Plus de 75 % des entreprises report experiencing AI-related security breaches, highlighting a critical gap: AI adoption is accelerating faster than enterprises can secure it. Commvault addresses this through AI resilience capabilities that protect the full AI stack — from data pipelines and vector databases to models and compute infrastructure — with clean recovery, anomaly detection, and governed data activation.

Pourquoi la résilience de l’IA est-elle si importante aujourd’hui ?

L’adoption de l’IA s’accélère partout dans le monde, les entreprises tirant parti de ses capacités pour obtenir des résultats exceptionnels.

SelonMcKinsey’s The State of AI: Global Survey 2025, 88 % des entreprises déclarent utiliser régulièrement l’IA dans au moins un domaine d’activité. De même,Boston Consulting Groupprévoit que le marché des agents d’IA connaîtra un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 45 % au cours des cinq prochaines années.

Pourtant, cette croissance met en évidence une lacune majeure.74 % des entreprises ont encore du mal à créer de la valeur à grande échelle, et 74 % citent la confidentialité et la sécurité des données comme leur principale préoccupation. Ces chiffres mettent en évidence un décalage important. Le déploiement de l’IA est simple, mais il est difficile d’en assurer un fonctionnement fiable à long terme.

Le problème fondamental est d’ordre structurel. Les systèmes d’IA reposent sur des pipelines de données, des modèles et des couches de calcul distribués danscloud hybrides etcloud . Sans résilience, ces systèmes deviennent difficiles à protéger, plus compliqués à restaurer et peu fiables.

What’s more, rapid AI adoption without proper guardrails introduces complex risks and dependencies. This can range from data poisoning and adversarial prompts to runtime attacks and compromised models. These threats can corrupt data, disrupt operations, and expose intellectual property. In fact, theRapport 2025 sur l’état de la sécurité de l’information à l’IO Statemontre que 26 % des entreprises interrogées ont été victimes d’intrusions visant à corrompre les données destinées à l’IA.

À mesure que l’IA occupe une place centrale dans la prise de décision, les défaillances ne constituent plus de simples problèmes techniques isolés. Elles ont un impact direct sur les résultats de l’entreprise, la conformité et la confiance des clients.

Qu’est-ce que la résilience de l’IA pour les entreprises modernes ?

La résilience de l’IA désigne la capacité à protéger, à restaurer et à gérer les systèmes d’IA de bout en bout, tout en préservant l’efficacité opérationnelle à grande échelle. Elle va au-delà de la protection traditionnelle des données pour couvrir l’ensemble du cycle de vie des charges de travail liées à l’IA.

Il se caractérise par quatre éléments fondamentaux :

• Une protection complète couvrant les pipelines, les bases de données vectorielles, les modèles et l’infrastructure.
• Une récupération propre et vérifiée qui permet d’obtenir des résultats fiables.
• Gouvernance et contrôle de l’accès aux données et de leur utilisation.
• Amélioration de l’expérience utilisateur grâce à l’automatisation et aux assistants intelligents basés sur l’IA.

Ensemble, ces éléments constituent une base solide pour l’IA, qui favorise à la fois l’innovation et la confiance. Cette approche va au-delà des méthodes traditionnelles et permet de garantir des systèmes qui sont non seulement opérationnels, mais aussi dignes de confiance.

Comment les entreprises peuvent-elles protéger l’ensemble de leur infrastructure d’IA ?

De par leur nature même, les charges de travail liées à l’IA sont complexes et distribuées. Elles englobent des pipelines de données, des bases de données vectorielles, des plateformes de données unifiées, des modèles et des infrastructures de calcul danscloud hybrides etcloud .

Les approches traditionnelles en matière de protection ne parviennent pas à prendre en compte l’ensemble du contexte des systèmes d’IA. Des éléments essentiels tels que les ensembles de données d’entraînement, les métadonnées, les configurations et les dépendances sont souvent exclus, ce qui rend la restauration incomplète.

La résilience moderne nécessite une protection adaptée aux applications, capable de préserver l’intégralité du contexte des charges de travail liées à l’IA. Cela implique la prise en charge d’une multitude de plateformes et de systèmes divers :

• Plateformes unifiées de données et d’IA (par exemple, Databricks, Amazon Redshift, Google BigQuery)
• Stockage dans des lacs de données et systèmes de fichiers distribués (par exemple : Amazon S3, Apache Iceberg, FSx, Azure Data Lake, Lustre)
• Systèmes de recherche et d’extraction vectorielle (par exemple : Apache Solr, Elasticsearch, Amazon DocumentDB, Azure Cosmos DB, Google Cloud , Pinecone)
• Infrastructure informatique et DevOps (par exemple : serveurs Amazon EC2 Trn2 Ultra, Azure DevOps, GitHub, GitLab)

De plus, des fonctionnalités telles quela protection « air-gapped » pour Icebergillustrent la manière dont les mécanismes de protection évoluent pour assurer la sécurité des structures de données natives de l’IA. Ces approches permettent aux systèmes d’IA de rester récupérables, conformes et cohérents d’un environnement à l’autre.

Dans la pratique, cela s’avère essentiel pour des cas d’utilisation tels que la détection des fraudes dans le secteur des services financiers, où tant les modèles que les données sous-jacentes doivent être protégés afin de garantir la précision des résultats et le respect de la réglementation.

Pourquoi une restauration « propre » est-elle essentielle pour la cyber-résilience ?

La restauration dans les environnements d’IA comporte des risques spécifiques. La restauration de données compromises ou corrompues peut avoir une incidence directe sur les résultats des modèles, entraînant des prévisions inexactes, des biais ou des défaillances opérationnelles.

La restauration « Clean Recovery » relève ce défi en validant les données avant leur restauration.Récupération synthétiqueoptimisée par l’IA, analyse plusieurs versions de sauvegarde afin de constituer un point de restauration fiable, ce qui permet de réduire la dépendance à un seul instantané et de créer la version la plus récente.

La détection avancée des menaces contribue à améliorer encore ce processus en établissant des corrélations entre plusieurs signaux, notamment la détection des anomalies, l’analyse d’entropie, l’analyse des logiciels malveillants et les informations issues des plateformes de détection et de réponse au niveau des terminaux (EDR) et de détection et de réponse étendues (XDR). Cela permet de s’assurer que les points de restauration sont à la fois récents et sûrs.

D’autres fonctionnalités concernent la visibilité et la gouvernance des données, notamment :

• Exploration des données assistée par l’IA
• Classification des données sensibles
• Masquage dynamique et contrôles d’accès

Il en résulte un glissement d’une récupération rapide vers une récupération propre et fiable. Dans les environnements basés sur l’IA, cette distinction est cruciale, car l’intégrité des données a un impact direct sur la confiance et les résultats.

Comment l’IA améliore-t-elle l’expérience utilisateur et renforce-t-elle la protection des données ?

À mesure que les environnements d’IA se développent, la complexité opérationnelle augmente. Les équipes doivent gérer des systèmes distribués, répondre aux menaces et garantir la capacité de reprise sur plusieurs plateformes. Tout cela s’effectue dans des délais très serrés, ce qui génère un stress supplémentaire.

Dans ce contexte, les opérations assistées par l’IA font leur apparition. Ces solutions simplifient les processus complexes, améliorent l’expérience utilisateur et, au final, renforcent la résilience.

Tools like Commvault’s Arlie allow users to interact with their larger ecosystem using natural language prompts and guided workflows. Users can essentially troubleshoot issues, analyze jobs, and generate insights more efficiently.

L’IA conversationnelle, via le serveur MCP, enrichit encore davantage l’expérience, au-delà de la simple interface utilisateur. Cela permet aux administrateurs d’interagir avec Commvault Cloud assistants IA génératifs sécurisés, tels que Claude ou ChatGPT Enterprise.

Furthermore, machine learning–enabled capabilities thrive behind the scenes, opening up the doors to much greater user experiences. Some prominent benefits include:

• La planification intelligente des tâches permet d’optimiser le moment des sauvegardes.
• Les prévisions prédictives permettent d’anticiper les besoins en stockage.
• L’automatisation permet de réduire les interventions manuelles.

Une approche de l’expérience utilisateur et de la protection des données axée sur l’IA, qui vise à améliorer la manière dont les utilisateurs interagissent avec des systèmes complexes, est à la fois pragmatique et proactive. À mesure que les agents IA continuent d’évoluer, cette approche jouera un rôle essentiel pour aider les organisations à développer efficacement leurs activités.

Comment les entreprises peuvent-elles développer leurs capacités en matière d’IA de manière responsable ?

Le développement de l’IA repose sur l’accès aux données, mais en l’absence de gouvernance, cela comporte des risques importants. La divulgation de données sensibles, les violations de la conformité et le manque de transparence peuvent nuire à la confiance dans les systèmes d’IA.

Les environnements gérés, tels que […], apparaissent comme la solution idéale pour relever ce défi. Data Activate fait office d’espace de travail où les données de sauvegarde peuvent être organisées et intégrées à des plateformes d’analyse et d’intelligence artificielle.

Ces environnements appliquent les principes du modèle « zero-trust », notamment le chiffrement, l’immuabilité et les contrôles d’accès basés sur les rôles. Les entreprises peuvent ainsi exploiter pleinement la valeur des données historiques et fournir des données fiables pour favoriser l’innovation en matière d’IA.

Une IA responsable nécessite également des principes plus généraux, notamment la transparence, la responsabilité et le contrôle humain. Les systèmes d’IA doivent faciliter la prise de décision, et non fonctionner sans contrôle.

En associant gouvernance et accès sécurisé aux données, les entreprises peuvent développer l’IA en toute confiance tout en préservant la confiance et la conformité réglementaire.

Conclusion : quelle est la prochaine étape pour la résilience de l’IA ?

L’intelligence artificielle devenant rapidement un élément essentiel de l’innovation moderne, les entreprises sont sans cesse à la recherche des prochaines avancées.

L’avenir logique de la résilience de l’IA s’oriente vers l’automatisation par agents, dans laquelle des agents IA intelligents facilitent les opérations complexes à l’échelle des systèmes. Ces agents sont capables d’analyser des données, de recommander des actions et de contribuer à orienter les processus de reprise.

Ce modèle repose sur des interfaces conversationnelles et des plateformes unifiées qui assurent la gouvernance et la visibilité. Les agents d’IA viennent compléter l’expertise humaine en prenant en charge les tâches répétitives et en fournissant des informations exploitables.

Toutefois, cette évolution doit rester maîtrisée. Les solutions d’IA tenant compte des politiques permettent de s’assurer que les actions sont encadrées, vérifiables et conformes aux politiques de l’organisation.

L’essor actuel de l’IA met en évidence son incroyable potentiel, mais aussi ses lacunes à l’échelle mondiale. La majorité des organisations continuent d’être confrontées à des menaces de sécurité liées à l’IA et ne parviennent pas à en tirer pleinement parti ni à la déployer à grande échelle.

La voie à suivre est claire. À mesure que l’adoption de l’IA continue de progresser, les stratégies de résilience doivent évoluer en parallèle. Les organisations qui adopteront cette approche seront mieux à même de mettre en place des systèmes adaptatifs et proactifs, capables de répondre en temps réel aux nouveaux défis qui se présenteront.