La résilience digitale ne reposera plus sur des mesures de sécurité isolées, mais sur la capacité à intégrer durablement la prévention, la transparence et la flexibilité au cœur de l’ensemble de l’organisation. Check Point Software met en lumière les principales tendances en matière de sécurité de l’IA qui, selon l’entreprise, façonneront le paysage de la cybersécurité en 2026.
 
L’autonomie devient le nouveau champ de bataille
En 2026, l’IA agentique n’est plus une technologie expérimentale, mais un élément pleinement intégré aux processus métiers. Les systèmes d’IA autonomes évoluent d’assistants de soutien vers des entités capables de raisonner, planifier et agir de manière indépendante. Ils géreront des budgets, superviseront des lignes de production et réorienteront des chaînes logistiques en temps réel, souvent avec une intervention humaine minimale.

Cette autonomie opérationnelle génère toutefois de nouveaux défis en matière de gouvernance. Lorsque des systèmes d’IA prennent des décisions ayant un impact direct sur l’activité et les risques de l’entreprise, se pose la question de la responsabilité, du contrôle et de l’intervention lorsque l’intention diverge du résultat. « À mesure que les agents acquièrent une autorité opérationnelle, de nouvelles lacunes en matière de gouvernance apparaissent : qui valide leurs actions, contrôle leur logique ou intervient lorsque l’intention diffère du résultat ? Les entreprises auront besoin de conseils de gouvernance de l’IA, de politiques robustes et de pistes d’audit immuables consignant chaque décision autonome. Le succès dépend de l’observabilité et de cadres de gouvernance clairs. Sans ces garde-fous, l’efficacité autonome devient un risque incontrôlé », explique David Haber, Vice President AI Agent Security chez Check Point.
 
L’IA joue un rôle croissant dans les décisions de sécurité
En 2026, l’IA transforme non seulement la manière dont les organisations se défendent, mais aussi celle dont les attaquants opèrent. Ce qui était autrefois un outil d’assistance devient un composant fondamental des processus de détection, d’analyse et de prise de décision. Les cybercriminels exploitent l’IA pour agir plus rapidement, à plus grande échelle et de manière plus ciblée, obligeant les organisations à déployer des systèmes défensifs capables d’apprendre et de réagir en temps réel. Cela nécessite des plateformes de sécurité dans lesquelles l’IA n’est pas simplement ajoutée, mais intégrée et sécurisée au sein d’une stratégie cohérente. « L’adoption accélérée de l’IA en fait un élément central de l’ossature opérationnelle de la cybersécurité, plutôt qu’une simple extension des outils existants. Les workflows analytiques et les processus décisionnels deviennent ainsi plus cohérents, plus automatisés et pilotés par des mécanismes de contrôle clairement définis », déclare Roi Karo, Chief Strategy Officer chez Check Point.
 
La confiance devient la nouvelle frontière de sécurité
L’essor de l’IA générative brouille la frontière entre le réel et le synthétique. En 2026, une voix clonée pourra autoriser un transfert financier, une vidéo générée par IA en temps réel pourra demander un accès privilégié, et une interaction conversationnelle convaincante, dotée d’une connaissance fine des processus internes, pourra contourner entièrement l’authentification multifacteur.
L’authenticité technique ne garantit plus l’authenticité humaine. Chaque interface homme-machine devient un point de risque potentiel. Le compromettage des emails professionnels évoluera vers une fraude fondée sur la confiance, exploitant deepfakes, langage adaptatif et déclencheurs émotionnels. La sécurité des identités devra passer de la simple vérification des identifiants à une validation continue des comportements, des appareils, de la localisation et des schémas d’interaction. « En 2026, la tromperie aura le son de la confiance. Les entreprises devront vérifier en permanence l’identité, le contexte et l’intention à chaque interaction. L’IA sera à la fois à l’origine de la menace et de la protection », affirme Pete Nicoletti, Field CISO et Evangelist chez Check Point.
 
L’injection de prompts devient un vecteur d’attaque majeur
Les attaques par injection de prompts, directes ou indirectes, s’imposeront en 2026 comme l’un des principaux vecteurs d’attaque contre les systèmes d’IA. Cette évolution est alimentée par l’émergence des navigateurs IA et l’adoption rapide des services d’IA agentique. Les attaquants dissimulent de plus en plus des instructions malveillantes dans des contenus apparemment légitimes tels que des documents, des sites web, des publicités, des rapports fournisseurs ou des flux de données externes.

À mesure que les services d’IA agentique exploitent davantage d’informations externes pour prendre des décisions autonomes, des commandes cachées peuvent influencer ces décisions, détourner des workflows ou forcer des agents à exécuter des actions pour lesquelles ils n’ont jamais été conçus ou autorisés. La montée en puissance des campagnes d’injection indirecte montre à quelle vitesse cette technique passe du débat théorique à la réalité opérationnelle. « À mesure que les navigateurs IA gagnent en maturité et que l’IA agentique s’intègre aux entreprises, toute information traitée par ces systèmes devient une surface d’attaque. Un filtrage et une supervision continus sont essentiels pour garantir des opérations d’IA sûres et fiables », commente Lotem Finkelstein, Director of Threat Intelligence and Research chez Check Point.
 
Menaces natives aux LLM : les modèles d’IA deviennent les nouveaux zero-day
Alors que les entreprises intègrent l’IA générative dans des fonctions critiques, allant du service client à la détection des menaces, les modèles eux-mêmes deviennent des surfaces d’attaque. En 2026, les acteurs malveillants exploiteront des techniques telles que l’injection rapide de prompts et l’empoisonnement des données afin de manipuler les sorties des systèmes d’IA ou de compromettre les jeux de données d’entraînement. Ces attaques brouillent la frontière entre vulnérabilité et désinformation, sapant la logique organisationnelle sans toucher directement à l’infrastructure.

Étant donné que de nombreux LLM fonctionnent via des API tierces, un seul jeu de données empoisonné peut se propager à des milliers d’applications. Les mécanismes de correction traditionnels ne suffisent plus ; l’intégrité des modèles doit être assurée en continu. « Les modèles d’IA sont les systèmes non patchés d’aujourd’hui. Chaque source de données externe devient un exploit potentiel. La véritable sécurité de l’IA ne consiste pas à construire des modèles plus intelligents, mais à les gérer et à les valider sans relâche », avertit Jonathan Zanger, Chief Technology Officer chez Check Point.