L’utilisation de l’IA pour automatiser certaines tâches est devenue monnaie courante et les tests d’intrusion (pen testing) n’y échappent pas. À mesure que les outils pilotés par l’IA gagnent en sophistication, certains se demandent : ces systèmes pourraient-ils rendre les pentesters humains totalement obsolètes ? Explorons les forces et les limites de l’IA en matière de sécurité offensive et nous verrons en quoi l’expertise humaine en Red Team conserve un rôle essentiel dans un monde de plus en plus automatisé.

Quel rôle l’IA joue-t-elle déjà dans les tests d’intrusion ?

L’IA joue déjà un rôle de soutien (mais influent) tout au long du cycle de vie d’un test d’intrusion :

1. Tri et hiérarchisation : les outils modernes utilisent l’apprentissage automatique pour prioriser les actifs à haut risque et repérer les groupes de vulnérabilités potentielles. Les plateformes de découverte basées sur l’IA s’appuient sur des flux de threat intelligence et des évaluations passées pour recommander les zones à cibler en priorité. Cela permet de réduire la charge de travail manuelle.
2. Assistance à la validation : les modèles de langage sont déjà expérimentés pour générer des codes de preuve de concept ou des tests de robustesse automatisés. En pratique, les testeurs combinent les payloads proposées par l’IA (codes malveillants générés) à leur propre expertise. Cela accélère la phase de développement d’exploit en fournissant une première ébauche que l’humain affine ensuite, plutôt que de la remplacer.
3. Hameçonnage (phishing) et simulations d’ingénierie sociale : les générateurs de contenu optimisé par l’IA peuvent créer en masse des e-mails de spear phishing personnalisés ou des pages de phishing, en exploitant les données disponibles publiquement. Bien qu’un ingénieur social expérimenté continue d’adapter les messages à la main, l’IA améliore considérablement l’efficacité dans les exercices Red Team à grande échelle.
4. Rédaction de rapports et recommandations : une fois le travail technique terminé, de nombreuses équipes utilisent l’IA pour générer une première version du rapport : synthèse des constats, conseils de remédiation, mise en forme des livrables. Cela libère les testeurs seniors pour se concentrer sur le contexte stratégique et adapter les recommandations au profil de risque du client.

Pourquoi l’expertise humaine reste-t-elle indispensable ?

Pourquoi l’expertise humaine reste-t-elle indispensable ?

Même les outils d’IA les plus avancés ne peuvent pas reproduire les compétences humaines uniques qui rendent un test d’intrusion réellement efficace. L’expertise humaine reste cruciale dans les domaines suivants :

1. Modélisation des menaces et définition du périmètre : il s’agit d’identifier ce qui compte le plus pour l’entreprise : repérer les actifs critiques, comprendre les frontières de confiance et cartographier les motivations probables des hackers. Cela demande une évaluation nuancée de la tolérance au risque, des contraintes réglementaires et des priorités de l’entreprise.
2. Conception créative d’attaques : développer des exploits inédits ciblant des logiques métier complexes, enchaîner des vulnérabilités disparates ou improviser face à des comportements inattendus exige une pensée hors des sentiers battus et une expertise métier que l’IA est encore loin de pouvoir reproduire de manière fiable.
3. Interprétation contextuelle : déterminer quelles vulnérabilités constituent un véritable risque (par opposition aux problèmes à faible impact) suppose une bonne compréhension de l’utilisation réelle des systèmes dans l’entreprise. Cela inclut, par exemple, l’effet atténuant de certains contrôles compensatoires ou les conséquences concrètes qu’aurait une exploitation.
4. Jugement éthique et juridique : décider des limites d’une mission n’est pas quelque chose que l’on souhaite déléguer à une IA. Faut-il utiliser telle technique ? Quel niveau de perturbation est acceptable ? Comment concilier l’engagement avec les équipes juridiques, conformité ou protection des données ? Autant de décisions nécessitant une appréciation humaine.
5. Communication avec les clients et conseils : collaborer avec les clients requiert empathie, pédagogie et capacité à instaurer la confiance. Les pentesters humains doivent traduire les résultats techniques bruts en recommandations claires et exploitables, tout en gérant les attentes des parties prenantes. Ce type d’accompagnement s’effectue bien mieux lors de restitutions en présentiel ou d’ateliers que via une simple interface IA.
6. Recherche et découverte de failles zero-day : si l’IA est efficace pour repérer des schémas connus, la découverte de nouvelles classes de vulnérabilités repose souvent sur l’expérimentation créative, le reverse engineering poussé de protocoles, et ces fameux moments “d’illumination” qui naissent d’années d’expérience terrain.

En résumé, l’IA excelle dans les tâches volumineuses comme l’analyse, le tri des vulnérabilités ou la rédaction de rapports. Mais les testeurs humains restent essentiels pour la stratégie, la créativité, l’éthique et pour aller au-delà des observations techniques afin de définir des actions concrètes qui transforment de simples constats techniques en un plan de sécurité clair, pertinent et priorisé.

Quelle est la probabilité de voir des tests d’intrusion réalisés uniquement par l’IA à l’avenir ?

Plusieurs raisons expliquent pourquoi un véritable test d’intrusion “100 % IA” (sans intervention humaine) reste très peu probable dans un avenir proche :

1. Complexité des environnements réels : les réseaux d’entreprise sont complexes, systèmes anciens, applications sur mesure, infrastructures cloud en constante évolution rendent l’automatisation standard difficile à appliquer. Les outils IA excellent dans la reconnaissance de motifs, mais peinent dès que l’infrastructure s’écarte des configurations classiques ou que les processus critiques reposent sur des logiques spécifiques.
2. Connaissances tacites et intuition métier : les testeurs expérimentés s’appuient sur un profond savoir implicite, indicateurs subtils de mauvaise configuration, comportements particuliers de protocoles obscurs, empreintes caractéristiques de codes personnalisés. Ces intuitions (“j’ai déjà vu cette erreur, cela signifie probablement…”) sont difficiles à coder dans des algorithmes déterministes.
3. Jugements éthiques, juridiques et propres à chaque mission : chaque mission client comporte ses tolérances au risque, contraintes légales et politiques internes. Une IA ne peut négocier les règles d’engagement avec un directeur financier, décider en temps réel du niveau acceptable de perturbations collatérales, ni gérer avec finesse une situation délicate si une attaque simulée dérape en production.
4. Résistance adaptative et contre-mesures : à mesure que les défenseurs adoptent des solutions IA pour la détection et la réponse, les attaquants (et donc les outils red team) devront eux aussi innover constamment. Ils devront ajuster les payloads, techniques d’obfuscation et exploits en plusieurs étapes. Pour l’instant, la créativité humaine reste l’atout majeur dans ce jeu du chat et de la souris, un domaine où les modèles statiques ne peuvent rivaliser sans réentraînement continu encadré par des experts.
5. Relations basées sur la confiance : Les clients ne paient pas seulement pour des listes de vulnérabilités, mais pour un partenaire de confiance capable de contextualiser les résultats, défendre des budgets et accompagner les remédiations. Un rapport IA peut lister les risques, mais ne peut s’asseoir à une table pour construire le consensus nécessaire à la priorisation des correctifs ou pour initier un changement culturel.

Quelles sont les nouveautés en matière de pen testing par IA en 2025 ? 

• Plateformes IA autonomes qui lèvent des fonds : en avril 2025, Terra Security a levé 7,5 millions de dollars lors d’un financement d’amorçage mené par SYN Ventures et FXP Ventures, pour sa plateforme native IA “agentic” de tests d’intrusion. Leur solution orchestre plusieurs agents IA finement entraînés sous supervision humaine pour offrir des tests profonds et continus à grande échelle, preuve que les outils IA modernes sont conçus pour assister, pas remplacer, les experts en sécurité (GlobeNewswire).
• Avancées académiques en automatisation complète : un article sur arXiv de février 2025 présente “RapidPen,” un prototype basé sur un grand modèle de langage (LLM) capable d’obtenir une compromission IP-à-shell en moins de 7 minutes avec un taux de réussite de 60 %. Si impressionnant, les auteurs précisent qu’il s’agit encore d’un prototype expérimental, loin d’être prêt pour la production, et dépendant toujours de bases d’exploits sélectionnées et d’une supervision humaine.
• Débats industriels au RSAC 2025 : lors de la RSA Conference 2025, Cisco a dévoilé un modèle open source à 8 milliards de paramètres dédié aux tâches défensives, tandis que Google Cloud a expliqué que des groupes APT utilisent l’IA (ex : Gemini) pour la recherche et le phishing. Aucun vecteur d’attaque “IA natif” véritablement nouveau n’a émergé. Les intervenants s’accordent sur le fait que la prochaine étape est la coévolution responsable de l’IA dans les opérations red et blue team.

À quoi s’attendre dans les 3 à 5 prochaines années ?

Dans les 3 à 5 ans à venir, les outils deviendront de plus en plus autonomes pour gérer les tâches répétitives : découverte automatisée, premières tentatives d’exploitation, rédaction de brouillons de rapports. Toutefois, tous les grands acteurs continuent d’intégrer une validation humaine à ces résultats. Un basculement complet vers du “100 % IA” nécessiterait des avancées majeures en compréhension contextuelle, apprentissage continu auto-supervisé et, sans doute le plus crucial, de nouveaux cadres juridiques pour gérer la responsabilité en cas de dommages involontaires causés par des attaques automatisées.

L’IA a indéniablement transformé le paysage du pen testing, en boostant reconnaissance, triage et rédaction. Mais, comme nous l’avons vu, c’est la combinaison de la rapidité de la machine et de l’ingéniosité humaine qui permet d’obtenir les analyses les plus approfondies, les chemins d’attaque les plus créatifs et les conseils les plus nuancés dont votre organisation a besoin. Plutôt que de se demander. “L’IA va-t-elle nous remplacer ?”, la vraie question est “Comment tirer parti de l’IA pour amplifier notre expertise ?”.

En d’autres termes, si l’IA continue de redéfinir la boîte à outils du pen testing, elle est bien plus susceptible de devenir un copilote indispensable que de remplacer complètement le pilote humain.

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