Le secteur de la cybersécurité a automatisé ces dernières années de nombreuses tâches : scanners, gestion des vulnérabilités, inventaire, corrélation d’événements… Mais certains projets récents proposent une approche différente : il ne s’agit pas simplement d’automatiser des vérifications isolées, mais d’orchestrer un processus complet de tests impliquant plusieurs agents d’IA qui collaborent entre eux de façon coordonnée.

Dans cette catégorie s’inscrit PentAGI, un projet open source présenté comme un système d’agents d’IA totalement autonomes dédié aux tests de pénétration complexes. La logique de base est simple à comprendre pour tout administrateur système ou développeur : plutôt qu’un seul outil renvoyant des résultats, il s’agit d’un «équipe» d’agents (avec rôles et spécialisations) qui planifient, exécutent, documentent et conservent la mémoire de leur travail.

Ce qu’est (et ce qu’il n’est pas) PentAGI

PentAGI est défini comme une plateforme de tests de sécurité automatisés fonctionnant de manière isolée dans des conteneurs Docker et offrant une interface web, des API (REST et GraphQL), un stockage persistant des résultats, ainsi qu’une approche « modulable » pour faciliter l’extension. En pratique, il combine plusieurs couches :

• Orchestration (agents décidant de l’étape suivante).
• Exécution (outils professionnels dans un environnement contrôlé).
• Mémoire (historique et connaissances réutilisables).
• Observabilité (métriques, traces, journaux et audit du comportement des agents).

Ce n’est ni un substitut à une équipe humaine, ni une baguette magique pour « casser » des systèmes. Son véritable intérêt, tant en systèmes qu’en développement, réside dans d’autres aspects : répétabilité, traçabilité et capacité à transformer les tests en un processus continu (et non une opération ponctuelle).

Pourquoi cela devrait importer aux sysadmins et développeurs

Pour un sysadmin, le problème chronique n’est pas l’insuffisance d’outils, mais le manque de temps : mises à jour, incidents, coûts, modifications d’infrastructure, renouvellement de certificats, renforcement de la sécurité… La sécurité devient souvent une liste incomplète de tâches « en attendant un moment plus favorable ». PentAGI vise précisément à réduire ce goulet d’étranglement : permettre que des tests complexes soient encapsulés et réalisés de manière récurrente.

Pour un développeur, la valeur réside dans la réduction du cycle entre modification et vérification : si une nouvelle fonctionnalité introduit un comportement risqué, il faut pouvoir le détecter avant qu’il ne soit déployé en production, avec des preuves et un rapport.

Architecture conçue pour l’exploitation (et pas seulement pour s’amuser)

Le référentiel décrit une architecture intégrant frontend web, backend, stockage sous PostgreSQL (comprenant la vectorisation pour la mémoire sémantique) et, optionnellement, un graphe de connaissances avec Neo4j via Graphiti. Il inclut également une pile d’observabilité avec des outils classiques du monde SRE (par exemple, Grafana) et un support pour la surveillance du comportement des modèles.

Le déploiement repose sur Docker et Docker Compose, avec des requis modestes pour un laboratoire : par exemple, au moins 2 vCPU et 4 Go de RAM, ainsi qu’un espace disque suffisant et une connexion Internet pour télécharger les images.

Ce positionnement a une importance cruciale pour les opérations : PentAGI ne cherche pas à être « une application de plus », mais un système composé de composants isolables, monitorables, évolutifs et auditable.

Exemples concrets d’usage en environnement contrôlé

Réalisé pour les administrateurs système et développeurs, l’intérêt principal est de voir PentAGI comme une pipeline de validation de sécurité plutôt que comme un « hacker automatique ».

1) Validation périodique du hardening en environnement de staging
Une entreprise maintient un environnement de préproduction répliquant la configuration de production (WAF, CDN, headers, règles de firewall, politiques TLS). PentAGI peut exécuter des tests réguliers après des modifications d’infrastructure (migration d’un équilibrage de charge, réglages d’Nginx/Apache, changements de règles de sécurité) et générer un historique de résultats, différences et rapports.

2) Vérification des régressions suite à des mises à jour de dépendances ou frameworks
Dans des projets à déploiements fréquents, le risque principal n’est pas une faille majeure, mais une régression futile : un endpoint qui ré-expose des données, une mauvaise configuration CORS, un panneau d’administration qui réapparaît, ou un changement de permissions sur un stockage. La logique multi-agents permet d’inspecter la surface d’attaque, de suivre les pistes, et de produire un rapport exploitable.

3) Audits internes avec traçabilité pour conformité
Lors d’audits (ISO, ENS, SOC 2, etc.), le principal enjeu est souvent de disposer d’une preuve continue. Une approche automatisée, bien gérée, peut aider à générer des preuves reproductibles : ce qui a été testé, quand, avec quelle configuration, et quelles corrections ont été apportées.

4) Formations et exercices contrôlés « blue team vs. red team »
En laboratoire, les équipes peuvent utiliser cet outil comme générateur de scénarios : non pas pour apprendre à « attaquer », mais pour apprendre à défendre et à améliorer détection, journaux, alertes et réponses.

Le point sensible : l’autonomie, mais aussi le risque opérationnel

Un aspect crucial à souligner pour un sysadmin : l’accès au socket Docker équivaut à disposer de privilèges très élevés. Le projet lui-même avertit que son déploiement peut nécessiter l’accès à docker.sock, ce qui influence directement la sécurité et la gestion des permissions sur l’hôte.

En clair : si quelqu’un déploie PentAGI « à la sauvage » sur un serveur partagé ou sans segmentation adéquate, cela peut ouvrir une porte à des risques opérationnels graves. Il est donc judicieux d’utiliser des approches comme la séparation des nœuds ou des workers, des réseaux isolés, et un proxy de sortie pour contrôler ce que le système peut interroger.

Il est également essentiel de suivre les bonnes pratiques : changer les crédentiels par défaut, limiter l’accès à l’interface, et traiter toute exécution automatisée comme une charge de travail critique.

Un changement de mentalité : la sécurité comme système, pas comme événement ponctuel

PentAGI s’inscrit dans une tendance forte : le « red team » n’est plus une activité ponctuelle, mais devient un processus instrumenté. La promesse ne se limite pas à déceler des failles, mais consiste à réduire l’entropie : documentation automatique, mémoire des vulnérabilités, répétition des tests, et télémetrie des actions du système.

Pour les sysadmins et développeurs, l’enjeu n’est pas de savoir si « cela va tout faire tout seul », mais plutôt comment le contrôler : qu’autoriser en matière de tests, dans quels environnements, avec quels limites, quels contrôles d’accès, et comment intégrer ces résultats au cycle de vie (tickets, CI/CD, revues, politiques).

Questions fréquemment posées

PentAGI peut-il améliorer la sécurité d’un WordPress ou d’une application web interne ?
Il peut contribuer comme couche de validation récurrente dans des environnements autorisés (staging/preproduction), notamment pour détecter des régressions, des configurations à risque et une surface d’attaque exposée suite à des changements.

Quels sont les risques de déployer une plateforme de pentesting autonome en Docker ?
Le principal risque est opérationnel : permissions excessives (par exemple, accès au socket Docker), absence d’isolement réseau ou crédentiels par défaut. Il faut déployer ce type d’outil avec une segmentation, un contrôle d’accès strict, et une bonne observabilité.

Comment PentAGI s’intègre-t-il dans un flux CI/CD pour des équipes de développement ?
En tant que contrôle de régression sécurité : il s’exécute après des changements importants (dépendances, configurations, endpoints critiques) et produit des rapports pouvant alimenter des issues ou tickets exploitables.

En quoi diffère-t-il d’un scanner de vulnérabilités traditionnel ?
Un scanner lance des tests prédéfinis pour identifier des failles. Un système multi-agent cherche à enchaîner des étapes, à suivre des hypothèses, et à produire des résultats enrichis de contexte, avec une gouvernance plus structurée.

Sources

• Repository officiel de PentAGI (vxcontrol/pentagi). (GitHub)