » qui entoure les opérations des agents — évaluant en permanence les comportements émergents et intervenant automatiquement lorsque les seuils de risque sont dépassés.
6. Architecture Zero Trust
Principe
Confiance zéro moyens pas de confiance implicite — chaque identité, composant et demande doivent être continuellement vérifiés et limités au moindre privilège.
Garde-corps
- Privilège minimum par défaut.
- Micro-segmentation entre systèmes et agents.
- Vérification continue de chaque action.
- Accès conditionnel et juste à temps.
- Segmentation du réseau pour éviter les mouvements latéraux.
Alignement AEGIS
Le Zero Trust sous-tend plusieurs domaines d'AEGIS, notamment la sécurité des IAM, des applications et des données. Dans l'IA agentique, tout accès aux API ou aux données doit passer par des couches d'application Zero Trust, telles que des passerelles de politiques ou des contrôles d'accès conditionnels.
BigID opérationnalise le cadre AEGIS via une plateforme unifiée de gouvernance et de sécurité de l'IA qui :
- Relie GRC, IAM et la sécurité des données aux capacités AI TRiSM et SPM.
- Intègre les contrôles d'exécution et Zero Trust pour les systèmes agentiques.
- Assure une surveillance continue, un alignement de la conformité et une application adaptative des politiques.
En bref: BigID rend AEGIS exploitable — transformer la gouvernance de l’IA de la théorie en garde-fous automatisés et mesurables.
Vue d'ensemble : Avantages des garde-fous de sécurité dans les systèmes agentiques
- La sécurité à grande échelle : À mesure que le nombre d'agents augmente, les évaluations manuelles deviennent impossibles. Des garde-fous pour la sécurité.
- Confiance et adoption : Les parties prenantes (sécurité, juridique, risque) gagnent en confiance dans le déploiement de systèmes autonomes.
- Alignement réglementaire : Les garde-fous aident à respecter les obligations de confidentialité, d’audit et de conformité.
- Résilience et rétablissement : Grâce au confinement, à la restauration et à la surveillance, les systèmes peuvent se remettre du comportement d'un agent malveillant.
- L'innovation sous contrôle : Les équipes peuvent itérer rapidement tout en restant dans des limites de sécurité.
En bref : les garde-fous ne tuent pas l’autonomie : ils la dirigent en toute sécurité.
Mettre AEGIS en pratique : impact concret de BigID
Cas d'utilisation 1 : Découverte automatisée des données et application de la confidentialité
Un assistant agentique analyse en permanence de nouvelles bases de données ou systèmes de fichiers pour classer les données sensibles (PII, PHI, financier). Sans garde-fous, il risque de dépasser les limites ou d'exposer les données. Avec des garde-fous : il récupère uniquement les métadonnées, et non l'intégralité du contenu ; tout mouvement de données doit être autorisé ; chaque action est consignée ; les anomalies sont signalées.
Implémentation de BigID : Les copilotes agents de BigID aident les gestionnaires de données à hiérarchiser les risques, automatiser la classificationet formulent des recommandations stratégiques. Ces agents opèrent dans les limites imposées par la plateforme de gouvernance de BigID.
Cas d'utilisation 2 : Rédaction au niveau des invites et interfaces de chatbot sécurisées
Un chatbot interne (agent) interagit avec des données sensibles (informations sur les employés, contrats). Des garde-fous garantissent que les messages ou les réponses ne divulguent jamais de numéros de sécurité sociale, d'informations personnelles identifiables, d'informations de carte de crédit ou d'attributs réglementés.
La solution de BigID : BigID analyse activement les invites et les réponses, en appliquant des rédaction et les contrôles d'accès ne permettent que les surfaces de contenu autorisées.
Cas d'utilisation 3 : Corrections automatisées ou correctifs de conformité
Un agent examine les journaux d'accès, identifie les violations de politique et prend des mesures correctives (par exemple, révocation d'accès, rotation des clés). Grâce à des garde-fous appropriés, il ne corrige que les domaines autorisés, enregistre chaque modification et transmet les actions critiques aux approbations.
Scénario BigID : Les fonctions agentiques de BigID aident les programmes de sécurité à faire remonter les problèmes prioritaires, à recommander des correctifs et à guider les responsables, le tout dans le respect des contraintes de sécurité.
Cas d'utilisation 4 : orchestration multi-agents sécurisée
Plusieurs agents collaborent (par exemple, un agent récupère les données, un autre les enrichit, un autre déclenche les systèmes en aval). Les droits de chaque agent doivent être définis et le transfert de contrôle doit être réglementé afin d'éviter toute escalade de privilèges.
Grâce aux garde-fous, la délégation inter-agents est contrôlée ; les transferts non autorisés sont bloqués ; toutes les actions sont auditées.
Mettre tout cela ensemble : une pile d'IA agentique sécurisée
Sécuriser l'IA agentique n'est pas une solution unique, mais une stratégie à plusieurs niveaux. Imaginez une pile intelligente où chaque couche travaille de concert pour protéger, gouverner et contrôler le fonctionnement des systèmes autonomes.
Voici comment la pile AEGIS est assemblée :
- Couche de gouvernance et de politique (AEGIS GRC) : Définissez et appliquez des politiques en tant que code. Gardez le contrôle des versions, les audits et les voies d'escalade à portée de main.
- IAM et couche d'identité : Attribuez des identités uniques à chaque agent. Contrôlez les accès avec précision grâce aux rôles, aux droits et aux autorisations ponctuelles.
- Couche d'application Zero Trust : Ne présumez jamais de la confiance. Appliquez l'accès conditionnel, segmentez les réseaux et validez en continu le comportement des agents.
- Couche d'accès et de filtrage des données : Classez automatiquement les données, rédigez les valeurs sensibles en temps réel et appliquez des règles d'accès contextuelles.
- Couche d'interface d'application et d'outil : Canalisez toutes les interactions des agents via des passerelles sécurisées. Appliquez les politiques d'exécution, nettoyez les entrées et mettez en sandbox les actions risquées.
- Détection des menaces et surveillance de l'exécution : Détectez les anomalies avant qu'elles ne s'aggravent. Déployez des coupe-circuits, mobilisez des équipes red et adaptez-vous aux risques émergents.
- Chemin de surveillance humaine : Intégrez la gestion des exceptions. Transmettez les comportements signalés aux humains pour une analyse et une intervention en temps réel.
BigID alimente l'ensemble de cette pile : il gère les données de la découverte à la décision, filtre l'accès en temps réel, modère la façon dont les agents agissent et détecte les risques avant qu'ils ne deviennent des menaces.
Ce n'est pas une théorie. Il s'agit de garantir votre sécurité, votre conformité et de garder le contrôle d'une IA qui ne se contente pas de répondre, mais agit.
Les garde-fous ne sont pas des contraintes. Ils sont une source de confiance.
Et avec BigID, vous pouvez faire évoluer l’IA agentique en toute sécurité, selon vos conditions.
Voyez comment cela fonctionne en action—planifiez une démonstration individuelle avec notre équipe dès aujourd'hui.
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