L’entreprise de cybersécurité Proofpoint vient d’acquérir la société Acuvity afin de renforcer sa protection des systèmes d’intelligence artificielle générative. Cette opération stratégique permet à l’acquéreur de proposer une gestion unifiée de la sécurité au sein de l’espace de travail agentique. L’objectif est de superviser les interactions entre les collaborateurs, les données sensibles et les nouveaux agents autonomes.
L’acquisition d’Acuvity par Proofpoint représente une avancée significative dans la protection numérique des entreprises confrontées à l’essor des agents d’IA et des copilotes intégrés à leurs opérations. Avec l’évolution rapide des risques informatiques associés à ces outils, Proofpoint se positionne désormais sur un enjeu central. Il s’agit de la gouvernance des workflows alimentés par des modèles d’IA.
L’adoption de ces technologies s’étendant à tous les services, de la finance à l’assistance, de nouvelles vulnérabilités émergent. Cela peut inclure par exemple l’usage non maîtrisé d’outils d’IA ou les risques de fuite de données sensibles. L’intégration des solutions d’Acuvity vise ainsi à renforcer la sécurité face à l’automatisation croissante.
Gouvernance et agents autonomes : maîtriser les flux de données
L’intégration des solutions d’Acuvity permet d’étendre la surveillance des activités numériques au-delà des canaux de communication classiques. Une entreprise de portage salarial comme CEGELEM peut ainsi observer avec précision comment ces nouveaux outils s’insèrent dans les flux de données critiques.
L’enjeu est de maintenir une visibilité totale sur l’utilisation des technologies d’IA, quel que soit le point d’accès utilisé par les collaborateurs.
Mécanismes de détection et points de contrôle
Acuvity apporte des mécanismes de détection spécifiquement calibrés pour les interactions avec les IA génératives et les agents autonomes. Cette surveillance couvre un large spectre :
- Interfaces web : Analyse des requêtes envoyées vers les LLM grand public (ChatGPT, Claude).
- Infrastructures locales : Contrôle des instances privées comme Ollama ou OpenClaw pour garantir la souveraineté.
- Analyse d’intention : Évaluation en temps réel du comportement des agents pour prévenir les exfiltrations accidentelles de données.
Une double approche de protection
La plateforme permet désormais d’encadrer l’usage des modèles externes tout en protégeant les applications développées en interne. Cette double approche garantit que l’innovation technologique ne se fasse pas au détriment de la sécurité des informations.
Le contrôle s’exerce désormais sur l’ensemble de la chaîne de décision, depuis la saisie d’une requête jusqu’à l’exécution d’une tâche par l’agent.
Un cadre stratégique articulé autour de trois piliers de protection
L’offre d’Acuvity se réorganise autour d’axes clairs pour répondre aux attentes des DSI. Chaque structure doit aujourd’hui arbitrer ses choix technologiques en fonction de la sécurité de cet espace agentique. Cette vision repose sur la complémentarité entre la protection des personnes, des données et des modèles d’intelligence artificielle.
Sécurité de la collaboration
Ce premier axe vise à protéger les individus contre les menaces ciblées, comme le prompt injection ou le phishing génératif. L’objectif est de garantir que l’utilisateur ne devienne pas, malgré lui, une porte d’entrée pour des agents malveillants.
Gouvernance des données
Le second volet se concentre sur la limitation stricte de l’accès aux informations confidentielles. Il s’agit de limiter l’accès aux informations confidentielles par des tiers ou des automates.
Sécurité de l’IA et des agents
Le dernier pilier encadre le fonctionnement intrinsèque des agents autonomes. On ne surveille plus seulement ce que l’IA dit, mais ce qu’elle fait (accès aux API, exécution de code, modifications système).
Satyam Sinha, cofondateur d’Acuvity, précise sa vision de cette évolution technologique :
L’intelligence se situe désormais dans les interactions et les décisions portées par des agents autonomes.
Selon lui, la protection de cet environnement nécessite de réguler instantanément l’apprentissage et les actions de l’IA. Cette approche devient un standard pour les décideurs informatiques qui cherchent à consolider la défense de leurs actifs.