Alors que les tensions géopolitiques redéfinissent les champs de bataille numériques, les stratégies de cybersécurité évoluent à un rythme accéléré. L’un des changements majeurs est l’adoption rapide de l’architecture Zero Trust (ZTA), renforcée par l’intelligence artificielle. Dans le contexte de la guerre hybride — mêlant tactiques militaires traditionnelles et cyber-espionnage — la ZTA pilotée par l’IA joue un rôle crucial dans la protection des infrastructures nationales, des actifs d’entreprise et des données individuelles. Cet article explore comment l’IA renforce les modèles Zero Trust et pourquoi cette architecture devient indispensable pour les États et les organisations du monde entier.

L’IA comme moteur de l’analyse comportementale dans le Zero Trust

Le principe du Zero Trust est de ne faire confiance à aucun utilisateur ni à aucun système par défaut, même s’ils se trouvent dans le périmètre du réseau. Cette approche exige une vérification continue, et c’est là que l’IA révèle tout son potentiel. Les modèles d’apprentissage automatique analysent en temps réel les comportements des utilisateurs, des appareils et des services, détectant les anomalies et signalant les menaces potentielles avec une grande précision. Contrairement aux systèmes basés sur des règles fixes, l’IA apprend dynamiquement à partir des comportements évolutifs, réduisant les faux positifs tout en identifiant les attaques sophistiquées dès les premières phases.

Concrètement, des moteurs alimentés par l’IA surveillent les connexions, les empreintes des appareils ou encore les tentatives d’accès à des zones segmentées. Grâce à la détection d’anomalies et à l’analyse comportementale des utilisateurs (UBA), ces systèmes alertent sur les menaces internes ou les identifiants compromis avant que les dommages ne soient causés. Ce mécanisme est essentiel dans les conflits hybrides, où les attaquants imitent des utilisateurs légitimes ou utilisent des techniques d’ingénierie sociale.

En outre, l’IA améliore les systèmes de notation des risques. Plutôt que d’appliquer des politiques statiques, les organisations peuvent mettre en œuvre des contrôles d’accès adaptatifs. Par exemple, si le comportement d’un utilisateur diffère de ses habitudes horaires ou géographiques, le modèle IA peut exiger une authentification supplémentaire ou isoler automatiquement la session.

Cas d’usage concrets de la surveillance améliorée par l’IA

Les secteurs critiques tels que la défense, la santé et la finance bénéficient déjà des systèmes de surveillance pilotés par l’IA. Par exemple, des gouvernements utilisent des outils de gouvernance d’identité pour contrôler les accès au sein des services sensibles. Dans certains pays membres de l’OTAN, des dispositifs de sécurité de réseau intégrant l’apprentissage automatique permettent de distinguer les flux légitimes des opérations d’espionnage commanditées par des États.

Dans le domaine médical, la ZTA évite l’accès non autorisé aux données sensibles des patients en vérifiant continuellement les droits et les interactions avec les bases de données. Lorsqu’un comportement suspect est détecté (extractions massives, scripts inhabituels), le système bloque automatiquement ou alerte l’équipe sécurité.

Les entreprises privées utilisent aussi l’IA dans les SIEM (Security Information and Event Management), pour analyser de grandes quantités de données non structurées et en tirer des informations exploitables en matière de cybersécurité, ce qu’un système classique ne permettrait pas à cette échelle.

Sécurisation des infrastructures critiques dans les conflits hybrides

Les infrastructures critiques — électricité, eau, télécommunications, transports — sont devenues des cibles majeures de la guerre hybride. Les attaquants cherchent à provoquer des perturbations sociales ou économiques en paralysant ces services essentiels. Dans ce contexte, la ZTA enrichie par l’IA agit comme un bouclier proactif et multi-couche.

Les modèles d’IA fournissent une intelligence prédictive, permettant de détecter les signes d’attaque bien avant qu’ils ne se concrétisent. Le deep learning identifie les tentatives de reconnaissance, les scans de réseau ou les mouvements latéraux avant toute compromission profonde. Ces systèmes bloquent les accès suspects en temps réel via une segmentation du réseau par zones.

Autre couche essentielle : l’intégration de l’IA dans les environnements OT (technologies opérationnelles). Les logiciels industriels étant souvent anciens et difficiles à mettre à jour, l’IA crée des périmètres de sécurité virtuels et surveille les communications pour repérer des anomalies — sans avoir à modifier les systèmes existants.

Intégration de l’IA dans les programmes publics de sécurité

Dans l’UE, des partenariats publics-privés financent des projets de cybersécurité qui intègrent l’IA à la protection des infrastructures critiques. Par exemple, l’ENISA a défini des cadres de sécurité basés sur l’IA pour les réseaux électriques, intégrant le Zero Trust et l’analyse prédictive.

Au Royaume-Uni, le NCSC soutient le déploiement d’outils de détection autonomes dans le secteur de l’énergie. Ces solutions utilisent l’apprentissage supervisé pour détecter précocement les ransomwares et isoler les machines compromises.

Dans des pays plus exposés comme l’Ukraine, l’IA et le Zero Trust assurent la sécurité des bases de données gouvernementales et des réseaux de défense civile. Ces systèmes garantissent l’intégrité des données, même durant les attaques physiques ou numériques.

Adoption du Zero Trust par les agences gouvernementales

Les administrations sont en première ligne face aux attaques de type espionnage ou sabotage. Leurs réseaux abritent des informations sensibles et sont souvent interconnectés entre ministères, régions et services. Le recours à l’IA permet ici de fluidifier les opérations sans compromettre la sécurité.

Grâce à l’IA, les politiques d’accès sont dynamiques et contextualisées : lieu, rôle, appareil, statut de session. Les systèmes publics n’utilisent plus de listes statiques, mais des contrôles basés sur l’analyse en temps réel, ce qui réduit les erreurs humaines et améliore la résilience globale.

Un cas d’usage pertinent : l’authentification biométrique comportementale. De plus en plus de portails d’État authentifient les utilisateurs selon leur vitesse de frappe ou mouvements de souris, au lieu des simples mots de passe. Cela renforce la sécurité face aux vols de credentials ou aux duplications de carte.

Exemples issus du secteur défense et renseignement

Le DoD américain et le GCHQ britannique ont mis en œuvre des architectures Zero Trust basées sur l’IA. Le programme « Comply-to-Connect » du Pentagone exige que chaque appareil soit vérifié automatiquement avant d’accéder au réseau, écartant immédiatement les équipements non conformes.

Dans les services de renseignement, l’IA analyse les logs, les communications, l’usage des fichiers, pour identifier les comptes compromis ou les comportements suspects. Elle assiste les analystes dans le tri et la hiérarchisation des incidents critiques.

Enfin, les coopérations inter-agences sont facilitées par des orchestrateurs de politique ZTA. Ces plateformes harmonisent les exigences de sécurité entre différents services de l’État, rendant le partage d’information plus fluide sans affaiblir la défense globale.