Faille Critique IA chez ServiceNow : Comment une Vulnérabilité d'IA Agentic a Exposé les Données Clients

Une faille de sécurité critique dans l’IA a exposé des données sensibles. En janvier 2026, une vulnérabilité majeure a été découverte dans la plateforme ServiceNow, mettant en lumière les risques liés à l’intégration rapide de l’IA agentic.

L’IA agentic, ou intelligence artificielle autonome, est capable d’agir sans intervention humaine directe. C’est précisément ce pouvoir qui a causé le problème. Des chercheurs en cybersécurité ont identifié que ServiceNow avait ajouté cette fonctionnalité avancée à un chatbot hérité, non protégé.

Cette négligence a créé une porte ouverte pour les cybercriminels, comme le montrent d’autres vulnérabilités critiques récemment identifiées. Ils pouvaient potentiellement accéder aux données des clients et aux systèmes connectés. Cet incident sert de leçon pour toutes les entreprises en 2025 qui cherchent à intégrer l’IA.

Les fondements d’une catastrophe : IA Agentic sur des fondations fragiles

Le cœur du problème résidait dans l’architecture même de la solution. ServiceNow a “greffé” une technologie d’IA agentic sophistiquée sur un chatbot legacy. Ce dernier n’avait pas subi les mises à jour de sécurité nécessaires pour supporter une telle capacité.

L’IA agentic n’est pas simplement un chatbot conversationnel. Elle peut exécuter des tâches, interagir avec des API et modifier des données. En théorie, cela augmente la productivité. En pratique, si les garde-fous manquent, l’IA agentic peut devenir un exécutant malveillant ou un vecteur d’attaque involontaire.

Dans ce cas précis, l’IA agentic disposait de privilèges étendus. Elle pouvait potentiellement lire et écrire sur le système. L’ancien chatbot, lui, ne disposait pas de contrôles d’accès granulaires. C’est le choc des deux mondes : la puissance sans le frein.

C’est un exemple classique de “Shadow IT” appliqué à l’IA. On déploie une technologie puissante sans revoir l’ensemble de la surface d’attaque.

La nature de la vulnérabilité

Les experts ont qualifié cette faille de “prompt injection” avancée. L’attaque permettait de manipuler l’IA pour qu’elle exécute des commandes non autorisées.

Imaginez un utilisateur qui demande à l’IA de “récupérer le rapport des ventes”. Normalement, l’IA vérifie les droits. Ici, grâce à la faille, un attaquant pouvait contourner cette vérification en injectant des instructions cachées dans sa requête.

Le système interprétait ces instructions comme légitimes. Il accédait alors à des données confidentielles ou déclenchait des actions sur les systèmes connectés. C’est ce qu’on appelle une faille de séparation des devoirs (separation of duties).

L’impact sur le marché français

En France, où le RGPD est strict, une telle faille aurait des conséquences lourdes. Les entreprises utilisant ServiceNow pour leurs services IT ou CRM verraient leurs données personnelles exposées.

Prenons l’exemple d’un grand groupe industriel français. Il utilise ServiceNow pour gérer ses tickets d’incidents et ses achats. Si un attaquant exploite cette faille, il pourrait non seulement voler les données des fournisseurs, mais aussi passer des commandes frauduleuses.

Pourquoi l’IA Agentic est-elle si difficile à sécuriser ?

Sécuriser l’IA agentic est un défi de taille. Contrairement aux logiciels traditionnels, l’IA agentic est non déterministe. Elle ne réagit pas toujours de la même manière à la même entrée.

Cette flexibilité est sa force et sa faiblesse. Les pare-feux classiques et les systèmes de détection d’intrusion (IDS) peinent à suivre. Ils cherchent des signatures de code malveillant, mais l’attaque via l’IA se cache dans le langage naturel.

De plus, l’intégration d’IA agentic augmente la surface d’attaque de manière exponentielle. Chaque fonctionnalité que l’IA peut exécuter est une potentielle porte d’entrée. Si elle peut envoyer des emails, elle peut envoyer un email phishing massif. Si elle peut modifier une base de données, elle peut y injecter du ransomware.

Les vecteurs d’attaque spécifiques à l’IA

1. Poisoning des données d’entraînement : Si les données utilisées pour entraîner l’IA sont corrompues, l’IA apprendra des comportements dangereux.
2. Inference des modèles : L’IA peut involontairement révéler des informations sensibles sur ses données d’entraînement.
3. Escalade de privilèges : Comme vu chez ServiceNow, l’IA peut utiliser ses accès pour obtenir des droits plus élevés.

Selon une étude récente de Gartner, d’ici 2027, 40% des projets IA agentic auront subi une cyberattaque majeure due à une mauvaise gouvernance des données. C’est un chiffre alarmant pour les DSI.

L’importance cruciale du “Legacy” dans la sécurité IA

L’incident ServiceNow rappelle une règle d’or en cybersécurité : la modernisation technologique ne doit jamais précéder la sécurisation de l’existant.

Beaucoup d’entreprises françaises fonctionnent encore avec des systèmes hérités (legacy systems). Ces systèmes sont souvent robustes mais vieillissants. Le tentation est grande d’y ajouter une couche d’IA pour “les moderniser” sans remplacer l’infrastructure sous-jacente.

C’est une erreur coûteuse. L’IA agentic doit être conçue avec une architecture Zero Trust. Cela signifie que l’IA ne fait confiance à aucune requête, même si elle provient de l’intérieur du réseau.

Comparaison : Chatbot vs IA Agentic

Comme le montre ce tableau, passer d’un chatbot à une IA agentic sans changer la sécurité revient à laisser les clés de la banque à un robot qui n’a pas de code PIN.

Comment sécuriser vos déploiements d’IA Agentic en 2025

Face à des vulnérabilités comme celle de ServiceNow, les entreprises doivent adopter une approche proactive. Voici les étapes concrètes pour sécuriser l’IA agentic.

1. Audit de l’infrastructure existante : Avant tout déploiement, évaluez la sécurité des systèmes sur lesquels l’IA va se brancher. Si le socle est vulnérable, l’IA le sera aussi.
2. Isolation des environnements (Sandboxing) : L’IA agentic doit d’abord tester ses actions dans un environnement virtuel isolé avant d’être appliquée au système de production.
3. Gardes-fous humains (Human-in-the-loop) : Pour les actions sensibles (ex: suppression de données, virement bancaire), l’IA doit demander une validation humaine explicite.
4. Tests de pénétration spécifiques IA : Faire appel à des experts pour tenter de “pirater” l’IA via des injections de prompts.
5. Gouvernance des données : S’assurer que l’IA n’a accès qu’aux données strictement nécessaires (principe du moindre privilège).

“La sécurité de l’IA ne s’ajoute pas à la fin, elle se construit dès la conception.” - Principe de la “Secure by Design” de l’ANSSI.

Exemple de mise en œuvre : La méthode du Proxy d’IA

Une solution technique efficace consiste à placer un “proxy” ou une “API Gateway” entre l’utilisateur et l’IA agentic.

Requête Utilisateur -> Proxy de Sécurité IA -> IA Agentic -> Système Backend

Ce proxy analyse la requête utilisateur. Il vérifie si la demande est légitime et si elle respecte les politiques de sécurité. Si le proxy détecte une injection de prompt suspecte, il bloque la requête avant même qu’elle n’atteigne l’IA.

C’est une couche de défense essentielle qui pallie les défauts de sécurité de l’IA elle-même ou de l’infrastructure legacy.

Conclusion : La vigilance est le prix de la puissance

L’affaire ServiceNow démontre que l’IA agentic est une technologie à double tranchant. Si elle promet une efficacité inédite, elle introduit aussi des risques que la sécurité traditionnelle peine à contenir.

En 2025, l’adoption de l’IA ne doit pas se faire dans la précipitation. La vulnérabilité exposée chez ServiceNow est un rappel brutal que la sécurité doit rester la priorité absolue. Les systèmes hérités ne sont pas prêts à accueillir l’autonomie totale de l’IA sans une refonte majeure des contrôles d’accès.

Pour les entreprises françaises, la leçon est claire : auditez vos fondations avant de construire avec l’IA. Assurez-vous que vos chatbots ne deviennent pas des chevaux de Troie pour vos données les plus précieuses. L’IA agentic est l’avenir, mais seulement si elle est sécurisée dès le départ.

Prochaine étape : évaluez votre surface d’attaque IA aujourd’hui et identifiez où vos systèmes legacy pourraient être la prochaine cible.