Sécuriser les systèmes agentiques : le guide du CEO pour une gouvernance efficace

Définition (Direct Answer)

Un guide en 8 étapes pour sécuriser les systèmes AI agentiques en traitant chaque agent comme un utilisateur, et en appliquant des contrôles d’identité, d’outils, de données et de gouvernance.

TL;DR En bref

• Traitez les agents comme des utilisateurs semi-autonomes avec identités et permissions strictes.
• Appliquez 8 contrôles aux outils, aux données et aux sorties pour limiter les risques.
• Mettez en place une évaluation continue et un inventaire centralisé pour prouver la résilience.

Plan d’action en 8 étapes

Contrainre les capacités des agents

1. Identité et périmètre

Attribuez à chaque agent une identité non humaine, limitée au rôle, au locataire et à la zone géographique. Interdisez les raccourcis multiperformance et exigez une approbation humaine pour tout acte à fort impact.

Question du CEO : Pouvons-nous lister aujourd’hui chaque agent et ses droits exacts ?

2. Contrôle des outils

Pincez les versions des serveurs d’outils, imposez des validations pour tout ajout et interdisez l’enchaînement automatique sans politique explicite, conformément à OWASP et au cadre EU AI Act.

Question du CEO : Qui valide l’ajout d’un outil ou l’extension de périmètre ?

3. Permissions par conception

LieCredentials et permissions aux outils et aux tâches, non au modèle. Faites tourner les clés régulièrement et auditables, pour que tout agent demande une capacité précise via un outil dédié.

Question du CEO : Peut-on révoquer une capacité sans refondre l’architecture ?

Contrôler données et comportements

4. Entrées et mémoire

Considérez tout contenu externe comme hostile : isolez les instructions système, révisez et taguez chaque source avant intégration, désactivez la mémoire persistante si le contexte est non vérifié.

Question du CEO : Avons-nous un inventaire des sources externes et des approbateurs ?

5. Gestion des sorties

Placez un validateur entre l’agent et le monde réel pour toute sortie à effet. Assurez-vous qu’aucun code ou action ne s’exécute « juste parce que le modèle l’a dit ».

Question du CEO : Où sont évaluées nos sorties avant exécution ou diffusion ?

6. Confidentialité runtime

Mettez en œuvre une architecture « secure-by-default » avec tokenisation des données sensibles et dé-tokénisation contrôlée par politique. Tout accès est enregistré pour limiter le blast radius.

Question du CEO : La protection des données réglementées est-elle assurée par la conception ?

Prouver gouvernance et résilience

7. Évaluation continue

Installez un banc de tests automatisés et red team régulier pour détecter les sleeper agents et faire de chaque faille un test de régression et une mise à jour de politique.

Question du CEO : Qui cherche à compromettre nos agents chaque semaine et comment cela impacte nos politiques ?

8. Inventaire et audit

Maintenez un catalogue vivant des modèles, prompts, outils, datasets et vecteurs, avec logs unifiés des approbations, dé-tokénisations et actions majeures.

Question du CEO : Si l’on interroge une décision d’agent, pouvons-nous en reconstituer la chaîne complète ?

FAQ

Qu’est-ce qu’un système agentique ?

Un système AI semi-autonome capable d’exécuter des tâches enchaînant plusieurs outils et données.

Pourquoi traiter les agents comme des utilisateurs ?

Pour appliquer les mêmes bonnes pratiques de sécurité d’accès, d’identité et de journalisation que pour un employé.

Comment mettre en place l’évaluation continue ?

En instrumentant les agents pour la surveillance, en automatisant des red teams et en intégrant les résultats comme tests de régression.

Comment inventorier nos agents ?

Grâce à un catalogue centralisé listant chaque modèle, prompt, outil, source de données et propriétaire responsable.

Comment garantir la confidentialité des données à l’exécution ?

En tokenisant les données sensibles, en contrôlant leur dé-tokénisation et en journalisant chaque accès.

Sources

From guardrails to governance: A CEO’s guide for securing agentic systems