L’intelligence artificielle ne se limite plus à transformer la façon dont les applications sont développées ou les tâches automatisées. Elle modifie également la manière dont la sécurité des logiciels est identifiée et gérée. Gartner positionne la découverte de vulnérabilités grâce à l’IA comme le principal risque émergent pour les organisations au deuxième trimestre de 2026, devançant l’IA agentique, les problématiques d’intégrité de l’information ou la préparation des modèles.

Les clés de l’IA et des vulnérabilités en 20 secondes

• Gartner place pour la première fois la découverte de vulnérabilités via IA en tête des risques émergents.
• La étude s’appuie sur les réponses de 316 cadres supérieurs et responsables des risques.
• L’IA agentique monte à la troisième place.
• Ce risque apparaît lorsque la détection des failles progresse plus rapidement que leur validation et leur correction.
• Pour les départements IT, cela peut accélérer la transition vers une gestion des vulnérabilités plus continue et automatisée.

Ce rapport est particulièrement pertinent pour les responsables systèmes, sécurité et développement, car il signale un changement d’échelle. Les outils d’IA peuvent analyser de grandes quantités de code, repérer des modèles vulnérables et automatiser une partie du travail qui nécessitait traditionnellement de nombreuses heures d’expertise humaine.

Cela profite également aux équipes défensives. Le problème survient lorsque la rapidité à détecter les erreurs dépasse la capacité des organisations à les vérifier, prioriser et déployer les correctifs nécessaires.

Le nouveau goulet d’étranglement pourrait résider dans la correction, et non dans la détection

Gartner a basé son rapport sur une enquête menée en avril et mai 2026 auprès de 316 responsables de risques et cadres supérieurs issus de divers secteurs et régions.

Les résultats révèlent une hiérarchisation fortement influencée par la technologie :

Le premier risque ne signifie pas qu’un modèle d’intelligence artificielle peut automatiquement détecter des vulnérabilités critiques et les transformer immédiatement en attaques.

Le processus demeure structuré en plusieurs phases : repérer un comportement potentiellement vulnérable, démontrer l’existence du problème, identifier les versions affectées, étudier les modalités d’exploitation possible et élaborer une correction.

Ce qui change, c’est qu’certaines étapes commencent à pouvoir être automatisées à une échelle difficile à atteindre uniquement par l’analyse humaine.

Google, par exemple, a documenté l’utilisation de systèmes d’IA pour localiser des vulnérabilités dans des projets logiciels. La société collabore avec des initiatives comme Big Sleep et OSS-Fuzz, et développe également CodeMender, un outil destiné à utiliser des agents IA pour aider à réparer les vulnérabilités.

Cela peut sembler paradoxal : disposer de meilleurs outils pour dénicher des failles peut initialement entraîner une augmentation du nombre de vulnérabilités connues.

Du point de vue d’un administrateur systèmes, ce n’est pas forcément une mauvaise nouvelle. Découvrir et corriger une faille avant qu’elle ne soit exploitée est préférable à laisser une vulnérabilité en sommeil dans une bibliothèque utilisée par des milliers d’applications pendant des années.

Le véritable enjeu survient lorsque la capacité à découvrir des vulnérabilités dépasse celle à les corriger.

De la gestion par cycles de correctifs à une sécurité plus continue

Pendant des années, de nombreuses entreprises ont organisé la gestion des vulnérabilités autour de processus relativement prévisibles : analyses périodiques, classement des risques, tests, fenêtres de maintenance et déploiement d’updates.

L’IA peut mettre en tension ce modèle.

Si les agents commencent à analyser en continu les dépôts, dépendances, firmwares et applications, le volume de détections potentielles peut considérablement augmenter. La sécurité devra alors prioriser ce qui représente un vrai risque.

C’est là que la priorisation devient cruciale.

Une vulnérabilité critique dans une bibliothèque présente sur des centaines de serveurs peut ne pas être exploitable dans une configuration donnée. À l’inverse, un problème apparemment moins grave situé sur un service exposé directement à Internet peut nécessiter une intervention immédiate.

Le score de sévérité pourra toujours être utile, mais devra être combiné avec des informations sur l’exposition, la configuration, les attaques connues et la criticité des actifs.

Gartner souligne la nécessité d’accélérer les stratégies de réponse, d’améliorer la remédiation et de revoir l’évaluation du risque dans un contexte où la détection devient continue.

Pour les départements IT, cela implique une intégration accrue entre gestion des actifs, inventaire logiciel, analyse des vulnérabilités, développement et automatisation des patchs.

Il devient aussi essentiel de connaître précisément le logiciel présent dans l’infrastructure.

Découvrir une vulnérabilité est peu utile si l’organisation met des jours à savoir quels serveurs utilisent la bibliothèque concernée.

L’IA dans la défense elle aussi

La même technologie qui suscite l’inquiétude chez les responsables des risques peut également être utilisée pour renforcer la sécurité.

Les agents IA peuvent aider à analyser du code, vérifier des dépendances, repérer des configurations à risque, générer des tests et proposer des corrections. Cela ouvre la voie à une évolution simultanée de la détection et de la remédiation.

L’objectif technique pourrait devenir un cycle entièrement automatisé :

détecter → valider → prioriser → corriger → tester → déployer.

L’intervention humaine reste cruciale, surtout dans les infrastructures critiques ou pour des applications d’entreprise, afin de s’assurer qu’un patch ne provoque pas d’effets secondaires indésirés.

Mettre à jour une bibliothèque dans une application moderne n’a pas les mêmes implications que de modifier un logiciel industriel, un système legacy ou une plateforme devant fonctionner en permanence.

Un autre défi, bien connu des équipes techniques, concerne le logiciel legacy. Beaucoup d’entreprises continuent d’exécuter des applications anciennes dépendant de bibliothèques obsolètes, de versions non supportées ou de composants difficilement modifiables. Découvrir automatiquement davantage de vulnérabilités dans ces environnements ne facilite pas leur résolution.

En cas d’impossibilité de patch immédiat, des mesures comme la segmentation réseau, l’isolation de certains services, le principe du moindre privilège, le contrôle du trafic et la réduction de la surface d’attaque deviennent plus importantes.

L’IA agentique, aussi un des plus grands risques

Le rapport indique également une évolution notable : la montée de l’IA agentique de la quatrième à la troisième position parmi les risques émergents.

Là aussi, la perspective change.

Les agents peuvent utiliser des outils, interagir avec des applications, accéder à des bases de données et exécuter des actions. Plus leur autonomie augmente, plus l’importance des permissions et des mécanismes de contrôle devient critique.

Pour les équipes de sécurité, la question de « ce que peut faire une identité dans l’infrastructure » devient centrale.

Un agent disposant de droits excessifs peut devenir un problème, qu’il s’agisse d’un comportement malveillant dû à une attaque, à une erreur d’instruction ou à une configuration inadéquate.

Les principes fondamentaux de sécurité restent valides : privilèges minimaux, séparation des fonctions, journalisation, identifiants temporaires et surveillance des opérations sensibles.

La différence aujourd’hui réside dans le fait que les identités concernent non seulement les personnes, services ou applications, mais aussi des agents capables d’exécuter des séquences complètes d’opérations.

Gartner souligne aussi que l’intégrité de l’information arrive en quatrième position, et que le manque de préparation face à l’IA en est à la cinquième. Trois des cinq risques principaux sont donc directement liés à cette technologie.

Pour les directions informatiques, le message est moins futuriste qu’il n’y paraît : l’IA accélère des processus existants — détection d’erreurs, analyse logicielle, prise de décision, exécution d’actions.

L’infrastructure doit répondre en renforçant ses mécanismes de contrôle à un rythme accru.

Questions Fréquentes

L’IA peut-elle détecter automatiquement des vulnérabilités logicielles ?

Des systèmes existent déjà pour aider à repérer des vulnérabilités et comportements potentiellement dangereux dans le code. Cependant, détecter une faille n’implique pas forcément qu’elle soit exploitable, et leur validation demeure indispensable.

Pourquoi Gartner considère-t-il ce phénomène comme un risque ?

Parce que la capacité automatisée à découvrir des vulnérabilités pourrait dépasser la rapidité des processus des entreprises pour les analyser et les corriger.

L’IA peut-elle aussi servir à résoudre ces vulnérabilités ?

Absolument. Des efforts sont en cours pour utiliser des agents IA afin d’analyser du code, proposer des patches et valider des corrections. Google, entre autres, explore cette approche.

Quelles implications pour les administrateurs et équipes IT ?

Le besoin d’un inventaire précis, de connaître les dépendances logicielles, de hiérarchiser les vulnérabilités selon leur réelle exposition, et de réduire le temps entre détection et déploiement des correctifs s’accentue.