L’illusion du tout-LLM : pourquoi les meilleurs SOC combinent les IA plutôt que de tout confier à ChatGPT
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Alors que les promesses de l’intelligence artificielle générative inondent les discours industriels, un constat s’impose dans le domaine de la cybersécurité : les modèles de langage de grande taille (LLM) ne sont ni suffisants, ni adaptés pour piloter seuls la défense numérique des organisations. Loin de l’idée d’un copilote omniscient, les centres opérationnels de sécurité (SOC) les plus avancés misent désormais sur des architectures hybrides, associant IA classiques, moteurs de règles, analyse de graphes et agents spécialisés.
Un fantasme de substitution, pas une réalité opérationnelle
Depuis l’irruption de ChatGPT dans le grand public, le secteur de la cybersécurité a vu émerger une vision simplifiée : celle d’un analyste augmenté capable de déléguer l’ensemble des tâches de tri, d’investigation et de remédiation à un LLM. En théorie, le modèle génératif pourrait lire un log, interpréter une alerte, déterminer un scénario d’attaque et recommander une réponse. En pratique, cette automatisation intégrale se heurte à plusieurs limites critiques : lenteur des temps de traitement, coût énergétique, variabilité des réponses, et surtout incapacité à garantir une cohérence décisionnelle.
Le problème majeur des LLM n’est pas seulement l’hallucination, c’est la consistance. Deux analyses identiques peuvent donner deux conclusions divergentes. Or dans un SOC, la reproductibilité des décisions est un impératif de confiance.
Les modèles classiques restent essentiels
Les outils d’IA déjà intégrés depuis des années dans les environnements de sécurité – algorithmes statistiques, modèles de détection comportementale, systèmes experts embarqués – n’ont pas disparu. Ils apportent des garanties que les LLM ne fournissent pas : vitesse d’exécution, explicabilité native, faible consommation de ressources, stabilité des résultats.
Les modèles analytiques ont encore une vraie valeur. Ils permettent des détections fiables sur des cas d’usage précis, sans effet boîte noire. C’est le cas des moteurs anti-ransomware embarqués, des agents de détection d’encryption anormale ou encore des IA comportementales pour la gestion des accès.
L’architecture gagnante : spécialisation, orchestration, supervision
Face aux limites du “LLM unique”, les acteurs les plus en pointe adoptent une logique modulaire. Plutôt que de tout faire reposer sur un modèle central, ils déploient des IA spécialisées sur des tâches ciblées – parsing de logs, classification d’emails suspects, analyse de configuration – orchestrées par des systèmes de graphes ou de règles évolutives.
Les LLM peuvent alors jouer un rôle pertinent : contextualisation, interprétation de données non structurées, génération de résumés, mais toujours dans un cadre supervisé, avec des garde-fous explicites. Chez Kevlar, par exemple, chaque décision d’IA est traçable, auditable, et enrichie de feedbacks humains. L’objectif n’est pas de remplacer l’analyste, mais de lui faire gagner du temps sans perdre la maîtrise.
Une IA utile est une IA humble, locale, contrôlée
Du côté de Microsoft, la prudence prévaut. Arnaud Jumelet lors de l’édition 2025 de InCyber, rappelle que les solutions déployées en production sont souvent hybrides et locales, comme le “scareware blocker” embarqué dans Edge, qui utilise une IA de vision légère pour détecter les faux messages d’alerte. “Ces modèles sont petits, rapides, et respectueux de la vie privée. C’est ce type d’IA que nous privilégions sur des usages sensibles.”
En creux, c’est la fin du mythe de l’IA unique et centralisée. Les contraintes de la cybersécurité – conformité, auditabilité, gestion des faux positifs – imposent une IA distribuée, adaptée aux contextes, et surtout contrôlable.
Vers une intelligence collective, pas centralisée
Plutôt qu’un copilote généraliste, c’est une constellation d’agents spécialisés qui semble aujourd’hui le modèle le plus prometteur. Des modules agiles, capables d’interagir avec des données variées, mais supervisés par des humains et intégrés dans un cadre de gouvernance rigoureux.
L’automatisation massive des tâches ne signifie pas l’autonomie des décisions. Elle impose au contraire une nouvelle répartition du travail entre l’homme et la machine, où la fiabilité, la cohérence et la contextualisation priment sur la génération de texte fluide.
Dans un monde où chaque faux pas peut ouvrir une faille critique, la cybersécurité n’a pas besoin d’un oracle. Elle a besoin d’un réseau d’IA explicables, spécialisées et responsables. Et d’humains capables d’en faire bon usage.
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