IA et cybersécurité : pourquoi les entreprises construisent des jumeaux numériques de leurs systèmes
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Pour anticiper les attaques informatiques, une nouvelle approche émerge avec la création d’un jumeau numérique du système d’information pour entraîner une intelligence artificielle à détecter et simuler les chemins d’attaque possibles. Une logique défensive inversée, qui s’impose dans les secteurs sensibles et réglementés.
Simuler l’attaquant pour défendre mieux
L’idée est de copier virtuellement l’architecture IT de l’entreprise — serveurs, ports, services exposés, configurations réseau — puis injecter les vulnérabilités connues identifiées dans les bases publiques (CVE). Cette version virtuelle du système, ou jumeau numérique, permet ensuite à une IA d’y évoluer comme le ferait un attaquant.
L’agent IA s’entraîne en boucle à exploiter les failles. Il teste différentes séquences pour progresser dans le réseau. L’objectif est d’identifier les chemins les plus critiques, ceux qui permettraient à un attaquant réel de compromettre des systèmes clés. Ce processus repose sur l’apprentissage par renforcement, une méthode déjà utilisée en robotique et dans les jeux, aujourd’hui adaptée à la cybersécurité.
Un changement de posture
L’approche diffère radicalement des outils classiques. Il ne s’agit plus d’attendre une alerte ou de scanner passivement les ports ouverts, mais de construire une simulation active du risque, capable d’anticiper ce qui pourrait se produire dans des conditions réelles.
L’intérêt est double :
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- Mieux prioriser les correctifs (toutes les failles ne se valent pas dans un contexte donné)
- Documenter les scénarios à haut risque pour les intégrer à la gouvernance de la sécurité
Des cas d’usage concrets
Des expérimentations menées par des chercheurs de l’Université de Lorraine ont montré qu’un agent IA, entraîné sur un jumeau numérique, pouvait identifier des enchaînements de vulnérabilités permettant de compromettre jusqu’à 69 % d’un réseau simulé — sans avoir été exposé au système cible auparavant. Le modèle de langage utilisé (SecureBERT) permettait à l’IA de “comprendre” les descriptions techniques des failles.
Ces résultats ouvrent la voie à un usage opérationnel dans les grandes entreprises, notamment dans les secteurs soumis à DORA, NIS2 ou aux règles RGPD sur la sécurité des données.
Une démarche stratégique pour les directions générales
Construire un jumeau numérique, c’est se doter d’un outil d’aide à la décision. Les simulations peuvent être présentées en comité des risques, servir à justifier des arbitrages budgétaires, ou à démontrer une diligence proactive en cas d’incident. L’intégration de ces outils dans le pilotage de la sécurité devient un enjeu de gouvernance.
Pour les directions financières et juridiques, cette approche permet également de mieux documenter l’exposition au risque et d’aligner les priorités techniques sur les enjeux métiers.
Vers une standardisation ?
Plusieurs éditeurs de cybersécurité commencent à proposer des solutions basées sur ce principe, combinant moteur de simulation, moteur d’IA et visualisation des chemins d’attaque. Le marché est encore émergent, mais la logique est claire : dans un monde où l’attaque est automatisée, la défense doit l’être aussi — et anticipée.
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