À mesure que les capacités de l’IA évoluent, les concepts de identité non humaine (NHI) et Agent IA Les implémentations de langages de programmation (LLM) sont de plus en plus présentes dans notre travail quotidien, notamment dans les contextes d'ingénierie, de conception de produits et de systèmes. On les retrouve dans les diagrammes d'architecture, les discussions GitHub, les réunions de développement, voire même intégrées aux spécifications de fonctionnalités. Un service basé sur un LLM peut être qualifié d'« agent », tandis qu'un système persistant orienté utilisateur se voit attribuer une « identité ». Le problème ? Ces termes sont utilisés de manière interchangeable lorsqu’ils décrivent des choses fondamentalement différentes.
Les agents d'IA sont des systèmes logiciels pilotés par l'IA/LLM. Ils peuvent être puissants et autonomes. Bien qu'ils soient des outils, ils ne sont souvent pas traités comme des identités, alors qu'ils devraient l'être. Ils nécessitent sécurité, supervision et responsabilité, mais pas projection. intentionLes INH, en revanche, sont des identités de machines ou de charges de travail attribuées à des systèmes qui persistent, s'adaptent et se présentent de manière similaire à leur identité. Les traiter comme des agents risque d'ignorer leur complexité et leur présence croissantes.
Dans ce blog, nous clarifierons ce que signifient réellement ces termes, en quoi ils diffèrent et pourquoi cette distinction est importante, en particulier pour les équipes qui créent et intègrent des systèmes intelligents.
Qu'est-ce qu'un agent IA ?
Les agents d'IA sont des systèmes basés sur de grands modèles de langage (LLM) qui prennent des décisions, gèrent des tâches et s'adaptent dynamiquement aux données en temps réel. Ces systèmes vont au-delà des outils passifs ; ils peuvent s'adapter de manière autonome et en temps réel.
Les agents IA ne se contentent pas de répondre ; ils agissent. Contrairement aux systèmes traditionnels qui attendent les interventions des utilisateurs, les agents IA peuvent initier des workflows, orchestrer les API, mettre à jour les bases de données, gérer les plannings et même contrôler les appareils physiques. Ils sont de plus en plus intégrés à tous les systèmes, des outils de développement et systèmes de support client aux plateformes de domotique et aux backends produits. Par exemple, un agent IA peut automatiquement faire remonter un ticket d'assistance en fonction d'une analyse des sentiments, déclencher un pipeline de déploiement après une revue de code ou ajuster les paramètres des appareils IoT en fonction des données des capteurs en temps réel.
La plupart des agents d’IA partagent généralement ces trois caractéristiques fondamentales :
- Autonomie – ils peuvent fonctionner sans intervention humaine continue
- Comportement dirigé vers un objectif – ils poursuivent des objectifs ou des tâches définis
- Conscience environnementale – ils traitent les entrées et ajustent leur comportement en fonction de l’évolution du contexte
Ces agents sont puissants et peuvent paraître intelligents, mais ils restent des systèmes logiciels conçus comme des artefacts. Ils sont dépourvus d'identité, d'intention ou de continuité. Leur comportement peut sembler humain, notamment lorsqu'ils interagissent en langage naturel, mais ils restent fondamentalement axés sur les tâches, avec des programmes conçus pour des fonctions spécifiques. Comprendre cette distinction est essentiel.
Qu'est-ce qu'une identité non humaine (NHI) ?
Identités non humaines Les NHI (Now Identity) sont des identités de machine ou de charge de travail utilisées par les logiciels et les systèmes pour accéder aux ressources. Elles sont attribuées à des entités telles que les API. comptes de service, conteneurs, charges de travail et appareils IoT. L'objectif des NHI est de permettre aux systèmes et services automatisés d'interagir en toute sécurité avec d'autres composants dans un environnement distribué, sans intervention humaine. Elles permettent des tâches telles que le transfert de données, les appels d'API, le déploiement de code, l'orchestration des charges de travail et la communication interservices. Les NHI sont essentielles aux opérations quotidiennes, permettant à l'infrastructure d'évoluer, de s'adapter et de fonctionner de manière autonome dans des environnements multicloud dynamiques.
Par exemple, un NHI peut permettre à un pipeline CI/CD de pousser le code vers la production, à un pod Kubernetes d'extraire des secrets d'un coffre-fort ou à un capteur IoT de signaler des mesures de santé à un tableau de bord cloud.
À un niveau élevé, les assurances maladie nationales partagent généralement trois caractéristiques fondamentales :
- L'automatisation avant tout – ils sont conçus pour fonctionner sans intervention manuelle
- Intégré au système – ils sont étroitement intégrés dans les applications, les infrastructures et les plateformes
- Volume élevé et courte durée – ils sont souvent créés et détruits par programmation à grande vitesse et à grande échelle
Malgré leur importance, les NHI sont souvent négligés dans les systèmes d'identité traditionnels, conçus pour gérer les utilisateurs humains. Ils manquent généralement de visibilité, de gouvernance ou de contrôles adéquats, ce qui en fait un risque de sécurité croissant. Les NHI n'ont ni intention ni conscience ; ils ne sont pas intelligents. Cependant, ils détiennent des privilèges et des accès qui, s'ils sont compromis, peuvent entraîner des risques de sécurité majeurs. Face à l'évolution constante des NHI, il est essentiel de comprendre leur rôle et de les sécuriser efficacement afin de maintenir leur sécurité et leur résilience opérationnelle.
Principales différences entre les identités non humaines et les agents d'IA
Les agents d'IA ne sont pas des INH et ne doivent pas être traités comme tels. Regrouper les agents d'IA sous l'appellation INH est non seulement inexact, mais peut également engendrer des risques de sécurité.
Les NHI, comme les comptes de service et les jetons, sont prévisibles par conception. Ce sont des outils statiques conçus pour exécuter des fonctions spécifiques et prédéfinies. Leur comportement est immuable et ils n'agissent jamais sans instruction. Grâce à cette prévisibilité, ils peuvent être modélisés, surveillés et gérés dans des cadres d'identité traditionnels.
Les agents d'IA sont fondamentalement différents. Ils sont autonomes. Ils interprètent les intentions, raisonnent de manière indépendante et prennent des décisions qui évoluent en temps réel. Leurs actions ne sont pas scénarisées ; ils sont autonomes. Contrairement aux NHI, les agents d'IA peuvent surprendre, et ce n'est pas un effet secondaire, c'est une fonctionnalité.
Traiter les agents d’IA comme un simple type de identité de la machine ignorer cette profonde évolution. Elle risque d'appliquer des contrôles inadaptés, de négliger de nouveaux vecteurs de risque et, à terme, de saper la confiance dans les systèmes conçus pour être intelligents. Nous devons cesser de contraindre ces entités à adopter des approches d'identité obsolètes.
Les agents IA constituent un nouveau type d'identité. Ils exigent une nouvelle approche de la gouvernance du cycle de vie, de la surveillance comportementale et de l'intervention en temps réel. Il ne s'agit pas seulement d'une question de connaissances, mais aussi de sécurité.
Voici une ventilation des principales différences :
| assurances maladie nationale | Agents IA | |
| Que sont ils | Identifiants numériques pour les systèmes ou les services | Systèmes intelligents axés sur les tâches et alimentés par l'IA |
| Objectif principal | Permettre aux machines ou aux charges de travail de s'authentifier et d'accéder aux ressources | Prendre des décisions, agir sur les données et exécuter des flux de travail |
| Priorité à la sécurité | Gestion des informations d'identification, contrôles d'accès, cycle de vie | Surveillance du comportement, autorisations et limites de contexte |
| Cycle de vie de l'identité | Configuré comme un compte d'utilisateur: créé, tourné, expiré | Il ne s'agit pas d'une identité autonome ; elle est construite sur la base des NHI |
| Risques | Clés API exposées, comptes de service inutilisés | Dépassement de pouvoir autonome, surprivilégiés, injection rapide et abus |
| Besoins de gouvernance | Moindre privilège, hygiène des informations d'identification et rotation | Garde-fous, explicabilité et restriction d'intention |
| Sécurité de l'identité alignement | Imposer protocoles d'authentification, autorisation et visibilité | Appliquer la portée, la vérification et l'observabilité de l'action |
Pourquoi il est important de connaître la différence
Comprendre la différence entre les NHI et les agents d'IA est essentiel pour sécuriser votre environnement et vos utilisateurs. Si vous traitez les deux de la même manière, vous risquez de sécuriser une couche tout en laissant l'autre largement ouverte. Vous pourriez verrouiller les identifiants sans surveiller ce que l'agent en fait. Ou vous pourriez limiter le comportement de l'IA sans pour autant ignorer qu'elle utilise un NHI de longue durée et surpermis.
Il s'agit de deux types de menaces distincts, et si vous ne les abordez pas comme des entités distinctes dans votre stratégie de sécurité des identités, vous laissez des vulnérabilités et des risques de sécurité critiques sans surveillance. Il est temps de bien comprendre les différences entre les INH et les agents d'IA, car seule cette visibilité vous permettra d'appliquer les contrôles appropriés, de combler les lacunes et de devancer les risques déjà présents.