Un nouveau rapport du Threat Labs de Netskope révèle que les systèmes d’IA divulguent de plus en plus de données sensibles à des utilisateurs non autorisés à mesure que l’adoption du protocole MCP s’accélère.
Tribune – Selon une nouvelle étude présentée dans le rapport Netskope 2026 consacré à l’IA, les compromissions des politiques de données en aval constituent désormais la deuxième forme la plus courante de compromission liée à l’IA en entreprise. Avec un total de 924 alertes sur 10 000, soit près d’une alerte sur dix, seules les compromissions des politiques de données en amont sont plus fréquentes.
Des compromissions en aval surviennent lorsqu’un service d’IA renvoie des informations auxquelles un utilisateur ou un agent n’est pas autorisé à accéder. L’an dernier, leur fréquence a plus que doublé, passant d’une moyenne de 12 à 31 compromissions par semaine et par organisation. Cette hausse a été encore plus marquée parmi les 25 % d’organisations les plus touchées, où le nombre de compromissions est passé de 72 à 206 par semaine.
Cette progression est portée par l’adoption rapide du Model Context Protocol (MCP), un standard ouvert qui permet aux modèles et agents d’IA de se connecter à des sources de données et des outils externes. En l’espace de dix semaines, le nombre d’utilisateurs accédant à des serveurs MCP distants a augmenté de 250 %, tandis que le volume de transactions MCP a progressé de 375 %. Si cette évolution permet aux systèmes d’IA d’accéder à davantage de données d’entreprise, elle crée également de nouveaux risques que des personnes ou des agents non autorisés reçoivent des informations sensibles.
Les compromissions des politiques de données en amont, c’est-à-dire lorsque des utilisateurs ou des agents transmettent des informations sensibles à une application d’IA, demeurent le risque le plus courant, avec un total de 8 752 sur 10 000 alertes liées à l’IA. Toutefois, le rapport montre que l’éventail des menaces liées à l’IA en entreprise s’élargit. Outre les compromissions en aval, les organisations détectent également des compromissions de règles de filtrage des contenus (154), des tentatives d’injection de prompts et de jailbreaking (129), ainsi que des demandes délibérées d’informations sensibles (28). Les codes malveillants restent la catégorie la moins fréquente avec cinq alertes pour 10 000. Néanmoins, ils constituent une menace particulièrement critique, en raison de leur possible exécution directe par un agent autonome ou intégration à une base de code plus vaste.
L’étude évalue également comme faibles les chances que le Shadow AI disparaisse. Aujourd’hui, 30 % des utilisateurs de l’IA en entreprise n’utilisent que des applications d’IA personnelles, tandis que 14 % supplémentaires exploitent à la fois des outils personnels et des outils gérés par l’organisation. Bien que l’usage du Shadow AI ait diminué avec le déploiement d’outils d’IA gérés, cette tendance s’est stabilisée aux alentours de mars 2026 avant de commencer à s’inverser légèrement. Cela laisse penser que les organisations encadrent de plus en plus l’utilisation des applications d’IA personnelles, plutôt que de chercher à faire migrer systématiquement chaque utilisateur et chaque cas d’usage vers une plateforme gérée.
« Le paysage des menaces de 2026 a dépassé le stade de détection du Shadow AI pour entrer dans une phase caractérisée par des risques bidirectionnels liés aux agents d’IA, explique Ray Canzanese, Directeur du Threat Labs de Netskope. Nous ne nous contentons plus de surveiller les prompts que les employés envoient à des modèles tiers. Nous assurons désormais la gouvernance de l’intégrité de la chaîne d’approvisionnement de l’IA. L’intégration rapide du protocole MCP crée une passerelle entre nos sources de données internes et les agents externes, tandis que l’essor des outils de codage autonomes comme Cursor et Claude Code a considérablement abaissé les barrières à l’exécution automatisée de code malveillant. Pour les équipes de sécurité, cela impose de passer d’une simple inspection des flux de données à une inspection bidirectionnelle. Chaque interaction impliquant un agent doit dorénavant être considérée comme un vecteur d’exécution potentiel, et non plus comme une simple requête de données. »
Autres conclusions :
- Le volume moyen de prompts a triplé en un an, passant de 1 498 à 4 731 prompts par organisation et par semaine. Les 25 % d’organisations enregistrant les volumes les plus élevés génèrent au moins 19 292 prompts par semaine.
- Au cours de l’année écoulée, le taux d’adoption des applications d’IA dédiées au codage est passé de 42 % à 84 %. Claude Code est désormais utilisé par 75 % des organisations et Codex par 58 %, alors que ces deux outils affichaient des taux d’adoption inférieurs à 1 % un an plus tôt.
- 41 % des organisations utilisent dorénavant Ollama pour exécuter des modèles d’IA en local, alors que les entreprises cherchent à mieux contrôler les environnements où les données sont traitées et à réduire leur dépendance aux plateformes cloud.
- La proportion d’utilisateurs accédant chaque semaine à des applications d’IA en entreprise est passée de 34 % à 59 %. Au sein des 25 % d’organisations les plus actives, au moins 77 % des employés utilisent désormais l’IA chaque semaine.
- Les données réglementées et le code source ont chacun représenté 35 % des compromissions en amont, suivis de la propriété intellectuelle (20 %), et des mots de passe et clés (10 %).
- Le nombre d’utilisateurs confrontés à des leurres malveillants liés à l’IA a fortement augmenté depuis mars 2026. Les campagnes récentes comprenaient notamment de faux installateurs d’applications d’IA, des pages de phishing et des outils de développement contenant des chevaux de Troie.
À propos du rapport
Le rapport Netskope 2026 consacré à l’IA s’appuie sur des données d’utilisation agrégées collectées via la plateforme Netskope One auprès d’un sous-ensemble de clients Netskope entre juin 2025 et juillet 2026.
