Proofpoint, Inc. a annoncé le système Proofpoint Agentic Data and AI Security, conçu pour sécuriser l’IA et les données comme un risque unique et interconnecté. Ses capacités innovantes permettent aux organisations de déployer en toute sécurité des agents d’IA n’ayant accès qu’aux seules données dont ils ont besoin, en fonction de l’intention, tout en traduisant les politiques métiers existantes en contrôles d’exécution et en mettant continuellement au jour les risques émergents liés à l’activité humaine et à l’IA autonome. Les agents d’IA découvrent, accèdent, transforment et agissent désormais sur des données sensibles à une échelle qu’aucune revue manuelle ne peut égaler.
Les outils d’IA perçoivent souvent l’intention mais pas l’accès aux données, et les outils de protection des données voient les données sensibles mais pas l’intention de l’agent. À mesure que ces interactions se multiplient, ne voir que la moitié du tableau laisse des risques critiques dans l’angle mort. Sécuriser l’IA et les données séparément ne suffit plus ; il faut un système capable d’agir aussi vite que le risque apparaît.
En outre, la gouvernance de l’IA dépasse désormais la seule perte de données. Les agents peuvent interagir avec les systèmes de l’entreprise, prendre des décisions et exécuter des transactions, créant des risques financiers, opérationnels, de conformité et de sécurité. Le rapport Proofpoint 2026 AI and Human Risk Landscape a constaté que 87 % des organisations ont fait passer les assistants d’IA au-delà de la phase pilote, mais que 52 % ne sont pas confiantes dans la capacité de leurs contrôles à détecter une compromission.
Les équipes de sécurité doivent désormais définir et faire respecter le comportement de l’IA en temps réel. Le système agentique raisonne au niveau de l’agent, en s’appuyant sur les mêmes contextes d’identité, d’accès et de données qui protègent déjà les données de plus de 14 000 entreprises. Il est construit sur le Proofpoint Knowledge Graph, qui en constitue le socle, en reliant l’activité d’IA à la sensibilité des données, à l’identité, à l’accès, au comportement et à l’intention via des modèles Nexus.
Par-dessus, trois nouveaux agents travaillent à partir d’une compréhension partagée du risque plutôt que de trois visions partielles : Zero-Touch Detection : le Detection Agent considère l’intention et l’accès comme un signal unique, mettant en avant la poignée d’actions qui comptent au lieu du flot d’anomalies que les outils traditionnels ne cessent de générer. Instant Investigation : l’Investigation Agent reconstitue automatiquement ce qui s’est passé à travers les données, l’identité et le comportement, transformant une enquête qui nécessitait autrefois des jours de corrélation manuelle en quelques minutes. Protection Optimization : le Remediation Agent transforme cette compréhension en action, de la remédiation des accès à l’optimisation des politiques de DLP, avec un humain dans la boucle pour la gouvernance.
Les Proofpoint Semantic Business Policies traduisent les exigences de gouvernance existantes en contrôles d’IA appliqués en continu. Une organisation peut prendre une règle déjà inscrite dans son code de conduite, comme l’interdiction d’interactions avec des contenus liés aux jeux d’argent, et l’exprimer en langage clair : « Do not allow interactions with gambling content. » Proofpoint interprète l’intention derrière la politique, identifie les systèmes capables de la mettre en œuvre et génère les contrôles d’exécution pour l’appliquer automatiquement. Combinées à Proofpoint Intent-Based Access Control, ces politiques évaluent le comportement de l’IA au regard à la fois des exigences de l’entreprise et de la finalité prévue d’un agent, qu’un salarié agisse via un assistant d’IA ou qu’un agent autonome agisse en son nom, à la vitesse de l’IA.
Agentic Insights utilise des agents de raisonnement autonomes pour analyser les interactions d’IA, l’usage des outils, les décisions de politique et les schémas comportementaux afin de mettre au jour des risques émergents. Lorsqu’un risque est validé, Proofpoint peut recommander une Semantic Business Policy pour encadrer un comportement similaire, transformant de nouveaux renseignements en protection applicable. Dans les workflows de sécurité de l’IA et des données, des capacités de détection, d’investigation et de remédiation conçues à cet effet transforment un contexte connecté en action autonome, tandis que les Semantic Business Policies et Agentic Insights suivent le rythme de risques que l’organisation n’a pas encore définis.
Ensemble, ces éléments permettent de prioriser le risque réel, d’accélérer les investigations grâce à des signaux liés aux données, à l’identité, à l’accès et au comportement, et de réduire l’exposition via des actions telles que la remédiation des accès, l’optimisation des politiques de DLP et des contrôles d’exécution opposables, afin de limiter le travail manuel à mesure que l’activité d’IA se développe. Les capacités du Proofpoint Agentic Data and AI Security System, ainsi que les Semantic Business Policies et Agentic Insights, devraient être disponibles d’ici la fin de l’année 2026.
