Comment l'IA et l'orchestration exploitent le véritable potentiel de la DLP

Lorsque le DLP est arrivé sur le marché au milieu des années 2000, il a été considéré comme la « prochaine grande innovation » en matière de sécurité : cet outil promettait de protéger les données sensibles, de limiter les risques internes et de soulager les problèmes de conformité. Pourtant, pour de nombreuses organisations, cette promesse n'a pas été à la hauteur.

Les premiers outils utilisés inspection gourmande en ressources et politiques manuelles et basées sur des règles (regex, dictionnaires, étiquettes de classification). Ils ont été conçus pour défenses des terminaux et des périmètres, avec une analyse sur site et une focalisation étroite sur les types de données connus et les services approuvés. Le modèle était réactif et produit volumes d'alertes basse fidélité car il manquait d'intention utilisateur et de contexte de flux de données dans le cloud et le SaaS.²

Le résultat a été coûteux : des alertes surchargées, des ajustements interminables des politiques et un gaspillage de ressources qui ont poussé de nombreuses entreprises à réduire ou à abandonner complètement la DLP. Cette déconnexion est frappante si l'on considère que 76 % des entreprises font toujours de la DLP une fonctionnalité essentielle¹. Comme le dit de façon mémorable Heidi Shey de Forrester, « la DLP est le fleuron de la cybersécurité : elle est brillante et pleine de promesses quant à ce que vous pouvez réaliser grâce à elle, mais aussi à un gâchis potentiel qui se retrouve dans toutes les failles.^*1 La DLP est certes omniprésente, mais elle a trop souvent entraîné une charge opérationnelle plus importante que la réduction des risques. Gartner note que les projets qui ne sont pas liés à des initiatives commerciales plus larges reflètent souvent « un programme de gouvernance de la sécurité des données absent ou immature », ce qui explique en partie le blocage de nombreux programmes.

L'évolution de l'IA dans la prévention des pertes de données

DLP aujourd'hui évolue. Grâce à l'IA et au contexte des données, les solutions modernes peuvent détecter les risques réels avec plus de précision, réduire le volume d'alertes et appliquer les politiques avec beaucoup moins d'efforts manuels. Mais toutes les IA ne sont pas créées de la même manière. Trop souvent, ce qui est présenté sous le nom d'IA n'est en fait qu'une interface en langage naturel, utile pour les requêtes, mais qui n'améliore pas de manière significative la détection ou l'automatisation.

La véritable avancée se produit lorsque l'IA est intégrée directement dans le couche d'intelligence DLP. Au lieu de se fier uniquement à l'inspection du contenu, les systèmes modernes analysent contexte commercial, comportement des utilisateurs et modèles de mouvement des données pour prendre de meilleures décisions. Par exemple, l'IA peut faire la distinction entre un employé des finances qui envoie des documents de cession à un conseiller agréé de manière légitime et lorsque l'envoi de ces mêmes données vers une adresse e-mail personnelle ou un domaine concurrent constitue une violation.

En postulant logique basée sur les risques à grande échelle, l'IA permet de rationaliser le triage, de créer automatiquement des politiques et d'améliorer continuellement leur application. Ces fonctionnalités ne sont pas réalisables avec un réglage manuel. Les analystes du secteur se font l'écho de cette évolution. Gartner observe que « l'IA et le ML sont en train de remodeler la DLP en réduisant le recours à la classification statique et en permettant des contrôles adaptatifs et contextuels ».^*2 Forrester souligne également que « la DLP moderne prend en compte à la fois le contenu et le contexte, permettant des réponses plus fiables basées sur les risques ».^*1‍

Qu'est-ce que l'orchestration DLP ?

Les contrôles DLP ne se limitent pas à un seul produit. Ils sont intégrés à de nombreux produits de sécurité : passerelles de messagerie, agents de terminaux, pare-feux d'entreprise, CASB, outils SaaS natifs, passerelles Web et des catégories encore plus récentes telles que la sécurité des navigateurs ou de l'IA.

Les entreprises peuvent activer la DLP dans ces outils pour bloquer les mouvements de données non autorisés via les canaux d'exfiltration initiés par l'utilisateur : messagerie, terminaux, réseaux, cloud et Web.

Le problème est que chacun de ces outils fonctionne de manière isolée. Ils génèrent leurs propres alertes, appliquent leurs propres politiques et partagent rarement le contexte. Cette fragmentation a rendu la DLP bruyante, incohérente et difficile à gérer à grande échelle - ce qui complique les difficultés liées à l'analyse des alertes, à l'ajustement des politiques et au maintien d'un niveau quelconque de cohérence.

L'orchestration DLP est une couche d'intelligence qui s'ajoute aux outils DLP existants. Il les connecte via des API, centralise les alertes et les politiques et applique l'IA pour automatiser le triage et la réponse. Comme le dit Francis Odum de la SACR, « l'avenir ne consiste pas à remplacer les outils existants, mais à les améliorer grâce à un « cerveau politique » alimenté par l'IA. »

L'Omni DLP de Cyera est la première mise en œuvre de ce modèle. Voici comment il assure l'orchestration DLP dans la pratique :

• Unifie détection via les outils DLP en centralisant les alertes et la gestion des politiques
• Automatise triage en agrégeant et en résumant chaque alerte, en filtrant les activités bénignes et en signalant les incidents critiques, le tout grâce à l'IA
• Améliore les performances des politiques en identifiant les faux positifs, en suivant la précision au fil du temps et en recommandant des modifications des règles pour renforcer la couverture et l'application

Le rôle du DSPM

L'orchestration DLP renforce la manière dont les entreprises protègent données en mouvement et données en cours d'utilisation, mais toutes les données sensibles ne passent pas par le câble. De grandes quantités de ces données restent en suspens, souvent invisibles ou non classées par la DLP traditionnelle.

C'est ici gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) apporte une valeur ajoutée considérable. Le DSPM découvre les données sensibles et risquées où qu'elles se trouvent, identifie les personnes qui y ont accès et cartographie leur flux. Il fournit un moyen évolutif et automatisé de détecter les risques qui nécessiteraient autrement un engagement manuel pénible avec les parties prenantes de l'entreprise.

Associé à l'orchestration, le DSPM étend la portée de la DLP. Les mêmes données que DSPM identifie au repos peuvent informer et renforcer les politiques de détection et d'application des DLP dans votre pile DLP existante. Ensemble, DSPM et DLP créent un cycle d'auto-renforcement qui améliore en permanence la précision, la couverture et la position globale en matière de sécurité des données.

La DLP traditionnelle n'était pas viable auparavant. Aujourd'hui, alors que les charges de travail pilotées par l'IA s'accélèrent et que les données s'étendent sur tous les systèmes, le défi ne fait que s'aggraver. Gartner prédit que d'ici 2027, 70 % des RSSI adopteront une approche consolidée pour gérer à la fois les risques internes et les cas d'utilisation liés à l'exfiltration de données². Sans orchestration, les organisations se retrouvent dans des angles morts et se retrouvent face à un flot d'alertes non corrélées. Ils ne disposent pas non plus d'un moyen clair de voir comment l'entreprise utilise les données, d'identifier ce qui est réellement critique et d'appliquer les protections avec précision.

Transformer l'orchestration en résultats

Caméra Omni DLP est conçu pour répondre aux besoins des organisations où qu'elles se trouvent.

Pour les organisations qui programme DLP abandonné, immature ou inexistant, Omni DLP établit rapidement des protections. Les politiques suggérées et l'analyse automatique des alertes produisent des résultats en quelques semaines au lieu de plusieurs mois.

Pour les organisations qui programmes DLP établis, Omni DLP se connecte à des outils disparates et enrichit les alertes en fonction du contexte. Cela réduit la fatigue liée aux alertes, améliore la précision de la détection et aide les équipes à se concentrer sur incidents critiques. Il évalue également les politiques DLP existantes pour identifier où se situent les contrôles surblocage ou sous-application, permettant aux équipes d'ajuster les politiques pour des raisons de précision et de couverture.

Omni DLP ne remplace pas ce que vous possédez déjà. C'est tire parti des investissements DLP existants en orchestrant les différents outils, en veillant à ce que les politiques soient appliquées de manière cohérente et que les alertes soient classées par ordre de priorité dans le bon contexte.

La preuve en action

Une entreprise était confrontée à un ancien outil DLP qui signalait presque tous les e-mails sortants comme présentant des risques. L'équipe a été submergée de faux positifs. Les communications légitimes des clients ont été bloquées en même temps que de véritables violations, ce qui a rendu presque impossible la détection des véritables risques.

Une fois l'orchestration en place, la différence a été immédiate. Le système a révélé des incidents répétés au cours desquels un employé a partagé des informations sensibles avec des tiers non autorisés, des problèmes qui étaient auparavant cachés dans le bruit, tout en permettant à des messages légitimes de circuler sans interruption.

En quelques jours, l'équipe de sécurité a mis en place des politiques précises qui ont remplacé des mois d'échec de réglage manuel.

Dans tous les déploiements, les entreprises signalent régulièrement :

• 95 % d'alertes inexactes en moins
• 90 % d'efforts manuels en moins pour la gestion des politiques et le triage
• Visibilité à panneau unique via la messagerie, les terminaux, le cloud et le Web

L'intégration sans agent permet d'obtenir ces résultats en quelques minutes, et non en plusieurs mois, en se connectant directement via des API.

L'urgence du moment

Avec 72 % des entreprises prévoient d'investir davantage dans les capacités DLP au cours de l'année prochaine¹, les responsables de la sécurité sont déterminés à ne pas répéter les échecs du passé. Nombre d'entre eux associent visibilité et application, en combinant le DSPM pour cartographier les données sensibles au repos et la DLP pour les protéger en mouvement.

Ensemble, ils réduisent les efforts inutiles, améliorent la précision et unifient la posture avec la protection.

Cyera Omni DLP fournit le chaînon manquant : rendre la protection des données efficace, évolutive et durable dans l'environnement actuel. Que vous repartiez à zéro, que vous redémarriez après des tentatives infructueuses ou que vous modernisiez un programme existant, Cyera propose une automatisation, une orchestration et une intelligence contextuelle pilotées par l'IA. Il réduit le bruit, accélère le retour sur investissement et répond à la promesse de longue date de prévention des pertes de données.

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1. Forrester, Le guide de la prévention moderne des pertes de données, Heidi Shey, juin 2025
2. Gartner, Guide du marché pour la prévention des pertes de données, Andrew Bales et coll., avril 2025
3. UNE CICATRICE, Création de la couche d'intelligence pour la prochaine vague de prévention des pertes de données, Francis Odum, juin 2025

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