L’essor des agents IA : comment MCP ouvre votre organisation à l’IA

Au cours de l’année écoulée, le paysage de l’intelligence artificielle a profondément évolué. Nous avons dépassé l’ère des chatbots statiques pour entrer dans celle des agents IA. Les agents IA sont des systèmes autonomes capables d’effectuer des actions, d’interroger des systèmes d’entreprise et d’automatiser des workflows complexes.

Ce nouveau niveau d’autonomie repose sur une technologie émergente : le Model Context Protocol (MCP).

Si MCP permet des gains de productivité sans précédent et une intégration fluide entre l’IA et les systèmes d’entreprise, il introduit également de nouveaux défis de sécurité que tout administrateur IT et professionnel de la cybersécurité doit comprendre.

Comprendre les LLM et MCP

Commençons par les bases.

Large Language Models (LLM)

Un Large Language Model (LLM) est le « cerveau » derrière un assistant IA. Il comprend le langage naturel, raisonne face à des problèmes, planifie des tâches et génère des réponses.

Cependant, un LLM est par nature isolé. À lui seul, il n’a pas accès aux bases de données internes, aux applications SaaS, aux plateformes de gestion des identités, aux systèmes CRM ou à l’infrastructure cloud de votre organisation.

Model Context Protocol (MCP)

Le Model Context Protocol (MCP) agit comme un pont entre un modèle d’IA et des systèmes externes.

Plutôt que de développer des intégrations spécifiques pour chaque application, MCP fournit un protocole standardisé permettant aux assistants IA d’interagir de manière sécurisée avec des API, des bases de données, des fournisseurs d’identité et des applications d’entreprise.

En d’autres termes, MCP traduit les données et les services de l’entreprise dans un format que les modèles d’IA peuvent comprendre et utiliser.

Pourquoi les intégrations MCP introduisent-elles de nouveaux risques de sécurité ?

MCP en lui-même n’est pas le problème. Le véritable défi réside dans la rapidité avec laquelle les intégrations IA sont déployées, souvent sans visibilité suffisante pour les équipes IT et de sécurité.

Les développeurs et les utilisateurs finaux connectent de plus en plus des outils d’IA tels que Cursor, Visual Studio Code, Claude Desktop ou ChatGPT à des serveurs MCP internes afin d’automatiser leurs tâches quotidiennes.

Cela crée une forme croissante de Shadow AI.

Sans une gouvernance appropriée, les agents IA peuvent accéder à des systèmes et à des données qui n’ont jamais été examinés par les équipes de sécurité. Des recherches récentes en cybersécurité ont démontré que des serveurs MCP mal configurés, voire malveillants, peuvent exposer des informations sensibles ou effectuer des actions non souhaitées.

Comme ces agents IA fonctionnent souvent avec les autorisations accordées à l’identité connectée, ils peuvent potentiellement :

• Lire des e-mails ou des documents confidentiels
• Accéder à des bases de données internes
• Réinitialiser des mots de passe ou modifier des comptes utilisateurs
• Interroger des applications métier sensibles
• Exfiltrer des données d’entreprise vers des services externes

Si ces agents IA sont déployés en dehors de votre inventaire des actifs ou de votre plateforme de gestion des identités, votre organisation risque d’avoir peu de visibilité sur les agents actifs, les ressources auxquelles ils ont accès ou les personnes ayant autorisé cet accès.

JumpCloud Agentic AI Gateway : apporter de la gouvernance à l’ère de l’IA

Les organisations souhaitent adopter l’IA sans compromettre leur sécurité.

C’est là qu’intervient JumpCloud Agentic AI Gateway. Au lieu de permettre aux agents IA de se connecter directement aux ressources de l’entreprise, la passerelle JumpCloud agit comme une couche de contrôle intelligente entre les assistants IA et votre infrastructure.

Ses principales fonctionnalités comprennent :

• Détection du Shadow AI : JumpCloud aide les organisations à identifier les agents IA autonomes actifs dans leur environnement. Les équipes de sécurité bénéficient d’une meilleure visibilité sur les outils d’IA qui tentent d’accéder aux ressources de l’entreprise et peuvent détecter les activités IA non gérées ou non autorisées.
• Gestion des identités non humaines : La sécurité traditionnelle des identités se concentre principalement sur les personnes. Les agents IA représentent une nouvelle catégorie de Non-Human Identities (NHI), qui nécessitent également une authentification, une autorisation et une gestion de leur cycle de vie. JumpCloud vérifie l’identité des agents IA et veille à ce qu’ils disposent uniquement des autorisations nécessaires à l’exécution de leurs tâches, conformément au principe du moindre privilège.
• Gouvernance centralisée : Au lieu de gérer des intégrations IA distinctes dans différents outils, les administrateurs disposent d’une vue centralisée permettant d’appliquer les politiques de sécurité.

Les organisations peuvent définir :

• Quels agents IA sont autorisés
• À quels serveurs MCP ils peuvent se connecter
• À quelles applications et données ils peuvent accéder
• Quelles actions ils sont autorisés à effectuer

Si un comportement suspect est détecté, l’accès peut être immédiatement révoqué depuis un emplacement central.

Audit & gouvernance

La passerelle fournit une couche de sécurité qui surveille et gouverne le trafic lié à l’IA.

Elle valide les requêtes, applique les politiques, protège les systèmes legacy contre les utilisations abusives et garantit que les interactions via MCP sont surveillées et auditables. Elle aide ainsi les organisations à répondre aux exigences de sécurité et de conformité.

Sécuriser l’IA nécessite plus que la gestion des identités

La gouvernance des identités n’est qu’un élément d’une adoption sécurisée de l’IA. À mesure que les assistants IA s’intègrent dans les workflows quotidiens, les organisations doivent également savoir où circule le trafic IA, quelles données sont partagées et si les collaborateurs utilisent des services IA approuvés.

Barracuda SecureEdge étend la sécurité jusqu’à la périphérie du réseau en inspectant et en contrôlant le trafic vers les applications IA. La solution aide les organisations à détecter l’utilisation de plateformes d’IA publiques, à appliquer des politiques d’utilisation acceptables et à réduire le risque que des informations sensibles soient involontairement partagées avec des services IA externes.

Cato Networks adopte une approche cloud-native similaire au sein de sa plateforme SASE, en combinant réseau et sécurité au sein d’un service unique. Ses fonctionnalités de sécurité IA permettent aux organisations d’identifier l’utilisation de l’IA, d’inspecter le trafic et d’appliquer de manière cohérente des politiques Zero Trust aux bureaux, aux utilisateurs à distance et aux environnements cloud. La solution va encore plus loin en appliquant également des fonctionnalités de Data Loss Prevention (DLP) afin d’empêcher les données confidentielles de quitter l’organisation.

Conclusion

Les agents IA et le Model Context Protocol ne sont plus des concepts émergents : ils font rapidement partie intégrante de l’environnement de travail moderne.

Les gains de productivité potentiels sont considérables, mais sans une gouvernance adéquate des identités et des contrôles d’accès appropriés, les organisations risquent de créer une nouvelle génération d’identités non gérées et de surfaces d’attaque invisibles.

Des solutions telles que JumpCloud Agentic AI Gateway permettent de transformer l’IA d’un risque potentiel pour la sécurité en un véritable accélérateur pour l’entreprise.

En combinant gestion des identités, application des politiques et visibilité sur les activités liées à l’IA, les organisations peuvent adopter l’innovation tout en gardant le contrôle sur leurs utilisateurs, leurs agents et leurs données.

Bien entendu, se protéger contre les accès non autorisés par des agents IA ou contre l’utilisation non autorisée d’outils IA par les utilisateurs ne peut pas reposer sur une seule technologie. Il est important d’avoir une vision claire des éléments suivants :

• Qui accède à l’IA ? (Identité et authentification)
• À quoi l’IA est-elle autorisée à accéder ? (Autorisation et gouvernance)
• Où circulent les données ? (Sécurité réseau, DLP et inspection du trafic)

À mesure que l’IA devient un élément central des activités de l’entreprise, les organisations ont besoin de contrôles de sécurité couvrant les identités, les endpoints, les réseaux, les services cloud et les agents IA, et non un seul de ces domaines.

L’IA est là pour durer. C’est une technologie puissante qui peut accélérer le développement de votre entreprise, mais il est essentiel de l’utiliser de manière sécurisée tout en accordant une attention suffisante à la gouvernance.

Que votre priorité soit la gouvernance des identités, la gestion des agents IA ou un meilleur contrôle de la manière dont vos utilisateurs interagissent avec l’IA, nous pouvons vous aider à permettre à votre organisation d’utiliser l’IA de manière sécurisée et contrôlée. Contactez-nous pour en discuter.