AI agents are cybersecurity firms' newest employees

Les agents IA, les nouveaux employés des entreprises de cybersécurité

Pour les analystes, l'utilisation d'agents IA signifie passer moins de temps à trier les alertes et plus de temps à enquêter sur des attaques complexes. Les entreprises de cybersécurité utilisent des agents IA pour gérer les menaces cybernétiques et réduire la charge de travail des analystes. Huntress utilise des agents IA pour la détection des menaces, réduisant le temps d'investigation et la charge de travail de 90 %.

Les agents IA ont des limitations avec des tâches complexes, nécessitant une supervision humaine dans des situations à haut risque. Alors que les menaces cybernétiques deviennent de plus en plus complexes, les entreprises de sécurité font face à une charge de travail en constante augmentation tout en ayant du mal à recruter des analystes qualifiés. Pour suivre le rythme, certaines adoptent un nouveau type de main-d'œuvre : les agents IA. Contrairement aux outils d'IA générative comme ChatGPT, qui reposent sur des invites, les agents IA se voient attribuer des rôles spécifiques et sont formés pour exécuter des flux de travail en plusieurs étapes.

Le changement vers des flux de travail agentiques est déjà en cours. Dans une enquête de McKinsey de 2025, 62 % des répondants ont déclaré que leurs organisations expérimentaient avec des agents IA. Dans le domaine de la cybersécurité, l'adoption est également en hausse. Une recherche de ISC2, une organisation à but non lucratif en cybersécurité, a révélé que 30 % des professionnels ont signalé intégrer des outils de sécurité IA dans leurs opérations. Beaucoup de ces systèmes évoluent vers des outils semblables à des agents capables d'exécuter des flux de travail en plusieurs étapes autrefois gérés par des analystes humains.

La détection des menaces

Huntress, une plateforme de cybersécurité, a déployé un peu moins de 20 agents IA dans son centre des opérations de sécurité (SOC), qui gère les alertes de menaces pour 240 000 clients, a déclaré Eric Stride, le directeur de la sécurité de l'entreprise. Stride a indiqué que les agents automatisent les enquêtes qui étaient autrefois gérées manuellement par son équipe SOC de 50 personnes. Dans son processus de détection et de réponse aux menaces d'identité, un agent détecte des signaux suspects, y compris des activités de connexion inhabituelles et des règles de boîte de réception non autorisées. Ce signal déclenche un agent d'orchestration, un "superviseur" IA pour la délégation des tâches, qui lance 12 sous-agents pour extraire des données, analyser l'activité et identifier les techniques d'évasion.

L'agent d'orchestration détermine si l'activité est malveillante ou bénigne et escalade les cas flous à un analyste humain. Après un contrôle de qualité, le système rédige un rapport d'incident pour le client. Stride a déclaré à Business Insider que le processus prend généralement 20 à 30 minutes manuellement, mais peut désormais être complété en quelques minutes. Il a ajouté que le système a réduit la charge de travail des analystes de 90 % pour plus d'un tiers des enquêtes et génère environ 10 000 rapports d'incidents par mois. Pour les analystes, ce changement signifie passer moins de temps à trier les alertes et plus de temps à enquêter sur des attaques complexes. "Nos analystes SOC ont maintenant leur 'costume d'Iron Man' pour être plus efficaces contre l'adversaire", a déclaré Stride.

Les agents dans le support client

Mikey Pruitt, responsable des laboratoires IA chez DNSFilter, a déclaré que l'entreprise a lancé un agent IA au sein de son équipe de support client de moins de 10 ingénieurs, qui gère désormais tous les tickets entrants de niveau 1. Lorsqu'un client soumet un ticket, l'agent catégorise l'email en fonction de son niveau de complexité. Il résout ensuite les problèmes courants — tels que la confusion sur une fonctionnalité produit — en utilisant la documentation interne. Les tickets plus complexes sont escaladés au personnel humain. Pruitt a indiqué que le processus prend environ quatre minutes. Alors qu'un humain gère généralement 35 tickets par semaine, un agent peut en traiter 60, permettant aux ingénieurs de support de gagner jusqu'à trois heures par semaine. "Ils adorent ça", a-t-il dit. "Ils ne veulent pas être dérangés par des tâches banales."

Les limites des agents IA

Malgré les gains initiaux, les agents IA présentent encore des limitations évidentes. Chez Huntress, Stride a déclaré que ses agents ont du mal avec des tâches vagues et peuvent produire des réponses incohérentes ou inconclusives. Ils fonctionnent bien sur des tâches répétables mais sont moins efficaces pour identifier et perturber des menaces complexes comme les attaques par ransomware. Ils ne peuvent également pas prendre de décisions à haut risque sans supervision humaine. Pruitt a déclaré que l'agent de DNSFilter est limité à la documentation interne et peut avoir des difficultés avec des connaissances spécialisées. Au début, il a par erreur conseillé à un client de contourner un partenaire revendeur, son principal point de contact, pour résoudre un problème. "C'était définitivement un échec que nous avons dû contourner", a déclaré Pruitt.

Pourquoi les entreprises parient sur les agents IA

Malgré cela, les considérations économiques sont convaincantes. Pruitt a déclaré qu'un agent IA coûte environ 15 000 à 16 000 dollars par an à faire fonctionner et effectue le travail de deux ingénieurs de support à temps plein. "Nous économisons 200 000 dollars par an en déployant cet agent", a déclaré Pruitt. "Recruter moins de personnes fait définitivement partie de la stratégie." En conséquence, Pruitt prévoit que DNSFilter réduira le recrutement de personnel débutant. À mesure que les capacités de l'agent IA avancent pour traiter des tâches de support plus complexes, il envisage un avenir où son équipe de support client se transforme en rôles d'ingénieurs ou de spécialistes de l'assurance qualité au sein de l'entreprise. Pour l'instant, les deux entreprises voient les agents comme un moyen d'augmenter la production sans augmenter le nombre d'employés. "Ce que nous essayons de faire, c'est faire en sorte que notre équipe d'environ 150 personnes fonctionne comme une équipe de 500", a déclaré Pruitt. "D'ici la fin de l'année, nous y parviendrons."