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D'après les prévisions du cabinet d'études Gartner, l'intelligence artificielle générative devrait permettre de compenser le déficit de compétences en cybersécurité dans les entreprises.
IA et Cybersécurité : un remède salvateur ?
L'arrivée en force de l'intelligence artificielle (IA) générative pourrait bien sonner le glas de la pénurie de compétences qui mine le secteur de la cybersécurité. Les experts du cabinet d'études Gartner prédisent qu'à l'horizon 2028, ces technologies permettront de combler la moitié des postes de premier échelon, et ce, sans nécessiter de formation ultra-spécialisée. Une véritable aubaine pour les entreprises !
Les directions RH pourront ainsi se concentrer sur le recrutement de profils plus experts pour les missions les plus stratégiques, tandis que l'IA prendra en charge les tâches de routine. Mieux encore, grâce à son incroyable capacité d'adaptation, l'IA saura façonner des programmes de sensibilisation sur mesure pour chaque employé. Résultat ? Une réduction significative des incidents liés à la cybersécurité dès 2026 !
Le fléau de la désinformation
Toutefois, cette perspective réjouissante pourrait bien être ternie par l'émergence d'une menace d'un nouveau genre : la désinformation orchestrée par l'IA générative. D'après Gartner, les dépenses pour contrer ce phénomène explosif pourraient atteindre les 500 milliards de dollars d'ici 2028. Ce qui va grignoter près de la moitié des budgets marketing et cybersécurité !
Face à ce défi de taille, les experts recommandent d'investir massivement dans des solutions anti-désinformation reposant sur l'ingénierie du chaos. Une nouvelle ère où il faudra sans cesse tester la résilience de ses défenses… Un jeu du chat et de la souris à l'échelle planétaire !
L'ingénierie du chaos (chaos engineering en anglais) est une discipline qui consiste à tester de manière proactive la résilience d'un système en provoquant intentionnellement des défaillances ou des conditions d'erreur.
Le but est d'identifier les faiblesses et les points de défaillance potentiels avant qu'ils ne se produisent réellement dans un environnement de production. Cela permet de renforcer la fiabilité et la stabilité du système en question.
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