Les politiques d'accès à l'IA peinent à être appliquées

Une étude de fin septembre 2026, fondée sur les réponses de 2 254 responsables informatiques et de sécurité dans huit pays, dont la France, révèle un écart important dans la manière dont les entreprises appliquent leurs politiques d'accès à l'IA. Alors que presque toutes les entreprises affirment avoir rédigé des politiques définissant les données auxquelles les outils d'IA peuvent accéder, seule environ la moitié vérifie ces accès en temps réel, et moins d'une entreprise sur cinq a détecté le dernier accès non autorisé au moment où il s'est produit.

Les agents d'IA nécessitent des règles d'accès différentes

L'étude souligne que les systèmes traditionnels de contrôle d'accès fondés sur les rôles, qui définissent ce que les humains peuvent faire selon leur intitulé de poste, ne suffisent pas pour les agents d'IA. Contrairement aux humains, dont les rôles sont définis par des contrats et des descriptions de poste, les agents d'IA prennent eux-mêmes des décisions sur les outils à utiliser et les actions à entreprendre. Ce comportement dynamique rend ces modèles d'accès traditionnels, décrits pour la première fois en 1992 par des chercheurs du NIST, obsolètes et insuffisants.

Quatre raisons pour lesquelles les rôles ne fonctionnent pas pour l'IA

Le rapport énumère quatre raisons pour lesquelles le contrôle d'accès fondé sur les rôles est inadapté. Premièrement, un agent d'IA utilisé par plusieurs services peut disposer de permissions qu'aucune tâche isolée ne justifie. Deuxièmement, un même agent peut avoir besoin de droits différents selon les tâches, par exemple lire une base de données ou modifier des contrats. Troisièmement, le nombre de rôles possibles pourrait croître de façon exponentielle, rendant la gestion impossible. Enfin, comme les agents d'IA peuvent choisir différents outils, l'autorisation doit être vérifiée à chaque étape plutôt qu'une seule fois au début.

Une faille réelle liée à un outil d'IA

En avril 2026, un incident de sécurité chez Vercel a débuté par un outil d'IA tiers. Un employé avait accordé à cet outil un accès complet à sa suite bureautique en ligne, accès que des attaquants ont ensuite exploité. L'éditeur de l'outil a indiqué qu'un jeton OAuth volé suffisait pour accéder à l'espace de travail, illustrant le danger que représente un accès de longue durée lorsqu'il n'est pas étroitement contrôlé.

Une nouvelle approche du contrôle d'accès pour l'IA

Le modèle de menace de l'OpenID Foundation, publié en octobre 2026, met en lumière le même problème : un accès qui se prolonge au-delà de l'usage prévu. Une solution proposée consiste à utiliser des jetons signés et de courte durée, qui précisent ce qu'un agent d'IA peut faire, sur quelles ressources, pour le compte de qui et pendant combien de temps. Ces jetons, valables seulement quelques minutes, permettent de prévenir les attaques qui réutilisent des identifiants d'accès. L'IETF a déjà développé des outils d'échange de jetons, et un projet de septembre 2026 les applique aux agents d'IA.

Les réglementations exigent un accès plus strict

Des normes réglementaires comme DORA et NIS 2 exigent que l'accès soit limité à ce qui est nécessaire aux tâches légitimes et que tous les accès soient journalisés. Toutefois, un rôle partagé entre de nombreuses tâches ou de nombreux utilisateurs risque de ne pas satisfaire à ces exigences. Cinq étapes sont suggérées pour répondre à ces obligations, notamment : recenser tous les agents d'IA, attribuer des identifiants uniques aux tâches, vérifier l'autorisation à chaque étape, utiliser des jetons pour la délégation et journaliser les accès au niveau de la tâche.

Une question à poser aux DSI

Pour commencer à traiter ces problèmes, le rapport suggère de poser au directeur des systèmes d'information une question précise : « Quels agents d'IA disposent actuellement d'un accès permanent, qui l'a accordé et comment est-il révoqué ? » Cela permet d'identifier les risques et de s'assurer que les accès ne restent pas sans contrôle.