Dans les 107 entreprises interrogées par VentureBeat, les agents IA se voient accorder un accès réel aux systèmes et aux données, tandis que les contrôles conçus pour les contenir restent insuffisamment développés. L’étude met en évidence un déficit persistant de sécurité des agents : les agents autonomes se multiplient plus rapidement que les contrôles d’identité, d’isolation et d’application des règles nécessaires pour les gérer en toute sécurité. Contrairement aux logiciels traditionnels, les agents agissent avec une supervision humaine limitée — ils prennent des décisions, appellent des outils et se déplacent latéralement entre les systèmes — ce qui élargit la surface d’attaque au-delà de ce que la sécurité applicative conventionnelle était conçue pour couvrir.

Ce volet de VentureBeat Pulse Research examine la manière dont les entreprises sécurisent leurs agents IA — les outils qu’elles déploient, leur gestion de l’identité et de l’isolation des agents, ce qui a déjà mal tourné, les allocations budgétaires et la question de savoir si les organisations estiment que leurs défenses suivent le rythme des attaquants utilisant l’IA.

Le constat central : un déficit de sécurité des agents

La statistique qui définit le rapport est que plus de la moitié des organisations (54 %) ont déjà connu un incident de sécurité confirmé lié à un agent (18 %) ou un quasi-incident intercepté avant qu’un dommage ne survienne (36 %). La faiblesse structurelle sous-jacente à ces chiffres est la gestion de l’identité. Seulement environ un tiers des entreprises (32 %) attribuent à chaque agent sa propre identité gérée et limitée — une condition préalable à l’accès selon le principe du moindre privilège et à une attribution claire. Les autres indiquent que certains agents partagent des identifiants ou que les agents fonctionnent principalement avec des clés API partagées et des identifiants empruntés à des humains ou à des comptes de service. Lorsque les agents partagent des identifiants, un seul agent compromis ou doté de permissions excessives peut avoir un rayon d’impact important, alors que seulement trois entreprises sur dix (30 %) isolent leurs agents les plus risqués dans des sandboxes afin de contenir ce risque.

Ce qui rend ce déficit particulièrement notable, c’est le niveau de confort que les entreprises semblent éprouver malgré tout. La pile de sécurité est très majoritairement native des fournisseurs — les garde-fous d’OpenAI (51 %), les contrôles cloud de Google et de Microsoft, ainsi que les contrôles d’agents managés d’Anthropic dominent, tandis que les spécialistes dédiés de la sécurité des agents apparaissent à peine. La satisfaction à l’égard de cette pile empruntée atteint en moyenne 4,2 sur 5. Pourtant, les dépenses consacrées à la sécurité des agents ne représentent qu’une faible part des budgets de sécurité globaux, seule une entreprise sur trois estime que ses défenses IA devancent les attaquants utilisant l’IA, et une nette majorité prévoit de changer d’outils dans l’année. Les organisations se déclarent satisfaites de contrôles qu’elles se préparent simultanément à remplacer.

Méthodologie

VentureBeat a mené cette enquête dans le cadre de sa série continue Pulse Research, avec un questionnaire axé sur la sécurité des agents en entreprise — les outils, identités, mécanismes d’isolation et contrôles d’application des règles que les organisations utilisent pour sécuriser les agents IA autonomes. Les réponses ont été filtrées pour ne retenir que les organisations comptant plus de 100 employés (n=107 ; la plus petite tranche de taille de l’enquête, 1–100 employés, a été exclue), issues d’une seule vague réalisée en juin 2026. Comme il s’agit d’une seule vague et non d’un échantillon agrégé sur plusieurs mois, le rapport doit être lu de façon transversale et ne déduit pas de tendances d’un mois sur l’autre. Plusieurs questions permettaient des réponses multiples, de sorte que les pourcentages peuvent totaliser plus de 100 %.

Par fonction, l’échantillon est composé de profils seniors et crédibles en matière d’achat : 45 % sont décideurs finaux pour les achats d’IA, et 30 % supplémentaires sont prescripteurs ou influenceurs. La répartition par niveau hiérarchique comprend des managers (43 %), des contributeurs individuels (24 %), des VP et directeurs (15 %) et des membres de la direction générale, ou C-suite (11 %). Par taille d’organisation, l’échantillon est pondéré vers le mid-market : les entreprises de 251–1 000 employés (42 %) et de 101–250 employés (25 %) dominent, suivies par celles de 1 001–5 000 (19 %), 5 001–10 000 (8 %) et 10 001+ (7 %). Le secteur Technology/Software est le plus représenté à 23 %, suivi de Manufacturing (15 %), Retail/E-commerce (14 %) et Healthcare/Life Sciences (13 %).

Avec 107 répondants, l’échantillon est suffisamment important pour fournir une lecture directionnelle, mais il doit être considéré comme un signal de tendance plutôt que comme une mesure précise. Il est auto-sélectionné et ne constitue pas un échantillon probabiliste, et il penche vers le mid-market — il doit donc être lu avant tout comme le point de vue d’organisations qui mettent activement en place la sécurité des agents, plutôt que celui des plus grands opérateurs. Les notes de satisfaction ont été calculées sur les répondants ayant répondu à chaque question d’évaluation ; le score global de satisfaction reflète 82 des 107 répondants qualifiés.

Constat 1 : les incidents se produisent déjà

Les organisations ont été interrogées sur le fait d’avoir connu ou non un incident de sécurité lié à un agent — soit une compromission confirmée, soit un quasi-incident intercepté avant tout dommage. La majorité de celles qui exécutent des agents en production ont répondu par l’affirmative.

Plus de la moitié des organisations (54 %) ont déjà connu un événement de sécurité lié à un agent — 18 % un incident confirmé et 36 % un quasi-incident intercepté avant d’entraîner un dommage. Seulement 42 % n’ont rien signalé, tandis qu’une petite part restante n’exécute pas d’agents en production ou ne suit pas ce type d’événements. La prédominance des quasi-incidents par rapport aux incidents confirmés est en soi révélatrice : les entreprises détectent les problèmes, mais souvent très près du point de rupture. Les contrôles étudiés tout au long de ce rapport — identité, isolation et application des règles — déterminent si le prochain quasi-incident restera contenu.

L’exposition augmente avec la taille de l’entreprise, mais pas le confinement. Le taux d’incident ou de quasi-incident passe de 49 % chez les entreprises mid-market (101–1 000 employés) à 63 % dans les plus grandes entreprises (plus de 1 000 employés). Sur la même plage, l’isolation en sandbox des agents à haut risque recule de 35 % à 20 %, et la satisfaction à l’égard des outils de sécurité baisse de 4,36 à 3,97. Les organisations qui exécutent le plus d’agents sur le plus grand nombre de systèmes concentrent le plus d’incidents et utilisent le moins le contrôle qui limite le rayon d’impact d’un incident.

Constat 2 : le déficit d’identité

Les entreprises ont été interrogées sur la manière dont elles gèrent l’identité des agents IA — chaque agent dispose-t-il de ses propres identifiants ou les agents les partagent-ils ? L’identité complète par agent reste l’exception plutôt que la règle.

Pris ensemble, les résultats qui se recoupent montrent que 69 % des entreprises (74 sur 107) pratiquent un certain niveau de partage d’identifiants au sein de leur flotte d’agents. Seulement environ un tiers (32 %) attribuent à chaque agent sa propre identité gérée et limitée — le fondement de l’accès selon le moindre privilège et d’une attribution claire. Près de la moitié (48 %) déclarent que certains agents disposent d’identités limitées, mais que beaucoup partagent encore des identifiants, et 32 % supplémentaires indiquent que les agents fonctionnent principalement avec des clés API partagées ou des identifiants empruntés à des humains et à des comptes de service. Les répondants pouvaient décrire plusieurs modèles au sein de leur flotte, ces chiffres se recoupent donc.

La conséquence est directe : lorsque les agents partagent des identifiants, un agent trop permissif ou compromis peut agir avec une portée bien supérieure à celle prévue, et les analyses forensiques après incident ne peuvent pas distinguer clairement quel agent a effectué quelle action. La gestion des identités non humaines — fournir à chaque agent sa propre identité gouvernée — représente le plus grand chantier inachevé de la sécurité des agents en entreprise. Des cadres sectoriels, dont le Top 10 for LLM Applications de l’OWASP, ont signalé l’agence excessive et les contrôles d’identité insuffisants comme une catégorie de risque majeure, et des cabinets d’analyse comme Gartner ont identifié la gouvernance des identités non humaines comme une discipline émergente rapide que les outils IAM existants ne couvrent pas entièrement.

Les données révèlent également une corrélation entre la posture en matière d’identifiants et les incidents. Les organisations ayant du partage d’identifiants quelque part dans leur flotte ont connu un incident ou un quasi-incident au cours des douze derniers mois à un taux de 63,5 % (47 sur 74). Les organisations où chaque agent dispose de sa propre identité limitée ont été touchées à hauteur de 40,9 % (9 sur 22). Le groupe entièrement limité est restreint, de sorte que la relation relève pour l’instant de l’association plutôt que d’une causalité démontrée, et l’écart est concentré dans le mid-market — mais, dans une seule enquête, une différence de vingt-trois points dans le taux d’incidents suggère une importance notable.

Constat 3 : observation et application des règles, mais sans isolation

Les organisations ont été interrogées sur leur posture pratique de sécurité des agents — observent-elles, appliquent-elles des règles, isolent-elles, ou combinent-elles ces approches ? Le contrôle qui limite le plus efficacement les dommages est le moins déployé.

La surveillance et l’application des règles sont relativement répandues : environ la moitié des entreprises observent l’activité des agents (47 %) ou appliquent des permissions limitées à l’exécution (49 %). Toutefois, seulement 30 % isolent leurs agents les plus risqués dans des sandboxes conçues pour limiter le rayon d’impact lorsque les autres contrôles échouent. Cet ordre va à l’encontre d’une approche de défense en profondeur : l’observation révèle ce qui s’est produit, l’application des règles tente de l’empêcher, mais l’isolation limite les dommages lorsque la prévention échoue — et c’est le contrôle que les entreprises ont le moins adopté. Combiné au déficit d’identité, le résultat est celui d’agents surveillés et soumis à des permissions, mais rarement confinés, une configuration précisément propice à la propagation étendue d’une seule défaillance.

Constat 4 : les contrôles natifs des fournisseurs dominent

Les entreprises ont été interrogées sur les outils de sécurité des agents qu’elles utilisent et sur celui qui constitue leur couche principale. Les résultats favorisent les fournisseurs de modèles et les hyperscalers plutôt que les éditeurs de sécurité spécialisés.

Les organisations sécurisent principalement les agents avec des outils intégrés à leurs plateformes de modèles et de cloud. Les garde-fous d’OpenAI arrivent en tête avec 51 %, suivis des contrôles cloud natifs de Google et de Microsoft, ainsi que des contrôles d’agents managés d’Anthropic. Lorsqu’il leur a été demandé de nommer leur unique couche de sécurité principale, 82 % ont cité l’une de ces offres natives des fournisseurs. La catégorie des solutions de sécurité des agents conçues spécifiquement à cet effet — notamment Palo Alto’s Prisma AIRS, CrowdStrike, Cisco AI Defense, Zenity, HiddenLayer, Check Point’s Lakera, Okta for AI Agents et les plateformes d’identité non humaine — apparaît à peine, chaque fournisseur se situant dans les faibles pourcentages à un chiffre. Seulement 5 % ont déclaré ne pas utiliser d’outils dédiés. L’offre groupée des fournisseurs remporte la position par défaut : les entreprises se tournent d’abord vers les garde-fous livrés avec leur plateforme, tandis que la couche de sécurité indépendante qui traiterait les lacunes d’identité et d’isolation n’a pas encore atteint une adoption significative.

Ce réflexe de recours aux fournisseurs rappelle les débuts de la sécurité cloud, lorsque les organisations s’appuyaient initialement sur les contrôles natifs des fournisseurs cloud avant que des éditeurs spécialisés comme Wiz, Orca et Lacework n’établissent la catégorie des plateformes de protection des applications cloud-native (CNAPP). Reste à savoir si la sécurité des agents suivra la même trajectoire — de la commodité des fournisseurs vers des outils conçus spécifiquement — une question à laquelle les données de considération du Constat 8 commencent à répondre.

Ce modèle de préférence pour les fournisseurs est cohérent entre les deux vagues d’enquête du Q2. Lors de la vague d’avril–mai (n=110), l’usage était dominé par les mêmes noms — les contrôles d’OpenAI à 26 %, Azure à 15 %, AWS à 14 %, Google à 12 % — avec chaque spécialiste dédié de la sécurité des agents à 3 % ou moins, et une entreprise sur dix n’utilisant aucun outil dédié. Le constat cohérent entre les deux enquêtes : les entreprises se tournent par défaut vers les solutions fournies par leur plateforme existante, et les fournisseurs spécialisés de cette catégorie n’ont pas encore établi une présence significative.

Une remarque sur la lecture de ces parts : l’échantillon de répondants est auto-sélectionné et penche vers le mid-market, et la question sur l’usage comptait chaque fournisseur ou approche en place chez un répondant ; les chiffres mesurent donc la présence dans la pile de sécurité plutôt que les dépenses ou l’exclusivité. Les pourcentages par fournisseur doivent être lus avec les réserves habituelles liées à l’échantillon. Cependant, le schéma structurel s’est maintenu sur les deux vagues du Q2, avec deux formulations différentes : les contrôles natifs des fournisseurs et des hyperscalers dominent, et les spécialistes dédiés de la sécurité des agents restent dans les faibles pourcentages à un chiffre.

Constat 5 : une satisfaction élevée malgré l’exposition

Les entreprises ont été interrogées sur leur niveau de satisfaction à l’égard de leurs outils actuels de sécurité des agents. Le niveau de confort déclaré est nettement en décalage avec l’exposition documentée.

La satisfaction à l’égard des outils de sécurité des agents est élevée — 4,2 sur 5 au global et 4,1 pour le rapport qualité-prix — parmi les résultats les plus positifs de cette série de recherche. Les entreprises expriment une forte satisfaction à l’égard d’une pile composée principalement de garde-fous empruntés aux fournisseurs, alors même que plus de la moitié ont déjà connu un incident ou un quasi-incident et que seulement un tiers attribuent des identités limitées à leurs agents. Ce confort semble reposer sur la commodité et la faible friction des contrôles natifs des fournisseurs plutôt que sur une efficacité démontrée en matière de confinement. Comme le révèle le Constat 8, les mêmes entreprises qui expriment cette satisfaction comprennent une nette majorité prévoyant de changer d’outils dans l’année, ce qui suggère que leur confiance pourrait être plus fragile que ne l’indique le score de satisfaction.

Constat 6 : les budgets accusent un retard sur le risque

Les entreprises ont été interrogées sur la part de leur budget de sécurité qu’elles consacrent à la sécurisation des agents IA. Pour une catégorie de risque en émergence rapide, l’allocation reste modeste.

L’allocation la plus courante est de 6–10 % du budget de sécurité (46 %), et un tiers des entreprises (34 %) y consacrent 5 % ou moins. Seulement un quart (24 %) y consacrent plus d’un dixième. Compte tenu du taux d’incidents et des déficits d’identité et d’isolation documentés plus haut, le budget apparaît comme un indicateur retardé — le risque s’est matérialisé plus vite que les financements destinés à y répondre. Les entreprises consacrant plus d’un dixième de leur budget de sécurité à la sécurité des agents constituent une minorité distincte, et ce sont probablement elles qui mettent en place les contrôles d’identité limitée et d’isolation que les autres n’ont pas encore déployés.

Constat 7 : la course aux armements est au mieux équilibrée

Les entreprises ont été interrogées sur leur évaluation de l’équilibre entre leurs défenses renforcées par l’IA et les attaquants utilisant l’IA. La confiance est loin d’être établie.

Seulement environ un tiers (35 %) estiment que leurs défenses renforcées par l’IA devancent les attaquants utilisant l’IA. Les autres sont moins certains : 32 % jugent la situation à peu près équilibrée, 21 % pensent que les attaquants ont l’avantage, et 21 % supplémentaires estiment qu’il est trop tôt pour se prononcer. Pris ensemble, une nette majorité (53 %) considère que l’équilibre est neutre ou penche en faveur des attaquants. Cette incertitude coexiste difficilement avec la forte satisfaction signalée au Constat 5 : les entreprises sont satisfaites de leurs outils, mais ne sont pas convaincues qu’ils gagnent le combat pour lequel ils existent. Dans un domaine où les capacités offensives progressent elles aussi avec l’IA, une course à égalité représente une position vulnérable.

Constat 8 : un remaniement de la sécurité se profile

Les entreprises ont été interrogées sur leur intention d’adopter une nouvelle solution de sécurité des agents, d’en ajouter une ou de remplacer l’existante, ainsi que sur les fournisseurs qu’elles envisagent. Peu comptent maintenir le statu quo.

Si 41 % n’ont aucun projet de changement, une nette majorité (59 %) prévoit d’adopter une nouvelle solution de sécurité des agents, d’en ajouter une ou de remplacer l’existante dans les douze mois, et 29 % dès le prochain trimestre — un signal fort indiquant que, malgré des scores de satisfaction élevés, les entreprises reconnaissent le caractère provisoire de leur pile actuelle.

Les incidents semblent être le principal déclencheur du cycle d’achat. Parmi les organisations ayant connu un incident, 42,1 % prévoient d’adopter, d’ajouter ou de remplacer des outils de sécurité des agents dans les quatre-vingt-dix prochains jours, contre 14,0 % des organisations n’ayant connu aucun incident. Après un incident confirmé, ce comportement devient majoritaire, à 52,6 %. Être touché modifie également l’évaluation de la menace : 33,3 % des organisations affectées déclarent que les attaquants armés d’IA devancent leurs défenses, contre 8,0 % des organisations non affectées. Dans ces données, l’expérience est le meilleur prédicteur à la fois de l’urgence et du pessimisme.

L’ensemble des solutions envisagées reste orienté vers les fournisseurs natifs (OpenAI 34 %, Google 30 %, Anthropic 29 %, Azure 25 %), mais les éditeurs de sécurité spécialisés — Cloudflare, Cisco, Palo Alto, Okta et Check Point’s Lakera — suscitent un intérêt précoce dans les pourcentages moyens à élevés à un chiffre, supérieur à leur empreinte installée actuelle.

La couche d’identité, en particulier, est notablement absente de la liste d’achats. Douze pour cent des répondants incluent un produit d’identité pour agents — Okta for AI Agents, Microsoft Entra Agent ID ou une plateforme d’identité non humaine — quelque part dans leur ensemble de solutions envisagées. Parmi les organisations qui partagent des identifiants et qui ont déjà connu un incident, la considération de l’identité reste pratiquement inchangée, autour d’une sur dix. Le contrôle le plus directement mis en cause par les données d’incidents est celui qui manque largement dans les plans d’achat. Reste à savoir si cette vague consolidera le réflexe des solutions natives des fournisseurs ou ouvrira la porte à une sécurité des agents conçue spécifiquement — les contrôles d’identité et d’isolation que les incidents appellent — une question que cette série de recherche continuera de suivre.

Conclusion : un déficit de sécurité que l’autonomie mettra d’abord à l’épreuve

Les organisations de plus de 100 employés donnent aux agents IA une portée réelle dans les systèmes et les données tout en les sécurisant avec des contrôles conçus pour d’autres usages. Plus de la moitié ont déjà connu un incident ou un quasi-incident. Seulement un tiers attribuent à chaque agent sa propre identité limitée, et la plupart partagent encore des identifiants. Seulement trois sur dix isolent leurs agents les plus risqués. La pile qui assure ce travail est très majoritairement empruntée aux fournisseurs de modèles et aux hyperscalers plutôt que conçue spécifiquement pour les agents.

L’association inconfortable entre confiance et exposition est frappante : la satisfaction à l’égard des outils actuels figure parmi les plus élevées de cette série de recherche, mais les dépenses restent une faible part du budget de sécurité, seule une entreprise sur trois estime que ses défenses devancent les attaquants utilisant l’IA, et une nette majorité prévoit déjà de remplacer ce qu’elle utilise. Avec 107 répondants dans une seule vague, il s’agit d’une lecture directionnelle orientée vers le mid-market — mais la direction est claire. L’adoption des agents avance plus vite que leur sécurité, et les contrôles les plus importants lorsqu’un échec se produit — identité limitée et isolation — sont ceux que les entreprises ont le moins déployés.

Le déficit de sécurité des agents n’est pas un problème de couverture qu’un garde-fou de fournisseur résoudra à lui seul. C’est fondamentalement un problème d’identité, d’isolation et d’application des règles conçues pour des logiciels autonomes. La question ouverte pour les prochaines vagues est de savoir si les entreprises combleront délibérément ce déficit — ou si un incident confirmé le comblera à leur place.

Sur la base des réponses de 107 répondants qualifiés en entreprise (100+ employés), issues d’une seule vague réalisée en juin 2026. Il s’agit d’une lecture directionnelle, et non d’une mesure précise — l’échantillon est auto-sélectionné et penche vers le mid-market ; il doit donc être lu comme le point de vue d’organisations qui mettent activement en place la sécurité des agents plutôt que celui des plus grands opérateurs. Les répondants sont seniors et crédibles en matière d’achat (45 % de décideurs finaux, 30 % de prescripteurs/influenceurs), allant des managers à la C-suite, et proviennent principalement des secteurs Technology/Software, Manufacturing, Retail/E-commerce et Healthcare/Life Sciences.