L’AI pour se protéger des cyberattaques
Selon le Capgemini Research Institute, l’AI serait le meilleur moyen de se protéger contre la prochaine génération de cyberattaques.
En cas de cyberattaque majeure, trois entreprises sur quatre entendent recourir à l’AI. Ou, à tout le moins, pouvoir y recourir. La nuance est importante. Intégrer l’AI aux solutions de cybersécurité est devenu indispensable. En cause ? La multiplication du nombre de points de données à surveiller afin de détecter et de prévenir toute intrusion.
Dans son étude «Reinventing Cybersecurity with Artificial Intelligence: the new frontier in digital security», le Capgemini Research Institute plante le contexte. La nature même des menaces change. Le nombre de cyberattaques exigeant une intervention immédiate ne fait que croître. Pour 42% des répondants, la rapidité ne cesse d’augmenter. Le nombre d’attaques automatisées, aussi, évolue à un rythme plus soutenu.
Trop de cyberattaques
Pour Capgemini, l’avenir de la cybersécurité passe donc par l’AI. Dans l’ordre des priorités, la réduction des délais d’intervention (74%). Ainsi, l’AI permettrait une réduction (moyenne) de 12% du temps nécessaire pour la détection des menaces, la correction des failles et le déploiement des correctifs. Par ailleurs, 60% des répondants estiment qu’elle renforce l’efficacité du travail des spécialistes.
Du coup, on peut s’attendre à une envolée des budgets consacrés à l’AI. Ils devraient augmenter de près d’un tiers au cours de l’exercice 2020. Il est vrai qu’on vient de loin. Seule une organisation sur cinq utilisait déjà l’AI avant 2019…
Des barrières à lever
Il existe cependant des freins au déploiement de l’AI à grande échelle. Ainsi, 69% des dirigeants interrogés déclarent ne pas savoir comment déployer les PoC à grande échelle. De plus, la moitié des organisations interrogées a indiqué être confrontée à des défis d’intégration avec leurs infrastructures en place. Par ailleurs, 54% des entreprises n’auraient toujours pas identifié les ensembles de données nécessaires pour rendre les algorithmes opérationnels.
«Les entreprises doivent d’abord s’attaquer aux défis sous-jacents d’implémentation, indique Anne-Laure Thieullent, responsable de l’offre AI and Analytics du groupe Capgemini. Une feuille de route s’impose. Elle devrait permettre de se focaliser sur les cas d’utilisation qui peuvent être mis à l’échelle le plus facilement.»
Cet article parle de "Artificial Intelligence"
Artificial Intelligence, Deep Learning, Machine Learning