La société de sécurité blockchain CertiK indique que l'IA agentique pousse la cybersécurité, la lutte contre le blanchiment d'argent (AML) et la conformité vers des opérations de plus en plus autonomes, les professionnels passant des tâches d'investigation routinières à la supervision de systèmes pilotés par l'IA. L'entreprise décrit cette tendance dans un nouveau rapport, « The Rise of the AI Security Workforce: How Agentic AI Is Redefining Cybersecurity, AML & Compliance », qui examine comment les systèmes d'IA autonomes transforment les fonctions de sécurité et de conformité dans le Web2 comme dans le Web3.

Contrairement aux outils d'IA classiques, l'IA agentique peut gérer des processus en plusieurs étapes, récupérer et synthétiser des informations, interagir avec des systèmes externes et agir avec peu ou pas d'intervention humaine, selon CertiK. Dans un scénario de cybersécurité, un agent pourrait enquêter sur une connexion anormale, croiser les données de l'appareil et du renseignement sur les menaces, conclure qu'un compte présente un risque et le suspendre, tout en conservant une trace de chaque action effectuée.

Le rapport identifie trois forces qui stimulent l'adoption : l'accélération des cyberattaques et du blanchiment d'argent, les pénuries persistantes de spécialistes en cybersécurité et en criminalité financière, et l'élargissement des exigences réglementaires. CertiK note que les amendes AML ont dépassé 900 millions de dollars au premier semestre 2025, ajoutant à la pression sur les organisations pour développer leurs opérations de conformité sans compter uniquement sur du personnel supplémentaire. Prises ensemble, ces pressions décrivent un déficit de capacité — menaces et obligations qui s'accélèrent d'un côté, offre de spécialistes structurellement insuffisante de l'autre — ce qui explique pourquoi les organisations cherchent à automatiser la supervision plutôt qu'à simplement accroître leurs effectifs.

Dans les environnements Web2 traditionnels, les systèmes agentiques peuvent trier automatiquement les alertes, évaluer les vulnérabilités, surveiller les comportements d'identité et d'accès, et vérifier en continu la conformité des systèmes aux contrôles de cybersécurité. Dans les processus AML, ils peuvent réévaluer les alertes de transaction, effectuer la diligence raisonnable des clients, construire graphes de relations et préparer des rapports d'activités suspectes pour revue humaine. Les équipes de conformité peuvent également déployer des agents d'IA pour surveiller les évolutions réglementaires, identifier les politiques internes concernées et réaliser des audits continus plutôt que de se limiter à des revues périodiques. Le fil conducteur de ces exemples est le passage d'une revue périodique à une opération continue, les humains examinant les résultats produits par les agents plutôt que d'exécuter chaque étape eux-mêmes.

Les applications Web3 soulèvent des capacités et des risques

CertiK identifie le Web3 comme un domaine où l'IA agentique peut avoir un impact particulièrement significatif, car les transactions blockchain sont irréversibles et les réponses de sécurité doivent souvent intervenir en quelques minutes, voire quelques secondes. Les systèmes d'IA peuvent aider à auditer les smart contracts, détecter en temps réel les schémas d'exploitation et, dans des déploiements avancés, déclencher des mesures de protection telles que la mise en pause de contrats ou des coupe-circuits. Ils peuvent également reconstituer des chemins d'attaque complexes après une exploitation et générer des analyses post-mortem techniques.

Le rapport met également en avant des capacités AML on-chain autonomes, notamment le traçage des fonds en temps réel, le clustering dynamique d'adresses et l'analyse cross-chain. Les systèmes de conformité évoluent de plus en plus vers une notation des risques Know-Your-Address et Know-Your-Transaction avant règlement, permettant d'identifier une exposition potentielle à des activités illicites avant l'achèvement des transactions. L'effet concret est que le risque se manifeste avant le règlement plutôt qu'après le déplacement des fonds.

Dans le même temps, CertiK avertit qu'une plus grande autonomie introduit de nouveaux risques. Les agents d'IA peuvent produire des évaluations erronées, les attaquants peuvent exploiter ou manipuler les systèmes agentiques, et les questions de responsabilité restent non résolues lorsque des actions autonomes causent des dommages. Le rapport recommande des limites d'autorité définies, des pistes d'audit complètes, des tests adversariaux réguliers et un responsable humain nommé pour chaque agent d'IA.

CertiK conclut que les organisations devraient considérer l'IA agentique comme un rôle au sein de la main-d'œuvre plutôt que comme un simple outil logiciel. À mesure que les systèmes d'IA assument davantage de responsabilités opérationnelles, la supervision de leur comportement et la préservation des preuves de leurs décisions émergent elles-mêmes comme une fonction de conformité à part entière. Pour les lecteurs qui suivent cette évolution, les points non résolus du rapport — la manière dont la responsabilité est attribuée lorsque des actions autonomes causent des dommages, et savoir si les garde-fous recommandés deviendront une pratique standard — constituent les développements concrets à surveiller.

Cet article a été produit à partir de reportages initialement publiés par Metaverse Post.