Les ransomwares ne se contentent plus de mettre à l’épreuve la stratégie de sauvegarde ; ils testent la capacité de l’entreprise à rétablir des opérations fiables sous pression. L’IA ajoute une couche supplémentaire de complexité, car un nombre croissant de décisions, de flux de travail et d’expériences client dépendent désormais des pipelines de données, des modèles, des invites, des représentations vectorielles et des services cloud distribués. La surface d’attaque s’étend tandis que les attentes en matière de Recovery deviennent plus précises.

Le rapport 2026 d’IBM sur le coût des violations de données a révélé que 92 % des organisations ayant signalé une violation liée à l’IA ne disposaient pas de contrôles d’accès adéquats à l’IA, et que les incidents liés aux ransomwares ou à l’extorsion s’élevaient en moyenne à 5,12 millions de dollars américains lorsqu’ils étaient divulgués par un attaquant. Le rapport DBIR 2026 de Verizon a également indiqué que les ransomwares étaient présents dans 48 % des violations, tandis que l’utilisation par les attaquants de l’IA générative influe sur le ciblage, l’accès initial et le développement de logiciels malveillants.

Une organisation résiliente doit être capable d’identifier les données exposées ou compromises, de rétablir les services d’identité, de restaurer les charges de travail prioritaires et de vérifier que les systèmes restaurés sont suffisamment sains pour prendre en charge la prochaine action métier.

Pourquoi la cyber-résilience a évolué

Ce changement est également d’ordre organisationnel. La reprise après une attaque par ransomware nécessite une coordination entre l’infrastructure, les équipes de cybersécurité, les responsables d’applications, les services juridiques, la communication et la direction de l’entreprise. Les équipes techniques ont besoin de guides de Recovery qui reflètent les véritables priorités métier, et pas seulement des schémas d’infrastructure. Les dirigeants ont besoin de preuves que les seuils de tolérance aux impacts sont réalistes. Les opérateurs ont besoin d’un environnement où ils peuvent tester la Recovery sans mettre en danger les systèmes de production.

C’est pourquoi la cyber-résilience moderne repose sur une validation continue. Elle exige des organisations qu’elles définissent les services critiques, qu’elles protègent les données et les configurations dont dépendent ces services, et qu’elles s’entraînent à la reprise avant qu’un incident ne les oblige à prendre ces décisions en temps réel. Dans la pratique, cela implique d’utiliser des fonctionnalités telles que le stockage immuable, la reprise isolée, la détection des logiciels malveillants et des anomalies, ainsi que l’orchestration de la reprise tenant compte des charges de travail, afin de rendre la reprise plus prévisible lorsque les conditions sont les moins prévisibles.

Comment l’IA modifie la Readiness face aux ransomwares

L’IA modifie la cyber-résilience en augmentant le volume de données critiques pour l’entreprise qui doivent être gérées, protégées et récupérables. Les applications d’IA s’appuient sur des données d’entraînement, des sources de génération augmentées par la recherche, des magasins de vecteurs, des résultats de modèles, des invites, des journaux et des flux de travail connectés via des API. Chaque élément peut créer une nouvelle vulnérabilité si le contrôle d’accès, la classification et la planification de la Recovery ne suivent pas le rythme.

Les attaquants utilisent également l’IA pour accroître l’ampleur et la précision de leurs attaques. IBM a indiqué que 25 % des violations de données impliquaient l’utilisation de l’IA par les attaquants, soit une augmentation considérable de 56 % par rapport à l’année dernière. La plupart de ces attaques ont eu recours à des techniques de phishing générées par l’IA et à l’usurpation d’identité par « deepfake ». Le rapport DBIR 2026 de Verizon décrit comment les acteurs malveillants utilisent l’IA générative pour le ciblage, l’accès initial, la recherche de vulnérabilités et le développement d’outils. La conclusion pratique est que la planification de la Recovery doit anticiper des voies d’attaque plus rapides et plus adaptatives.

Pour les responsables de la sécurité, l’IA fait également partie de la solution lorsqu’elle est associée à une gouvernance. La détection des anomalies assistée par l’IA, la recherche active de menaces et l’intelligence de Recovery peuvent aider les équipes à identifier les comportements inhabituels, à évaluer les points de restauration, à isoler les fichiers compromis et à empêcher leur restauration, ainsi qu’à hiérarchiser les mesures d’intervention.

Mais ces capacités sont particulièrement utiles lorsqu’elles s’appuient sur une base de données claire. Les organisations doivent savoir quelles données sensibles existent, où elles sont stockées, qui ou quoi peut y accéder, et si les systèmes d’IA les utilisent de manière appropriée.

Les fonctionnalités de Commvault, telles que Risk Analysis, peuvent soutenir cette base en aidant les équipes à découvrir, classer et évaluer les risques liés aux données. Pour les environnements dépendants de l’IA, la question de la résilience devient très spécifique : l’entreprise est-elle capable de récupérer les données, les systèmes et les chemins d’accès nécessaires aux opérations basées sur l’IA sans restaurer de données compromises ou surexposées ? La cyber-résilience doit couvrir l’ensemble de cette chaîne.

Ce qu’implique une Recovery « propre »

Une Recovery « propre » part du principe que toutes les sauvegardes ne peuvent pas être restaurées en toute sécurité. Les auteurs de ransomware tentent souvent de corrompre, de chiffrer, de supprimer ou d’altérer les sources de Recovery avant même que les défenseurs n’aient pris la mesure de l’étendue de la compromission. La Recovery devient ainsi un problème de fiabilité des données. Les équipes doivent disposer d’un moyen d’identifier les points de Recovery viables, d’isoler les opérations de Recovery, de rechercher les menaces et de valider les charges de travail restaurées avant de les remettre en production.

Trois conditions essentielles sont nécessaires pour mettre en œuvre une Recovery propre :

1. Un stockage de sauvegarde résilient. Des copies immuables et indélébiles permettent de garantir la disponibilité des données de Recovery dans le respect des paramètres de conservation définis, même si les systèmes de production sont compromis. Une architecture « air-gapped » assure une séparation par rapport à l’environnement affecté. Des fonctionnalités telles que Commvault AirGap peuvent aider les organisations à conserver des copies de sauvegarde protégées qui facilitent la planification de la Recovery après une attaque par ransomware.
2. Un espace isolé pour tester et préparer la reprise. La restauration directe en production peut accroître les risques lorsque les équipes sont encore en train d’évaluer l’étendue de l’attaque. Commvault Cleanroom facilite la réalisation de tests de reprise sécurisés et isolés, d’analyses cyberforensiques et de préparation de la reprise, afin que les équipes puissent valider les charges de travail avant une restauration à plus grande échelle.
3. Hiérarchisation de la Recovery. Après un incident de ransomware, la question n’est pas seulement de savoir à quelle vitesse les données peuvent être restaurées, mais aussi quels systèmes doivent être remis en service en priorité pour assurer un minimum d’opérations viables. Les services d’identité, les plateformes de communication, les applications en contact avec la clientèle et les référentiels de données stratégiques peuvent devoir être restaurés selon un ordre spécifique. C’est pourquoi la cyber-résilience repose sur des guides d’intervention, l’automatisation et les tests. Un plan de Recovery rigoureux doit refléter le fonctionnement réel de l’entreprise.

Comment Commvault contribue à la cyber-résilience

Commvault Cloud contribue à la cyber-résilience en réunissant, au sein d’une plateforme unifiée, des capacités de protection des données, de sécurité des données, de restauration des identités et de restauration propre. C’est essentiel, car les ransomwares et les perturbations liées à l’ère de l’IA ne respectent pas les frontières des infrastructures. Les données critiques peuvent être réparties entre des systèmes sur site, des charges de travail dans le cloud, des applications SaaS, des terminaux, des bases de données, des référentiels de fichiers et des environnements de données d’IA. La planification de la restauration doit couvrir l’ensemble de ces environnements sans contraindre les équipes à adopter des workflows déconnectés.

Pour se prémunir contre les ransomwares, Commvault Cloud peut aider les organisations à conserver des copies de sauvegarde immuables et indélébiles, à utiliser un stockage « air-gapped » et à mettre en place la restauration dans des environnements isolés. Commvault Cleanroom aide les équipes à tester les plans de restauration, à valider la restauration et à faciliter les enquêtes forensiques sans avoir recours à l’infrastructure de production. Les capacités de restauration assistées par l’IA peuvent aider à identifier des options de restauration plus efficaces et à améliorer la prise de décision pendant la restauration.

En matière de sécurité des données, Commvault Risk Analysis aide à détecter et à classer les données sensibles afin que les équipes puissent comprendre où se situent les risques d’exposition avant et après un incident. Cela revêt une importance croissante à mesure que les systèmes d’IA consomment et génèrent davantage de données dans l’ensemble des fonctions métier.

En matière de résilience des identités, les fonctionnalités de résilience de Commvault pour Active Directory et Entra ID aident les équipes à restaurer les systèmes d’identité qui peuvent s’avérer indispensables avant que d’autres applications critiques puissent être accessibles et restaurées.

L’intérêt plus général est d’ordre opérationnel. La cyber-résilience s’améliore lorsque les équipes sont en mesure de définir des priorités de reprise, de valider des parcours de reprise fiables et de démontrer que les services critiques peuvent être rétablis dans des conditions réalistes. Commvault ne remplace pas la nécessité d’une réponse disciplinée aux incidents ni d’une planification de la résilience. Il offre aux équipes des fonctionnalités de plateforme qui peuvent contribuer à rendre ces plans plus mesurables, reproductibles et exécutables dans des environnements hybrides.

Rendre la cyber-résilience mesurable avant la prochaine attaque

L’IA et les ransomwares font évoluer le débat sur la Recovery : la question n’est plus « Disposons-nous de sauvegardes ? », mais « Pouvons-nous rétablir des opérations fiables dans le bon ordre, à partir de données fiables, avec la preuve que le chemin de Recovery fonctionne ? ». Cette distinction est importante, car une perturbation peut affecter simultanément l’identité, les données de production, les applications SaaS, les charges de travail dans le cloud, les pipelines d’IA et l’infrastructure de Recovery.

La cyber-résilience repose sur la visibilité des risques liés aux données, des copies de sauvegarde résilientes, la restauration des identités, la validation d’une restauration sans faille et des workflows rodés, alignés sur les priorités métier. Commvault Cloud rassemble des capacités de protection des données, de sécurité des données, de cyber-restauration et de résilience des identités dans les environnements hybrides afin de soutenir ce modèle.

Il est essentiel de rendre la résilience mesurable avant que le prochain incident ne la mette à l’épreuve. Les équipes doivent prendre dès maintenant des mesures pour définir les opérations minimales viables, identifier ce qui doit être rétabli en priorité, valider la reprise dans des environnements isolés et maintenir les plans de Recovery en phase avec l’évolution des risques liés à l’IA et aux ransomwares.

La cyber-résilience se mesure de plus en plus à l’aune de ce qui se passe une fois que les attaquants ont réussi à s’introduire dans le système. Les entreprises ont investi massivement dans la prévention, la détection et la réaction, mais les ransomwares, l’exploitation des vulnérabilités, l’usurpation d’identifiants, les erreurs de configuration du cloud et la compromission de tiers continuent de perturber leurs opérations.

Pour de nombreuses équipes, le défi de la Recovery ne se résume plus à savoir si des sauvegardes existent. Il s’agit de savoir si ces sauvegardes sont intactes, protégées, validées et prêtes à restaurer les services critiques lorsque l’on ne peut plus se fier aux systèmes de production.

Cette distinction est importante car les cyberattaques continuent de générer à la fois des risques liés aux données et des perturbations opérationnelles. Selon le rapport « 2026 Data Breach Investigations Report » de Verizon, les rançongiciels étaient impliqués dans 48 % des violations de données, contre 44 % l’année précédente. Le rapport a également révélé que l’exploitation des vulnérabilités était devenue le vecteur d’accès initial le plus courant pour les violations, atteignant 31 %, tandis que l’utilisation abusive des identifiants est tombée à 13 %.

Les efforts de Backup and Recovery dans le cloud doivent couvrir l’ensemble du processus, de la détection à la restauration. Cela commence par l’identification des activités suspectes avant que les données compromises ne soient restaurées. Cela se poursuit avec des points de Recovery protégés et immuables qui offrent aux équipes des options de Recovery exploitables lorsque les systèmes de production ne sont plus fiables.

À partir de là, les entreprises doivent disposer d’un moyen de vérifier quels points de restauration sont sains et de restaurer les charges de travail critiques dans le bon ordre. Il en résulte une stratégie de Recovery qui aide les équipes à passer de la réponse aux incidents à la Recovery opérationnelle avec davantage de confiance.

Pourquoi la Backup and Recovery dans le cloud constituent-elles une stratégie de cyber-résilience ?

Les stratégies de sauvegarde traditionnelles ont été conçues pour aider les entreprises à se remettre de pannes matérielles, de suppressions accidentelles et de coupures localisées. Ces cas d’utilisation restent d’actualité, mais les exigences actuelles en matière de Recovery sont plus larges.

Les cyberattaques peuvent affecter simultanément les charges de travail de production, les systèmes d’identité, les configurations cloud, les applications SaaS et les environnements de sauvegarde. Dans ce cas, la reprise ne se résume pas à restaurer une copie des données. Il s’agit de déterminer quels systèmes sont fiables, quels points de reprise restent intacts et quels services doivent être rétablis en priorité.

C’est pourquoi la Backup and Recovery dans le cloud sont devenues un élément essentiel de la cyber-résilience. Une stratégie moderne doit aider les équipes à détecter les activités suspectes, à protéger les données de reprise, à valider l’intégrité des sauvegardes et à restaurer les opérations critiques selon une séquence contrôlée. Elle doit également faciliter la réalisation de tests réguliers, car un plan de Recovery qui n’a pas été mis en pratique risque de ne pas fonctionner comme prévu lors d’un incident réel.

Cela marque un changement de perspective : la sauvegarde n’est plus une simple police d’assurance, mais la capacité opérationnelle de reprise. Les copies stockées restent importantes, mais elles ne constituent qu’une partie de l’équation de la reprise. Les équipes doivent également avoir l’assurance que les données de reprise n’ont pas été altérées, que les workflows de restauration ont été testés et que l’entreprise sait quels services doivent être rétablis en priorité.

Backup and Recovery dans le cloud deviennent plus faciles à comprendre lorsqu’on les envisage comme un cycle de vie. Les cinq étapes ci-dessous montrent comment les organisations peuvent passer de la détection précoce des menaces à une Recovery validée, puis à l’amélioration de la résilience à long terme.

Étape 1 : Détecter les menaces avant que le risque lié à la Recovery ne se propage

Recovery commence avant même que les systèmes ne soient remis en service. En cas de cyberincident, la première priorité est de déterminer si une activité suspecte a affecté les données de production, les données de sauvegarde, ou les deux.

Si les équipes effectuent une restauration à partir d’un point de reprise compromis, elles risquent de réintroduire dans l’environnement des fichiers corrompus, des artefacts de logiciels malveillants ou des modifications non autorisées. Ce risque fait de la détection des menaces un élément essentiel de Backup and Recovery dans le cloud, et pas seulement une préoccupation des opérations de sécurité.

Les stratégies de reprise modernes doivent inclure une visibilité sur les activités anormales au sein des charges de travail, des environnements de sauvegarde et des points de reprise. Les équipes peuvent être amenées à examiner des signaux tels que :

• Un comportement de chiffrement inhabituel
• Des pics soudains de suppressions
• Des modifications inattendues des privilèges
• Des schémas de sauvegarde anormaux
• Indicateurs de logiciels malveillants

Ces signaux peuvent aider les équipes à comprendre où une attaque a pu se propager et quelles données peuvent nécessiter un examen supplémentaire avant leur restauration.

Le timing est un autre facteur essentiel. Le rapport 2025 Digital Defense Report de Microsoft a révélé que la plupart des attaques examinées par son équipe DART (Detection and Response Team) présentaient des temps de persistance courts, ce qui signifie que les équipes de reprise après sinistre n’ont pas forcément plusieurs semaines pour cerner l’étendue totale de la compromission avant que les attaquants ne se déplacent latéralement, n’accèdent à des données sensibles, n’interfèrent avec les services ou ne tentent de compromettre les systèmes de sauvegarde. Le contexte de détection peut aider les équipes à éviter de considérer tous les points de restauration comme étant également fiables.

La détection des menaces ne suffit pas à elle seule à éliminer le risque lié à la Recovery. Elle contribue toutefois à mettre en place un processus de Recovery plus éclairé. Lorsque des activités suspectes sont identifiées à un stade précoce, les entreprises peuvent isoler les systèmes concernés, analyser les données affectées et éviter de restaurer des points de Recovery susceptibles de réintroduire la même menace.

Cela offre aux équipes de sécurité, informatiques et de Recovery un point de départ plus clair pour l’étape suivante : protéger les points de reprise sains avant que les attaquants ne puissent les altérer ou les supprimer.

Étape 2 : Protéger les points de Recovery intacts contre les attaques

En cas de cyberincident, les sauvegardes ne sont pas de simples copies stockées. Elles font partie intégrante du processus de Recovery, ce qui signifie que les attaquants peuvent tenter de les perturber. Si les données de sauvegarde sont altérées, chiffrées, supprimées ou rendues inaccessibles, l’entreprise risque de perdre l’un de ses meilleurs moyens de rétablir ses opérations sans avoir à recourir à des systèmes de production compromis.

C’est pourquoi les points de restauration intacts nécessitent une protection à plusieurs niveaux. Un stockage de sauvegarde immuable et indélébile peut contribuer à préserver les données pendant une durée de conservation définie. Des copies hors site ou isolées permettent de renforcer la séparation par rapport à l’environnement de production. Le chiffrement, les contrôles d’accès et les autorisations basées sur les rôles contribuent à limiter le nombre de personnes pouvant accéder aux paramètres de sauvegarde ou les modifier. Ensemble, ces mesures de sécurité compliquent la tâche des attaquants qui chercheraient à interférer avec les données dont les équipes pourraient avoir le plus besoin lors de la restauration.

L’objectif est de préserver les options de Recovery. Le rapport Verizon de 2026 a révélé que 69 % des victimes de ransomware figurant dans son échantillon n’avaient pas payé la rançon, contre 65 % l’année précédente. Le rapport note également que le montant médian des rançons versées a continué de baisser, ce qu’il attribue en partie à l’amélioration des mesures défensives et à la résilience accrue des victimes. Les équipes ont besoin de sauvegardes intactes qu’elles peuvent réellement utiliser, de sorte que le paiement d’une rançon ne soit pas la seule voie pour reprendre leurs activités.

La règle de sauvegarde bien connue « 3-2-1 » constitue toujours une base utile : conserver trois copies des données, sur deux supports ou plateformes différents, dont au moins une copie stockée hors site ou isolée. Les stratégies modernes de Backup and Recovery dans le cloud étendent souvent ce modèle avec un stockage immuable, des modèles « air-gapped », une conservation basée sur des politiques et des copies répliquées dans des environnements cloud ou hybrides.

Grâce à la mise en place de points de restauration protégés, les équipes peuvent réduire leurs options de restauration et passer à la phase de validation en ayant une vision plus claire de ce qui est prêt à être restauré.

Étape 3 : Vérifier quelles sauvegardes sont prêtes à être restaurées

Disposer de sauvegardes ne signifie pas pour autant être prêt à effectuer une restauration. Avant de restaurer les systèmes de production, les équipes doivent savoir quels points de Recovery sont exploitables, quelles charges de travail ont été affectées et quelles dépendances doivent être rétablies en même temps.

Une sauvegarde récente peut contenir les données métier les plus récentes, mais elle peut également inclure des fichiers corrompus, des modifications non autorisées ou des traces de logiciels malveillants. Une sauvegarde plus ancienne peut être plus «propre», mais elle peut entraîner davantage de pertes de données. La validation aide les équipes à faire ce compromis en s’appuyant sur des preuves plutôt que sur des conjectures.

Ce travail commence par la délimitation de l’incident. Les équipes de sécurité et informatiques doivent comprendre quand l’activité suspecte a commencé, quels systèmes ont été touchés et si les services d’identité, les bases de données, les partages de fichiers, les applications SaaS ou les configurations cloud ont été affectés.

Elles doivent également vérifier si le point de Recovery prend en charge l’application dans son ensemble, et pas seulement les données qui la sous-tendent. Une restauration de base de données, par exemple, peut dépendre de la disponibilité et du bon état des serveurs d’applications, des autorisations, des clés de chiffrement, des routes réseau et des services d’identité.

Des environnements de Recovery isolés peuvent aider les équipes à tester ces conditions avant de procéder à la restauration en production. Dans un environnement contrôlé, les équipes peuvent en toute sécurité :

• Analyser les points de Recovery sélectionnés.
• Examiner les modifications apportées aux fichiers.
• Vérifier le démarrage de l’application.
• Tester l’accès des utilisateurs.
• Vérifier si les systèmes dépendants se comportent comme prévu.

La validation doit également orienter la séquence de Recovery. Les équipes devront peut-être restaurer d’abord les services d’identité, puis l’infrastructure de base, ensuite les applications critiques, et enfin les charges de travail associées.

En testant les points de reprise avant la restauration, elles peuvent affiner leurs options et déterminer quels systèmes sont prêts à être remis en service, lesquels nécessitent un examen plus approfondi et lesquels doivent rester isolés jusqu’à ce que le Risk soit mieux cerné.

L’étape suivante consiste à mettre cette décision en pratique : restaurer en priorité les systèmes, les applications et les données dont l’entreprise a besoin.

Étape 4 : Rétablir les opérations essentielles dans le bon ordre

Un plan de reprise commence par définir l’état opérationnel minimum viable de l’organisation. Cela implique d’identifier les personnes, les systèmes, les applications, les données et les canaux de communication dont l’entreprise a besoin pour fonctionner à un niveau de base en cas de perturbation.

Pour certaines organisations, cela peut commencer par les services d’identité et la communication avec les collaborateurs. Pour d’autres, la priorité peut être donnée aux applications en contact avec la clientèle, aux systèmes de paiement, aux systèmes cliniques, aux opérations de fabrication ou aux plateformes logistiques. L’ordre doit refléter l’impact sur l’activité, et non pas seulement la commodité technique.

C’est au niveau des dépendances que de nombreux plans de reprise se compliquent. Une application peut être classée comme « critique », mais elle dépend néanmoins de l’identité, du DNS, de la connectivité réseau, des bases de données, du stockage, des clés de chiffrement, des API et de la surveillance. Si ces éléments ne sont pas restaurés dans le bon état, l’application peut se remettre en ligne mais rester inutilisable. C’est pourquoi les équipes de Recovery ont besoin d’une cartographie des dépendances avant un incident, et non pendant celui-ci.

Les runbooks et les workflows orchestrés permettent de transformer ces décisions en étapes reproductibles. Ils permettent de définir qui approuve la restauration, quel environnement doit être utilisé, quelles vérifications doivent être effectuées avant que l’accès à la production ne soit rétabli, et à quel moment le niveau suivant de systèmes peut être remis en ligne. Cela revêt une importance particulière lorsque les équipes chargées de la sécurité, de l’infrastructure, des applications, du cloud et des activités opérationnelles travaillent toutes simultanément.

La restauration nécessite également des points de contrôle. Après le retour de chaque charge de travail majeure, les équipes doivent vérifier que les utilisateurs peuvent s’authentifier, que les données sont disponibles, que les intégrations fonctionnent et que la surveillance est en place. Ces vérifications permettent de détecter les problèmes avant que Recovery ne s’étende au niveau suivant des systèmes.

La rapidité reste importante, mais le contrôle l’est tout autant. Une restauration rapide peut générer davantage de travail si les mauvaises données sont rétablies, si des contrôles d’accès font défaut ou si une application est rétablie sans les systèmes dont elle a besoin pour fonctionner. L’approche la plus efficace consiste à procéder à une restauration par phases, à vérifier que chaque service critique fonctionne, puis à poursuivre l’extension de la restauration à mesure que l’environnement se stabilise.

Étape 5 : Tirer les leçons de la reprise pour renforcer la continuité

Une fois les services essentiels rétablis, les équipes doivent encore comprendre ce qui a fonctionné, ce qui les a ralenties et en quoi le plan de Recovery ne correspondait pas à la réalité. C’est ce suivi qui transforme la Backup and Recovery dans le cloud d’une simple intervention ponctuelle en une pratique de résilience continue.

La première étape consiste à analyser la Recovery elle-même. Les équipes doivent se poser des questions telles que :

• À quelle vitesse les équipes ont-elles détecté une activité suspecte ?
• Les points de Recovery valides ont-ils été faciles à identifier ?
• Quelles étapes de validation ont pris plus de temps que prévu ?
• À quel moment les workflows de restauration ont-ils ralenti ?
• Les bonnes personnes ont-elles été impliquées au bon moment ?

Ces réponses peuvent révéler des lacunes qui ne sont pas toujours d’ordre technique. Recovery peut aboutir tout en mettant en évidence des problèmes liés à la prise de décision, à la communication, aux validations ou aux relais entre les équipes.

Ces conclusions doivent être directement intégrées à la prochaine version du plan de Recovery. Si une application critique dépendait d’un système non documenté, mettez à jour la cartographie des dépendances. Si les contrôles d’accès ont ralenti la restauration, clarifiez le processus de validation. Si les tests de Recovery ont omis une charge de travail clé, ajoutez-la au prochain exercice. Si les dirigeants n’avaient pas une visibilité suffisante sur ce qui avait été restauré et ce qui était encore hors ligne, améliorez les rapports et les procédures d’escalade.

La réalisation régulière de tests est ce qui assure la cohérence de ce travail. Les exercices sur table, les restaurations isolées, les tests de Recovery en conditions réelles et la validation de la Recovery inter-cloud aident les équipes à identifier les problèmes avant qu’un incident réel ne les oblige à apprendre sous pression. Ils permettent également de fournir aux dirigeants des indications plus précises sur les domaines dans lesquels l’organisation est prête et ceux où elle a encore du travail à accomplir.

À terme, l’objectif est de disposer d’un programme de Recovery qui gagne en efficacité après chaque test et chaque incident. Les équipes sont mieux préparées, les étapes de Recovery sont mieux comprises et l’organisation dispose d’une feuille de route plus claire pour maintenir les opérations essentielles en fonctionnement en cas de perturbation.

Faire de la Recovery dans le cloud un levier de résilience de l’entreprise

 Backup and Recovery dans le cloud joue désormais un rôle plus important que la simple protection traditionnelle des données. Il s’agit d’un processus intégré visant à détecter les risques liés à la Recovery, à protéger les données sauvegardées, à valider les options de Recovery fiables et à restaurer les services critiques lorsque les environnements de production ne sont plus fiables.

En cas de cyberincident, ces activités ne peuvent pas être traitées comme des étapes distinctes. Le contexte de la menace doit déterminer quelles sauvegardes doivent être examinées. La protection des sauvegardes doit préserver les options de restauration dont les équipes pourraient avoir besoin. La validation doit déterminer ce qui est prêt à être restauré. La restauration doit rétablir les services dont dépend l’entreprise selon un ordre contrôlé.

Une sauvegarde qui ne peut être considérée comme fiable, testée ou restaurée au bon moment risque de ne pas apporter à l’entreprise le résultat dont elle a besoin. Un processus de restauration qui ne tient pas compte des identités, des dépendances entre applications ou des priorités métier peut aboutir à des systèmes techniquement restaurés, mais incomplets sur le plan opérationnel.

La véritable opportunité consiste à considérer la reprise comme une pratique de résilience continue. Cela implique de tester les plans avant un incident, de mettre à jour les cartes de dépendances à mesure que les environnements évoluent, et de tirer parti de chaque exercice ou événement de Recovery pour améliorer la réponse suivante.

Les organisations qui se remettent plus rapidement ne sont pas nécessairement celles qui disposent du plus grand nombre de copies de données. Il est impératif de savoir quelles données sont exploitables, quels services sont les plus importants et comment les restaurer en situation de crise.

Le défi consiste à rendre la Readiness pour la reprise aussi opérationnelle que la détection et la réponse. Backup and Recovery dans le cloud constituent une base pratique pour ce travail lorsqu’elles sont considérées comme un processus continu, de la détection des risques à la restauration des activités.

Les organisations doivent renforcer cette capacité afin d’être mieux à même de restaurer des données intactes, de rétablir les services critiques et de maintenir l’activité en cas de perturbation.

Pourquoi la fuite de données sensibles constitue-t-elle la principale faille de sécurité ?

Les données constituent le carburant inestimable qui fait avancer les entreprises modernes. C’est pourquoi les organisations se sont fixé comme priorité d’investir massivement dans des outils de sécurité sophistiqués.

Cependant, selon le rapport « 2025 State of Data Security » de Varonis, 90 % des entreprises exposent encore des données sensibles dans le cloud. De même, 88 % des entreprises comptent des utilisateurs fantômes, c’est-à-dire des comptes inactifs mais toujours activés.

Mais ce n’est pas tout. Selon le rapport « Cost of a Data Breach Report 2025 » d’IBM, 53 % des entreprises victimes d’une violation ont signalé que les informations personnelles identifiables (PII) de leurs clients avaient été compromises. Ces statistiques brossent un tableau saisissant : bien que les données soient au cœur des activités des entreprises, leur visibilité et leur sécurité globale restent des enjeux critiques. 

Les données ne se limitent plus aux bases de données structurées. Elles se trouvent dans des fichiers, des e-mails, des plateformes cloud, des applications SaaS et des terminaux. Une grande partie de ces données est non structurée, dupliquée ou non gérée, ce qui rend leur suivi et leur protection difficiles.

L’IA amplifie ce problème. Environ 40 % des fichiers téléchargés vers des outils d’IA générative contiennent des informations sensibles, souvent sans gouvernance ni supervision. À mesure que l’adoption de l’IA progresse, le nombre de systèmes et d’identités interagissant avec les données augmente également.

Sans visibilité sur la nature des données existantes et leur emplacement, les entreprises ne peuvent pas les sécuriser efficacement. Ce manque de visibilité est à l’origine du problème actuel de sécurité des données.

Quels sont les piliers de la sécurité des données et de l’IA ?

Pour relever le défi de l’exposition des données, les organisations ont besoin d’une approche structurée qui apporte cohérence et contrôle à la gestion des données. La sécurité des données et de l’IA repose sur trois piliers fondamentaux : la découverte des données, la classification des données et la gouvernance de l’accès aux données et à l’IA.

Chaque pilier comble une lacune majeure :

• La découverte offre une visibilité sur l’emplacement des données dans l’ensemble des environnements. Cela inclut les systèmes structurés tels que les bases de données, ainsi que les sources semi-structurées et non structurées qui sont souvent négligées.
• La classification apporte du contexte en identifiant le type et le niveau de sensibilité des données. Elle permet aux entreprises de distinguer les données opérationnelles, les informations personnelles sensibles, les documents financiers, la propriété intellectuelle et d’autres catégories à haut risque.
• La gouvernance des accès permet aux organisations de vérifier que les données sont utilisées de manière appropriée. Elle définit qui ou quoi peut accéder aux données, dans quelles conditions et avec quel niveau de contrôle.

Ces trois piliers n’existent pas indépendamment les uns des autres. Ils forment un système interconnecté qui couvre intégralement la sécurité des données et de l’IA. La découverte identifie l’ensemble du paysage des données, la classification définit le niveau de sensibilité approprié, et la gouvernance des accès applique des contrôles en fonction de ce contexte.

Ce modèle s’étend même au-delà des utilisateurs humains pour inclure les identités machines, telles que les modèles d’IA. Dans les environnements modernes, ces identités non humaines représentent souvent une part significative de l’activité d’accès aux données. La mise en commun de ces piliers peut aider les organisations à passer de contrôles de sécurité fragmentés à une approche unifiée, guidée par des politiques.

Comment les organisations peuvent-elles identifier et classer les données sensibles ?

La détection et la classification sont les fondements d’un modèle de sécurité des données efficace. Pourtant, ce sont souvent les aspects les plus difficiles à mettre en œuvre de manière efficace.

Cela s’explique par la forte fragmentation des environnements de données modernes. Les informations sensibles sont dispersées entre de multiples plateformes cloud, des systèmes sur site, des applications SaaS et des terminaux. Une part importante de ces données est non structurée, ce qui rend leur identification et leur catégorisation plus difficiles.

Parmi les défis les plus notables, on peut citer :

• Les données « fantômes » qui existent à l’insu des responsables, sans autorisation et sans contrôle de sécurité.
• Des formats incohérents entre les données structurées et non structurées.
• Une croissance rapide des données due à l’adoption de l’IA, qui dépasse les efforts de classification manuelle.

Pour y remédier, les organisations ont besoin de capacités de découverte évolutives et de cadres de classification. Une classification adéquate permet de donner un sens aux vastes quantités de données existantes. Cela inclut généralement des catégories telles que les informations personnelles identifiables (PII), les informations de santé protégées (PHI), les données PCI, la propriété intellectuelle, ainsi que les clés et les secrets.

La valeur de la classification réside dans son utilisation. Une fois les données classifiées, les entreprises peuvent appliquer efficacement des politiques de conservation et de suppression, restreindre ou surveiller les accès, et mettre en place le masquage ou l’expurgation des champs sensibles.

À grande échelle, une approche aboutie de découverte et de classification ne se contente pas d’assurer une couverture complète, mais contribue également à produire des résultats significatifs. Cela peut se traduire par une exposition réduite, une meilleure application des politiques et une réduction mesurable des risques.

Quels sont les principaux risques liés à des droits d’accès trop larges ?

Selon une étude de ReliaQuest, 99 % des identités dans le cloud disposent de privilèges excessifs. Dans le même ordre d’idées, une étude réalisée en 2025 par le Ponemon Institute souligne que 61 % des entreprises américaines ont été victimes de fuites de données commises par des initiés au cours des deux dernières années, le coût moyen de ces incidents s’élevant à la somme astronomique de 2,7 millions de dollars.

Cela prouve que même lorsque les organisations maîtrisent leurs données, l’accès reste l’un des maillons faibles de la sécurité.

On parle d’accès trop permissif lorsque des utilisateurs, des applications ou des comptes de service disposent d’un accès aux données plus étendu que nécessaire. Ce problème est très répandu, car les contrôles d’accès sont souvent accordés de manière trop large pour des raisons de commodité et rarement réexaminés.

Les conséquences sont importantes. Des accès excessifs augmentent le risque de divulgation accidentelle, de menaces internes et d’exploitation en cas de violation.

Pour y remédier, les organisations doivent tout d’abord examiner minutieusement les schémas d’accès. Cela implique notamment de déterminer qui accède aux données sensibles, quels systèmes ou identités sont concernés, et si cet accès correspond aux besoins de l’entreprise.

Une attention particulière doit être accordée aux comptes privilégiés et aux identités de service. Ceux-ci disposent souvent d’autorisations étendues et peuvent accéder à de grands volumes de données sensibles sur l’ensemble des systèmes.

Dans ce contexte, une gouvernance efficace des accès est essentielle. Cela nécessite :

• d’aligner les politiques d’accès sur la classification des données ;
• De surveiller en permanence les habitudes d’utilisation.
• D’identifier et de corriger les dérives d’accès au fil du temps.

En réduisant les accès inutiles, les organisations contribuent à limiter leur surface d’attaque et à améliorer la protection globale des données.

Comment les organisations doivent-elles gérer les données utilisées par les systèmes d’IA ?

L’adoption de l’IA se généralise rapidement dans tous les domaines de l’entreprise moderne. Cela ajoute un nouveau niveau de complexité à la manière dont les données sont consultées, traitées et divulguées.

Les ensembles de données d’apprentissage comprennent souvent de grands volumes de données provenant de l’ensemble de l’organisation. Sans classification ni gouvernance adéquates, ces ensembles de données peuvent contenir des informations sensibles ou soumises à une réglementation.

Cela engendre des risques à plusieurs étapes :

• lors de la préparation des données et de l’entraînement ;
• Lorsque les modèles interagissent avec des données en temps réel.
• Au travers de résultats susceptibles de divulguer involontairement des informations sensibles.

La classification doit donc précéder l’entraînement des modèles. Cela implique de valider et de classer toutes les données utilisées dans les ensembles de données, et de supprimer les informations sensibles lorsque cela est nécessaire.

De même, après le déploiement des outils d’IA, les équipes chargées des données doivent évaluer en permanence la manière dont les modèles utilisent et exposent les données. Elles doivent également mettre en œuvre des mécanismes de contrôle appropriés, tels que le masquage ou la caviardage, lorsque cela s’avère nécessaire.

Les systèmes d’IA ne doivent pas être considérés comme distincts de la sécurité des données. Ils constituent une extension de la manière dont les données sont utilisées et doivent être gérés en conséquence. En intégrant ces capacités de sécurité des données et de l’IA dans le cycle de vie plus large du développement de l’IA, les organisations peuvent contribuer à réduire les risques tout en favorisant l’innovation.

En quoi la classification des données favorise-t-elle la conformité réglementaire ?

La conformité réglementaire repose sur la capacité à identifier et à contrôler les données sensibles. Des cadres réglementaires tels que le RGPD, la loi HIPAA et la norme PCI DSS définissent des exigences spécifiques concernant le traitement des données. Cependant, ces exigences ne peuvent être respectées sans avoir préalablement identifié où se trouvent les données soumises à réglementation.

C’est pourquoi les programmes de conformité échouent en l’absence d’une base de données adéquate.

Dans ce cas, la classification des données sert de pilier à la conformité, en associant les données à des catégories réglementaires. Elle permet aux organisations d’appliquer des contrôles ciblés en fonction de la sensibilité des données et de faire respecter les politiques essentielles relatives au cycle de vie des données.

Cela ouvre la voie à une multitude de fonctionnalités essentielles :

• Application des politiques de conservation et de suppression
• Restriction de l’accès aux données réglementées
• Mise en œuvre de contrôles essentiels en matière de confidentialité

Cela simplifie également les processus d’audit. Les organisations peuvent démontrer où se trouvent les données sensibles, comment elles sont protégées et qui y a accès. La gouvernance des accès renforce encore davantage la conformité en garantissant que seules les identités autorisées puissent interagir avec les données réglementées.

Ensemble, la classification des données et les contrôles d’accès redéfinissent la conformité à l’ère moderne, marquée par l’intelligence artificielle.

Comment Commvault Cloud vous aide-t-il à identifier et à gérer la protection des charges de travail ?

Une protection efficace des données repose sur la connaissance de ce dont vous disposez avant qu’un incident ne se produise, et non sur la découverte de lacunes lors de la Recovery. Commvault Cloud est conçu pour aider les entreprises à identifier, classer et appliquer en continu des politiques de sauvegarde sur l’ensemble de leurs ressources hybrides et multicloud, afin que la couverture reste à jour à mesure que les environnements évoluent.

Commvault Cloud s’appuie sur une découverte basée sur l’IA : il recense automatiquement les ressources cloud natives et hybrides, identifie celles qui ne sont pas couvertes par une politique et place les charges de travail sous une gouvernance centralisée dans Command Center. Les politiques peuvent être appliquées de manière cohérente sur l’ensemble des comptes, des régions et des clouds, avec une visibilité en temps réel sur l’état de protection et les coûts. Les environnements évoluant en permanence (déploiement de nouvelles charges de travail, mises à jour des configurations, création de ressources cloud), la découverte est conçue pour s’exécuter en continu plutôt que sous la forme d’une évaluation ponctuelle, ce qui aide les équipes à maintenir une couverture précise sans avoir recours à des audits manuels.

• Découverte basée sur l’IA : elle recense en continu les actifs cloud natifs et hybrides, identifie les lacunes de couverture et intègre les nouvelles charges de travail dans des politiques centralisées.
• Moteur de politiques centralisé : Command Center applique des calendriers de conservation, une fréquence de sauvegarde et des politiques de copie cohérents à l’ensemble des charges de travail multicloud, hybrides et sur site à partir d’une interface unique.
• Commvault Threat Scan : surveille en permanence les données de sauvegarde à la recherche d’anomalies, d’activités de chiffrement et d’indicateurs de logiciels malveillants afin que les équipes de sécurité puissent agir avant le début de la Recovery.
• Copies interrégionales et inter-cloud : des copies de sauvegarde peuvent être créées entre différentes régions et chez différents fournisseurs de cloud afin de répondre aux exigences de conformité, de résidence des données et de résilience.

Pourquoi les outils fragmentés échouent-ils au moment de la Recovery ?

89 % des entreprises opèrent dans des environnements comportant plusieurs clouds, notamment des configurations de cloud hybride et multicloud. Pourtant, la plupart des échecs de Recovery ne sont pas dus à un manque de tâches de sauvegarde, mais à une protection qui n’a pas été conçue pour l’environnement à restaurer. Les charges de travail réparties entre bases de données cloud, plateformes SaaS, clusters Kubernetes et systèmes sur site ont chacune des exigences de sauvegarde différentes, et les outils ponctuels conçus pour un environnement donné s’adaptent rarement de manière transparente à un autre. Les charges de travail réparties entre bases de données cloud, plateformes SaaS, clusters Kubernetes et systèmes sur site ont chacune des exigences de sauvegarde différentes, et les outils ponctuels conçus pour un environnement donné s’adaptent rarement de manière transparente à un autre.

Les échecs de Recovery mettent en évidence le fossé entre une sauvegarde qui s’est exécutée et un service qui redémarre effectivement. Les instantanés cohérents au moment de l’arrêt peuvent restaurer les données brutes tout en laissant les journaux de transactions, les dépendances de service et les configurations de cluster dans un état incohérent – ce qui signifie que l’application ne peut pas démarrer même lorsque les données sont présentes. Une protection unifiée des données peut aider à remédier à ce problème en garantissant que les charges de travail sont protégées d’une manière qui reflète leur mode de fonctionnement, et en validant l’état de Readiness avant qu’un incident ne pose la question.

Commvault Cloud accompagne les responsables de la sécurité qui ont besoin d’une capacité de récupération prête pour les audits, les équipes informatiques gérant des environnements hybrides et multicloud, ainsi que les parties prenantes du cloud et de la conformité chargées de protéger et de valider les charges de travail critiques. Commvault a été distingué dans le rapport IDC MarketScape : « Worldwide Cyber-Recovery 2025 Vendor Assessment » pour ses atouts en matière d’architecture de cyber-récupération, d’intégration dans l’écosystème de sécurité et d’étendue des charges de travail prises en charge.

• Surveillance continue des sauvegardes : Threat Scan surveille les données de sauvegarde à la recherche d’indicateurs de logiciels malveillants, d’activités de chiffrement et de comportements anormaux, avec des alertes intégrées aux outils SIEM et SOC pour une réponse coordonnée aux incidents.
• Commvault Cleanroom Recovery : Conçue pour effectuer la restauration dans un environnement isolé afin que les équipes puissent valider l’intégrité des données et s’assurer que les systèmes sont exempts de menaces avant de revenir en production, réduisant ainsi le risque de réinfection.
• Identification Cleanpoint : conçue pour aider à déterminer avec précision le moment où les données ont pu être compromises, ce qui permet une sélection plus précise d’un point de Recovery vérifié et contribue à minimiser la perte de données.
• Restauration orchestrée des services : les workflows de Command Center permettent de restaurer les services dépendants de manière séquentielle, ce qui contribue à réduire la charge de coordination manuelle lors d’opérations de restauration sous haute pression.
• Protection sur site évolutive : HyperScale prend en charge la protection sur site pour les environnements hybrides, avec une mise en service et une gestion simplifiées via le Command Center.

Avant la mise en place d’une protection unifiée des données, le moment le plus critique dans la gestion des incidents était souvent la restauration elle-même, lorsque les équipes découvraient des lacunes dans la couverture dont elles ignoraient l’existence. Avec Commvault Cloud, les équipes peuvent passer d’une détection réactive des lacunes à une gouvernance proactive : elles savent ainsi quelles charges de travail sont protégées, à quel niveau de politique, et si les points de restauration ont été validés. Ce changement – passer de l’espoir qu’une sauvegarde ait fonctionné à la démonstration de son efficacité – peut faire la différence entre une reprise en douceur et une interruption prolongée.