Ce rapport examine comment l’IA remodele l’empreinte numérique des organisations à travers l’ANZ ainsi que les défis de sécurité et de protection des données qui en découlent. Il aborde également comment les attaquants abusent des plateformes cloud de confiance pour pousser des malwares dans les organisations locales, et explore comment les schémas actuels de violations des politiques de données devraient servir d’appel à l’action pour les organisations qui gèrent des données sensibles.
L’IA fantôme perd du terrain : le personnel utilisant des comptes d’IA personnels et envoyant des données professionnelles potentiellement sensibles dans des invites a constitué un défi majeur pour la sécurité de l’IA ces dernières années. Au cours des douze derniers mois, les organisations de la région ANZ ont réalisé des progrès significatifs dans la limitation de ce vecteur d’IA fantôme, les taux d’utilisation des outils d’IA gérés par l’organisation ayant plus que doublé sur la période, entraînant une baisse de l’utilisation des applications personnelles. Mais à mesure que les employés affinent leurs préférences en matière d’utilisation de l’IA et continuent d’explorer de New outils et applications d’IA, le nombre d’utilisateurs passant de comptes personnels à des comptes d’entreprise a également presque doublé, soulignant la nécessité pour les organisations de mettre en œuvre des processus fluides permettant aux employés de soumettre de New outils et applications d’IA pour examen et approbation, et de les dissuader de créer des comptes personnels.
Anthropic a pris l’avantage sur ChatGPT : bien que ChatGPT reste l’application d’IA la plus utilisée dans la grande majorité des organisations des régions du monde que nous surveillons, Claude d’Anthropic est largement en tête dans la région ANZ, ayant connu une augmentation massive de son adoption en quelques mois seulement. Cette tendance se reflète également dans l’adoption des API d’IA, où l’API d’Anthropic a établi une avance significative sur les fournisseurs concurrents.
L’utilisation directe de l’IA n’est que la partie émergée de l’iceberg : presque tous les employés utilisent désormais des logiciels dotés de fonctionnalités d’IA intégrées, ou des fonctionnalités qui alimentent des modèles avec les données des utilisateurs à des fins d’entraînement. Cela imprègne les workflow et les opérations, souvent de manières qui ne se manifestent pas dans l'utilisation directe, rendant la découverte, la surveillance et la gouvernance d'autant plus complexes.
Les données réglementées sont les plus exposées : dans la région ANZ, les données réglementées constituent la catégorie la plus exposée aux violations des politiques de données, devant la propriété intellectuelle et le code source. Le type d’informations censé être le plus strictement contrôlé est précisément celui qui est le plus susceptible de fuiter. Ces conclusions soulignent la nécessité de contrôles DLP (Prévention des pertes de données) solides et de règles claires en matière d’IA.
Le trafic du Model Context Protocol (MCP) augmente rapidement à mesure que les workflows d'IA et d'agents se multiplient : le MCP est la norme ouverte qui permet aux modèles d'IA d'interagir avec des sources de données et des outils, et le trafic MCP augmente rapidement en ANZ. Une grande partie de cette dynamique est portée par l'utilisation d'assistants de codage comme Claude Code et Codex. Bien que le trafic MCP soit le signe que l'adoption de l'IA agentique progresse rapidement au sein des organisations en ANZ, chacune de ces connexions constitue une New voie de transfert pour les données de l'entreprise entre les applications d'IA et les systèmes externes, ainsi qu'un vecteur de fuites de données potentielles si elles ne sont pas correctement gouvernées.
