Según l’information « 2026 State of AI Agents in Security and Network Operations », élaborée par Cybersecurity Insiders et Netskope à partir d’une enquête auprès de 921 professionnels de la sécurité, des réseaux et de TI, les équipes d’opérations de sécurité et de réseaux détectant les incidents avec une plus grande efficacité, mais pas toujours avec les ressources nécessaires pour investigarlos y solverlos. L’étude quantitative est à ce point et analyse le potentiel des agents d’IA pour réduire une gouvernance adéquate.
Il est vrai que 81 % des équipes affirment que leur charge de travail a été créée au cours de la dernière année, mais seulement 11 % restent dans le rythme de la forme constante. Par conséquent, 42 % des organisations ont déjà alerté en cas de tickets sans enquête, et les 24 % admettent que des données sensibles, des systèmes ou des utilisateurs ont été envoyés pendant le plus de temps nécessaire.
Principales conclusions de l’étude
Certaines des données les plus intéressantes qui révèlent les informations sont les suivantes :
· Plus de travail pendant : 45 % sont attribués au contrat professionnel, à la rotation ou aux postes vacants sans couvrir les limites opérationnelles ; Les 40 % résolvent les incidents plus loin que prévu.
· Brecha entre la détection et la résolution : le 60 % indique que votre capacité à détecter les causes ou les problèmes de rouge a été améliorée au cours des dernières années, avant 49 % que la réponse et la résolution ont été améliorées.
· Outils fragmentés : seul le 9 % considère que vos outils de sécurité et de réseau sont parfaitement intégrés ; Les 51 % identifient la dispersion des informations comme le principal obstacle à la résolution rapide des incidents.
· Agents d’IA en expansion : les 29 % utilisés dans la production, les 56 % valorisés pour accroître la capacité de l’équipement et les 47 % précédemment incorporés aux flux de travail concrets au cours de la prochaine année.
· Autonomie limitée : les 68 % ne permettent pas à un agent de réaliser des changements opérationnels pour lui seul : les 38 % descartes de ces changements et les 30 % exigent une approbation humaine préalable.
· Gouvernement suspendu : seul le 9 % déclare avoir une confiance très élevée dans sa capacité pour gouverner les agents de l’IA ; el 45% reconnaissent avoir une certaine confiance en eux.
Le triage comme point de départ
Les informations identifient la classification et la priorité des alertes — ou tri — comme l’une des applications initiales les plus prometteuses. Les 46 % des personnes interrogées considèrent une source de travail manuelle importante, tandis que d’autres 46 % se trouvent en poste chez un agent et les 48 % espèrent en obtenir une valeur significative. Cet usage vous permet d’organiser des cas et de réunir des preuves pour votre révision sans accorder à l’agent le permis de modifier les systèmes.
L’adoption se produit aujourd’hui dans une phase temporaire : les 53 % des organisations sont évalués ou proposés par des agents et les 7 % du total ont été étendus à divers flux de travail. Pour que cette technologie réduise réellement la charge des analystes, l’étude recommande de méditer le temps passé, les cas d’enquête et les résultats obtenus devant une situation de partie documentée.
Le potentiel des agents dépend également de leur accès à des informations fiables. Les enquêtes indiquent que les agents partagent en priorité le contexte de chaque cas entre les outils et les équipements —55%—, qu’ils sont intégrés de forme ouverte aux systèmes existants —51%— et qu’ils sont sujets à un modèle commun de gouvernance —46%—.
Les équipes de sécurité détectent les incidents avec une plus grande efficacité, mais ne disposent toujours pas des ressources nécessaires pour enquêter et résoudre les problèmes.
L’étude propose d’avancer de manière progressive : attribuer à chaque agent une identité et des autorisations limitées, maintenir un registre commun de preuves et d’actions, exiger une approbation pour les changements à haut impact et définir ce quién peut déterminer votre activité et diriger la récupération avant une erreur. La délégation des pouvoirs peut accroître la capacité opérationnelle, mais la responsabilité des décisions doit être reprise par les personnes.
Recommandations pour travailler avec des agents
· Medir el beneficio. Effectuez un processus suivi et comparez le temps passé et les cas d’enquête avec la situation initiale.
· Assurer le contexte. Vérifiez les sources et rassemblez les données pertinentes dans un même cas.
· Maintenir la traçabilité. Le registraire a un identifiant unique pour les preuves, les autorisations, les actions et les résultats jusqu’au cierre.
· Limiter l’autonomie. Donnez à chaque agent une identité propre et un accès minimal ; exiger une approbation humaine pour des changements à haut impact.
· Assigner les responsables. Définissez les exceptions autorisées, vous pouvez arrêter l’agent et diriger la récupération.
· Probar antes de ampliar. Ensayar entradas manipuladas, fallos y recuperación; augmenter les permis seuls si vous avez besoin de sécurité et d’efficacité.
En guise de conclusion, les agents de l’IA peuvent aider les équipes de sécurité et redescendre une enquête sur plus de cas et réduire les taxes manuelles, mais votre adoption ne doit pas être méditée seule par la rapidité d’exécution. L’information indique que votre valeur dépend des résultats vérifiables, des informations partagées et des limites claires d’action. La priorité est d’élargir la capacité opérationnelle sans renoncer à la supervision humaine ni à la responsabilité pour chaque décision.
L’étude « 2026 State of AI Agents in Security and Network Operations » a été élaborée par Cybersecurity Insiders avec l’objectif de Netskope à partir d’une enquête réalisée en 2026 par 921 professionnels. Les résultats reflètent les expériences et les attentes déclarées par les participants.
