Jeff Margolies, Directeur des produits et de la stratégie chez Saviynt – Série d’entretiens

Jeff Margolies, Directeur des produits et de la stratégie chez Saviynt, dirige la gestion des produits, la stratégie d’entreprise, les partenariats technologiques et le développement d’entreprise, travaillant avec les clients, les partenaires et les équipes de l’organisation pour façonner la vision à long terme de l’entreprise et la feuille de route de croissance. Il apporte plus de 25 ans d’expérience dans l’identité et la cybersécurité, ayant précédemment occupé le poste de Directeur de la stratégie de Saviynt et détenu des postes de direction chez Mandiant, Deloitte et Accenture. Chez Mandiant, il a supervisé la stratégie, les partenariats stratégiques et le développement d’entreprise, tandis que sa carrière précédente comprenait l’aide à l’établissement et à la mise à l’échelle de la pratique de gestion des identités et des accès d’Accenture en une organisation mondiale de plus de 700 professionnels. Margolies détient un diplôme de bachelor en ingénierie optique de l’Université de Rochester et un diplôme de master en ingénierie électrique de l’Université de Californie, Berkeley.

Saviynt est une entreprise de sécurité d’identité alimentée par l’IA, axée sur l’aide aux entreprises à gérer et à sécuriser l’accès aux utilisateurs humains, aux identités non humaines, aux machines, aux applications, aux infrastructures et aux agents IA. Sa plate-forme d’identité Saviynt rassemble la gouvernance des identités, la gestion des accès privilégiés, la gouvernance des accès aux applications, la gestion des identités externes, la sécurité des identités non humaines et la gestion de la posture de sécurité des identités dans une plate-forme cloud unifiée conçue pour les environnements cloud, sur site, SaaS, IaaS et hybrides. L’entreprise s’est de plus en plus positionnée autour des besoins de l’ère de l’IA, notamment des outils pour sécuriser les agents IA, gérer les flux de travail agents et permettre les opérations d’identité en langage naturel grâce à des offres telles que Saviynt MCP Server sur AWS Marketplace.

En tant que Directeur des produits et de la stratégie, vous avez un siège au premier rang pour voir comment les exigences de sécurité d’identité des entreprises évoluent. Comment la montée en puissance des agents IA a-t-elle modifié la façon dont les organisations doivent réfléchir à l’identité, à l’accès et à la gouvernance, et comment ces changements ont-ils influencé le développement de la passerelle d’accès aux agents et de l’autorisation d’exécution en temps réel par Saviynt ?

Les agents IA changent la sécurité des identités car les identités humaines et les identités machines fonctionnent de manière très différente. Il ne s’agit plus seulement de gérer les personnes qui se connectent aux applications. Les organisations gèrent des logiciels qui peuvent raisonner, prendre des décisions et agir de manière autonome à travers les systèmes. Je pense aux agents comme à la prochaine génération d’applications. Après les applications mainframe, client-serveur, web et SaaS, nous entrons maintenant dans l’ère des applications agentes.

Les fondamentaux restent les mêmes. Les organisations doivent savoir qui possède l’agent, qui peut l’utiliser, quels systèmes il peut accéder et comment son activité est gérée. Les identités machines changent la vitesse et l’échelle. Un utilisateur commercial peut maintenant créer un agent en quelques minutes, ce qui signifie que la gouvernance doit se déplacer tout aussi rapidement. C’est ce qui nous a amenés à développer la passerelle d’accès aux agents et l’autorisation d’exécution en temps réel — pour aider les entreprises à adopter les agents avec les contrôles d’accès, la responsabilité et les garde-fous appropriés dès le départ.

Les agents IA passent rapidement de l’expérimentation à des environnements de production. Comment les agents autonomes modifient-ils le modèle traditionnel de gestion des identités et des accès que les entreprises ont utilisé pendant des décennies ?

La gestion traditionnelle des identités et des accès a été construite autour des personnes et des logiciels prévisibles. Un utilisateur s’authentifiait, demandait l’accès et effectuait des actions spécifiques dans des systèmes définis. Nous comprenons clairement le cycle de vie de l’identité humaine dans ce contexte, y compris la façon de provisionner l’accès. Les agents IA introduisent un cycle de vie différent. Ils peuvent être créés rapidement, agir en continu, s’adapter à travers les flux de travail et interagir avec de multiples applications, API et sources de données avec une autonomie beaucoup plus grande.

Les principes d’identité fondamentaux s’appliquent toujours : chaque identité nécessite une authentification, une autorisation, une gouvernance et une responsabilité. La vitesse est très différente. Au lieu de quelques applications d’entreprise construites par des équipes centralisées, les organisations peuvent avoir des milliers d’agents créés par des utilisateurs commerciaux. En fait, 92% des DSI manquent de visibilité complète sur les identités IA, et 95% d’entre eux douteront de pouvoir détecter ou contenir les abus s’ils se produisaient. La sécurité des identités doit évoluer pour que la propriété, les contrôles d’accès, les approbations et la surveillance soient établis automatiquement lorsque les agents sont créés.

De nombreuses organisations utilisent encore des autorisations et des contrôles d’accès conçus pour les employés humains et les applications logicielles conventionnelles. Pourquoi ces approches sont-elles insuffisantes lorsqu’elles sont confrontées à des agents IA qui peuvent raisonner, s’adapter et exécuter des actions de manière indépendante ?

L’autorisation traditionnelle demande généralement : « Cette identité est-elle autorisée à effectuer cette action ? » Cela ne suffit plus pour les agents IA, car un agent peut techniquement avoir la permission de faire quelque chose, mais agir encore en dehors de l’intention de l’utilisateur.

Par exemple, si un utilisateur demande à un agent de « nettoyer » une base de données, l’agent peut interpréter cela comme la suppression d’enregistrements. Il peut être autorisé à supprimer ces enregistrements, mais ce n’est peut-être pas ce que l’utilisateur voulait. Avec les agents, les organisations doivent évaluer non seulement si une action est autorisée, mais également si elle correspond au plan et à l’intention initiaux derrière la tâche.

Saviynt a récemment introduit l’autorisation d’exécution en temps réel sensible à l’intention. Qu’est-ce que signifie exactement « sensible à l’intention » en termes d’autorisation, et comment diffère-t-elle des modèles d’authentification et d’autorisation traditionnels ?

L’autorisation sensible à l’intention signifie évaluer si les actions d’un agent correspondent à ce que l’humain voulait qu’il fasse. Chaque agent est créé ou dépêché pour accomplir une tâche, et cette tâche crée un contexte pour ce que l’agent doit et ne doit pas faire.

L’autorisation traditionnelle prend une décision binaire : est-ce autorisé ou non ? L’autorisation sensible à l’intention ajoute une autre couche en demandant si l’action a du sens dans le contexte de la tâche initiale. Si un agent a été demandé d’archiver de vieilles données mais commence à supprimer des enregistrements actifs, cela peut être techniquement permis, mais ce n’est pas aligné sur l’intention de l’utilisateur. L’objectif de l’autorisation d’exécution en temps réel sensible à l’intention est de gérer les actions des agents en temps réel en fonction du contexte de la tâche, de la politique et des résultats attendus.

Comment les entreprises peuvent-elles déterminer si un agent IA doit être autorisé à effectuer une action spécifique, même s’il a techniquement la permission d’accéder au système sous-jacent ?

Cela commence par la planification. Avant qu’un agent n’agisse, les organisations doivent définir ce qu’il est censé accomplir, quels systèmes il doit accéder, quels garde-fous s’appliquent et quelles politiques il doit suivre. Ce plan devient la référence pour évaluer le comportement de l’agent.

La question clé n’est pas seulement de savoir si l’agent a accès, mais si son action est cohérente avec la tâche pour laquelle il a été créé. De nombreuses applications et API existantes n’ont pas été conçues pour appliquer ce niveau de contexte, c’est pourquoi un modèle de passerelle est important. La passerelle d’accès aux agents fournit une couche de contrôle supplémentaire pour évaluer les plans par rapport aux actions et aider à gérer les sur-entitlements ou les lacunes dans les systèmes hérités.

L’un des plus grands risques liés aux agents IA est qu’ils peuvent agir sur de multiples applications et sources de données en quelques secondes. Quels nouveaux risques cela crée-t-il pour les équipes de sécurité, et quels risques sont actuellement sous-estimés ?

Les agents IA ne créent pas toujours de nouveaux risques. Dans de nombreux cas, ils augmentent la probabilité que les risques existants soient exploités. Si une organisation a déjà des comptes sur-entitlementés, des contrôles faibles ou des systèmes qui s’appuient sur l’obscurité, les agents peuvent trouver et agir sur ces faiblesses beaucoup plus rapidement que les humains, en augmentant les risques.

Je les compare parfois à laisser une porte de derrière non verrouillée. La vulnérabilité existe déjà, mais la probabilité que quelqu’un la découvre peut être faible. Imaginez maintenant un agent qui vérifie chaque porte de derrière à travers des milliers d’environnements en quelques secondes. C’est pourquoi les organisations doivent bien gérer les bases : savoir quels agents existent, comprendre ce qu’ils peuvent accéder, limiter les autorisations inutiles et gérer leur activité de manière continue.

Alors que les entreprises déployent de multiples agents IA à travers les départements, comment les organisations doivent-elles gérer qui peut interagir avec ces agents et quelles informations ou systèmes ces agents peuvent accéder ?

Une façon utile de penser à un agent IA est de le considérer comme une application. Les entreprises savent déjà comment gérer les applications : qui les possède, qui peut les utiliser, quels systèmes elles se connectent à, quelles données elles peuvent accéder et comment cet accès est examiné. Les mêmes questions s’appliquent aux agents.

La différence est que les agents peuvent être créés en quelques minutes par des utilisateurs commerciaux, et non sur plusieurs mois par de grandes équipes de développement, et seulement 5% des DSI se sentent confiants qu’ils pourraient contenir un agent IA compromis. La gouvernance doit être intégrée dans le processus de création afin que la propriété, l’accès, les approbations, les autorisations et les examens périodiques soient établis dès le départ plutôt que d’être ajoutés après que l’agent soit déjà en fonctionnement.

Les agents IA amplifient le défi du Shadow AI, car les employés adoptent des outils IA en dehors de la supervision officielle de l’informatique. Comment les agents IA amplifient-ils ce défi, et quels sont les étapes pratiques que les organisations peuvent prendre pour retrouver la visibilité et le contrôle ?

Les agents IA amplifient le Shadow AI car ils sont faciles à créer et peuvent agir sur les systèmes. Cela ne signifie pas que les organisations devraient essayer d’empêcher les gens de les utiliser. Les gains de productivité sont réels, et les entreprises les poursuivront.

La réponse pratique est la visibilité et les garde-fous. Les organisations doivent savoir quels agents existent, qui les possède, ce qu’ils sont censés faire et quels systèmes ou données ils peuvent accéder. Chaque agent devrait avoir une identité, des autorisations définies et une surveillance continue. De nombreuses entreprises sont encore dans les premières étapes de l’expérimentation, il y a donc encore du temps pour établir la gouvernance avant que l’adoption des agents n’atteigne une échelle beaucoup plus large. Mais ce temps est rapidement en train de s’écouler.

En regardant vers l’avenir, pensez-vous que chaque agent IA nécessitera finalement sa propre identité numérique, son propre cadre de gouvernance et sa propre traçabilité, semblable à celle des employés humains ? Quelle est l’apparence de ce modèle futur ?

Chaque agent IA devrait sans équivoque avoir sa propre identité afin que les organisations sachent ce qu’il est, qui le possède, ce qu’il peut accéder et ce qu’il fait. Les identités humaines et les identités non humaines, y compris les agents IA, doivent toutes être gérées par un modèle de sécurité d’identité unifié.

Les concepts sont familiers : authentification, autorisation, propriété, autorisations, suivi d’activité et gouvernance. Ce qui change, c’est l’échelle. Les entreprises peuvent bientôt créer des centaines d’agents par semaine, conduisant finalement à des dizaines de milliers ou même des millions d’applications agentes. L’avenir consiste à appliquer les principes de base de la sécurité des identités à chaque type d’identité à une échelle et une vitesse beaucoup plus grandes. Il est temps de commencer la mise en œuvre.

Alors que les entreprises se précipitent pour déployer l’IA agente, quels sont les erreurs les plus courantes que vous voyez les organisations commettre aujourd’hui, et quels sont les aspects que les dirigeants de la sécurité et de la technologie devraient privilégier au cours des 12 à 24 prochains mois pour s’assurer que les agents IA restent à la fois productifs et fiables ?

Ce serait une erreur majeure de laisser la sécurité dans cette ère au hasard. Les gains de productivité liés à l’IA agente sont réels, et les organisations doivent les capter. Le plus grand risque est que la sécurité et la gouvernance ne suivent pas le rythme.

Au cours des 12 à 24 prochains mois, les dirigeants devraient se concentrer sur les fondamentaux de la visibilité et de la gouvernance : maintenir un inventaire des agents, attribuer la propriété, donner à chaque agent une identité, comprendre ce qu’il peut accéder et faire de la gouvernance une partie du processus de création. C’est une occasion de construire la sécurité dans un changement majeur de plate-forme dès le départ, plutôt que d’essayer de la rétroéquiper plus tard.

Je vous remercie pour cette grande interview. Les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Saviynt.