Data / IA
Face au déferlement des agents IA, la norme ISO 42001 doit-elle devenir une nouvelle priorité des DSI ?
Par Laurent Delattre, publié le 27 août 2026
Alors que les agents IA commencent à accéder directement aux données, applications et processus métier, la question n’est plus seulement de sécuriser les modèles mais de gouverner leur capacité d’action. L’ISO 42001 pourrait fournir aux DSI le cadre nécessaire pour structurer risques, contrôles et responsabilités avant que l’agentique ne s’installe partout dans le SI.
Par Eric Bohec, CTO de Nomios
L’arrivée retentissante de l’IA générative dans les entreprises a apporté autant de bienfaits que de nouveaux enjeux. En l’occurrence, en termes de cybersécurité, certains sujets sont presque devenus des maroniers, c’est le cas des fuites de données, des usages non maîtrisés des LLM, du shadow AI bien sûr ou encore des attaques par injection de prompt. Autant de sujets sérieux et complexes, qui restent toutefois relativement maîtrisables dans la plupart des cas.
Mais le véritable changement ne fait certainement que débuter. Si la GenAI, qui produit un contenu, représente la partie émergée de l’iceberg, l’arrivée des agents IA qui peuvent accéder à des applications métier, interagir avec plusieurs briques du SI et exécuter des actions de manière autonome symbolise alors la partie immergée. On ne parle plus simplement d’assistance ou de productivité, mais bien de l’introduction dans les entreprises de systèmes capables d’agir directement dans les environnements opérationnels.
Le risque change complètement de nature
Le risque évolue et se déplace. Le sujet n’est en effet plus ce que l’IA affiche à un utilisateur, mais plutôt ce qu’elle est autorisée à faire, les données auxquelles elle accède et les systèmes avec lesquels elle interagit. Le dilemme se complexifie mécaniquement pour les entreprises, qui devront fatalement arbitrer entre performance et sécurité, sur un fond de souveraineté et d’autonomie.
« L’IA est agnostique en matière de cybersécurité, au sens où elle aide à la fois les attaquants et les défenseurs ». C’est ce que rappelle le Conseil de l’IA et du numérique français dans une note publiée en avril, et consacrée aux liens entre IA et cybersécurité. En conclusion, elle appelle aussi à penser les cadres de gouvernance et de sécurité de l’IA dès l’adoption des solutions, tout comme à mettre en œuvre des référentiels généraux. Deux préconisations qui commencent déjà à se traduire concrètement sur le terrain.
Sans gouvernance, les agents IA rendent l’IA ingérable
L’explosion de la GenAI dans les entreprises a déclenché des usages massifs, souvent non maîtrisés, avec une vitesse d’intégration que peu de technologies avaient connue auparavant dans les environnements professionnels.
Une telle célérité interroge alors quant à l’intégration à venir des agents IA, alors que les premiers usages se dessinent déjà. Certains peuvent consulter une base documentaire SharePoint pour répondre aux collaborateurs, quand d’autres sont capables de créer ou de modifier automatiquement des tickets dans les outils de support par exemple. Et c’est pour y répondre que des cadres de référence ont éclos, à l’instar de la norme ISO 42001. Publiée en 2023, elle transpose la logique du SMSI de l’ISO 27001 vers un SMIA ; pour Système de Management de l’Intelligence Artificielle. L’objectif reste similaire : sortir d’usages flous ou non gouvernés pour mettre en place un cadre structuré autour des risques, des contrôles, de la documentation et des preuves nécessaires à l’audit.
Grâce à elle, il est possible d’objectiver la démarche de gouvernance, à l’heure où anticiper le raz de marée des agents IA est primordial car le cadre doit être posé avant l’adoption opérationnelle, l’intégration aux processus métiers et l’accès à la donnée interne.
L’intrication des agents IA dans le SI est évidemment telle que faire machine arrière après installation des usages deviendrait extrêmement compliqué. C’est aussi ce qui diffère de l’approche ISO 27001, qui est souvent adoptée après coup.
Réduire l’ISO 42001 à une simple démarche de conformité serait d’ailleurs une erreur. Comme une organisation déjà engagée dans une démarche ISO 27001 dispose souvent d’une avance vis-à-vis de NIS2 ou DORA, l’ISO 42001 permet aussi d’anticiper une partie des exigences liées à l’AI Act. Et comme souvent en cybersécurité, le marché ira probablement plus vite que la réglementation elle-même. Les clients demanderont des garanties, et les appels d’offres intégreront progressivement ces sujets. Les entreprises devront alors être capables de démontrer concrètement comment leurs usages IA sont gouvernés et sécurisés.
La norme ne suffit pas : la vraie différence est opérationnelle
L’ISO 42001 est un référentiel public et accessible à tous. Elle fournit donc un cadre commun, par nature générique. L’enjeu n’est pas simplement d’y faire référence, mais de l’adapter pragmatiquement à son propre environnement, puis de la traduire en dispositifs concrets de sécurité et de gouvernance.
Sur le terrain, les premiers déploiements révèlent déjà des situations complexes. Au-delà des usages d’IA non gouvernés qui se sont diffusés dans les métiers, les entreprises doivent désormais anticiper des agents interfacés avec des outils collaboratifs ou à des applications métier critiques, comme leur CRM ou des à accès à des données RH ou financières. Ces scénarios illustrent le niveau de sensibilité que pourront atteindre les prochaines connexions au système d’information.
D’où le fait que les enjeux soient très opérationnels. Gouverner l’IA suppose par exemple de contrôler l’accès aux modèles, de filtrer certaines données sensibles ou encore de définir précisément quelles IA sont autorisées dans l’entreprise et pour quels usages. Les agents eux-mêmes doivent être strictement encadrés, avec des droits limités et des périmètres d’action clairement définis. Plus leur portée est réduite, plus leur comportement reste ainsi prédictible et maîtrisable.
La question des preuves devient également centrale puisqu’une gouvernance IA ne peut pas reposer uniquement sur des politiques internes ou des principes théoriques. Les audits imposent des contrôles démontrables. Il faut donc être capable de superviser les usages, de détecter les incidents de sécurité voire de tracer certaines interactions ou encore de tester les modèles face à des attaques de type injection de prompt.
C’est précisément cette continuité entre gouvernance, déploiement et exploitation qui devient aujourd’hui essentielle. Comme l’IA générative avant eux, les agents IA se diffusent d’abord par les usages grand public avant de pénétrer progressivement les entreprises. Une partie des usages arrivera fatalement de manière spontanée, et donc sans véritable cadre initial. Les agents IA ne doivent donc pas être perçus comme de simples outils isolés, mais bien comme des futurs composants du SI, avec leurs propres enjeux de sécurité, de supervision et de gouvernance.
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