Pluto Security sort de l’ombre avec un financement total de 42 millions de dollars pour protéger les espaces de travail utilisant l’IA

L’assistant IA d’un employé peut désormais faire bien plus que répondre à une question. Il peut se connecter aux systèmes de l’entreprise, installer des extensions, exécuter des commandes et créer des applications. Pour les équipes de sécurité, le défi consiste à déterminer lesquelles de ces actions doivent être autorisées, tout en conservant la possibilité d’intervenir lorsque le contexte évolue.

Pluto Security sort de l’ombre avec un financement total de 42 millions de dollars pour répondre à ce problème. L’entreprise a annoncé un dernier tour de financement d’environ 34 millions de dollars mené par Jump Capital, après un premier tour d’amorçage mené par TLV Partners. L’annonce ne précise pas le stade de ce dernier tour.

Fondée en 2025, Pluto indique avoir atteint plusieurs millions de dollars de chiffre d’affaires annuel récurrent, protéger plus d’un million de terminaux dans le monde et servir plus de 40 clients grands comptes. Parmi ses clients nommés figurent Oscar Health, Workato, Sixt et AlphaSense, ainsi que des entreprises du classement Fortune 500. Les nouveaux fonds serviront à financer le développement des produits, la recherche en sécurité et l’expansion aux États-Unis.

L’espace de travail devient une frontière de sécurité pour l’IA

Pluto décrit sa catégorie comme la sécurité des espaces de travail utilisant l’IA. Son périmètre comprend les outils d’IA utilisés par les employés, les composants qui y sont connectés, ainsi que les applications, les agents et les automatisations qu’ils créent.

Ce périmètre reflète une évolution dans la manière dont les logiciels intègrent une organisation. Un employé peut assembler un flux de travail à partir d’un assistant IA, d’une compétence créée par la communauté et d’un connecteur vers des données métier, sans passer par un projet de développement classique. Chaque ajout peut modifier les éléments auxquels l’assistant peut accéder ou les actions qu’il peut exécuter.

Le Model Context Protocol, ou MCP, en est un exemple. Il permet aux applications d’IA de se connecter à des outils et à des sources de données. La question de la sécurité ne se limite pas à savoir si l’application d’IA elle-même est approuvée : les équipes doivent également comprendre les autorisations et le comportement des serveurs et des intégrations qu’elle utilise.

Cela fait partie du plus vaste défi de la chaîne d’approvisionnement logicielle que pose la gouvernance des agents d’IA. L’examen isolé d’un modèle ou d’un assistant ne tient pas compte des dépendances susceptibles d’influencer son comportement ou d’étendre sa portée.

Découverte, évaluation des risques et contrôle à l’exécution

Pluto indique que sa plateforme associe visibilité sur les terminaux, analyse contextuelle des risques et application de mesures en temps réel. L’objectif est de fournir aux équipes de sécurité suffisamment d’informations pour bloquer une action dangereuse sans interdire automatiquement l’outil qui l’exécute dans son ensemble.

Sur son site web, l’entreprise divise la plateforme en quatre fonctions : Explorer détecte l’activité liée à l’IA ; Risk Radar évalue les éléments détectés à l’aide de sa base de données sur les risques ; Space Shield applique des politiques de contrôle ; et Marketspace propose une sélection organisée de modules complémentaires d’IA. L’entreprise décrit une couverture qui englobe les outils, les composants de la chaîne d’approvisionnement, le comportement à l’exécution et les artefacts générés par l’IA.

Parmi les exemples présentés sur le site figurent l’obligation d’obtenir une approbation avant qu’un agent accède à une API de paiement, la restriction de l’accès aux données sensibles et l’autorisation de serveurs MCP fiables, tandis que les autres sont mis en quarantaine. Il s’agit de descriptions du comportement prévu du produit, et non de garanties testées de manière indépendante.

La distinction entre découverte et contrôle est importante. Un inventaire peut indiquer à une équipe de sécurité qu’un connecteur existe. Pour exercer un contrôle efficace, il faut aussi savoir à quoi il peut accéder et pouvoir limiter l’action concernée. Même un outil autorisé peut rencontrer une extension dangereuse, un identifiant doté de droits excessifs ou une tâche qui dépasse l’autorité de l’utilisateur.

Prenons l’exemple d’un assistant chargé de résumer le dossier d’un client. La lecture d’un dossier autorisé et l’exportation de l’ensemble d’une base de données clients sont deux actions différentes, même si elles proviennent toutes deux de la même application approuvée. Les politiques contextuelles visent à distinguer ces situations. Leur utilité pratique dépend de l’exactitude des observations et de la fiabilité des mesures de contrôle.

Plutonium examine les composants qui entourent l’agent

Un élément central de l’approche de Pluto est Plutonium, un catalogue gratuit consacré à la sécurité de la chaîne d’approvisionnement de l’IA, alimenté, selon l’annonce, par la base de données propriétaire RisksDB de l’entreprise. Il aide les professionnels à évaluer des composants tels que les compétences, les extensions et les serveurs MCP avant de les adopter.

Le portail public présente un moteur d’évaluation des risques liés aux agents qui combine des informations sur les éditeurs, une cartographie de la compatibilité, l’examen du code source et l’analyse du code. Ses catégories d’évaluation comprennent l’exécution de commandes, les jetons d’accès persistants, le partage de données avec des tiers, la modification et la suppression de données. Il propose également un MCP Inspector et des conseils pour une utilisation sûre.

Ces catégories transforment une question générale — un module complémentaire est-il sûr ? — en questions plus concrètes sur ses capacités et ses accès. Un connecteur capable de lire un document présente un risque différent de celui d’un connecteur pouvant modifier des dossiers ou exécuter des commandes. Une même capacité peut aussi convenir à un flux de travail métier tout en étant excessive dans un autre.

L’évaluation d’un catalogue et la protection à l’exécution répondent à des aspects différents du problème. L’inspection peut éclairer les décisions d’adoption ; les contrôles continus doivent tenir compte de l’utilisation réelle d’un composant. Ni l’une ni les autres ne doivent être considérées comme la preuve que toutes les actions futures seront sans danger.

Premiers signes d’adoption commerciale, mais des résultats encore à mesurer

Les chiffres communiqués par Pluto concernant sa clientèle et ses revenus témoignent d’une demande précoce pour cette catégorie. L’entreprise affirme avoir développé son adoption en s’appuyant sur la recherche en sécurité, des ressources gratuites et la participation de professionnels du secteur, des milliers d’entre eux utilisant Plutonium et contribuant à son développement.

Ces chiffres d’adoption sont communiqués par l’entreprise. Le communiqué ne fournit aucune mesure indépendante de la couverture de détection, des faux positifs, de la latence d’application des règles ni de la prévention des attaques. La sécurisation de plus d’un million de terminaux décrit l’ampleur déclarée du déploiement ; elle ne prouve pas que tous les flux de travail d’IA possibles sur ces appareils sont couverts.

Pour les acheteurs en entreprise, les questions opérationnelles sont précises : quels outils et parcours d’exécution sont visibles, quelles actions peuvent être bloquées, comment les exceptions sont approuvées et quelles preuves sont conservées lorsqu’une règle est appliquée. Un système qui bloque les activités risquées, mais interrompt régulièrement les tâches légitimes, crée un autre problème pour l’entreprise.

Une équipe de sécurité qui place l’intention des utilisateurs au centre

Shahar Bahat, PDG et cofondateur, a créé Pluto avec Tal Ofer Regev et Gil Maman. Bahat a auparavant occupé des postes de direction en cybersécurité chez Microsoft et Palo Alto Networks. Regev a précédemment été vice-président de la R&D chez Palo Alto Networks, tandis que Maman a passé plus de six ans au sein du renseignement militaire israélien, où il a occupé des postes de direction technique. Pluto affirme compter aujourd’hui plus de 50 employés répartis entre les États-Unis et Israël.

Bahat présente l’approche de l’entreprise comme fondée sur la compréhension des objectifs des utilisateurs et sur la mise à disposition des équipes de sécurité du contexte nécessaire pour leur permettre d’accomplir leur travail en toute sécurité. Le défi consiste à traduire cette philosophie en contrôles précis et fiables, à mesure que les employés adoptent de nouveaux outils et créent de nouveaux flux de travail.

Cette annonce de financement place Pluto au cœur d’une compétition croissante pour sécuriser l’IA lorsqu’elle agit sur les systèmes d’entreprise. Le prochain défi sera de démontrer que la découverte, l’évaluation des composants et l’application des contrôles à l’exécution peuvent fonctionner de concert à l’échelle déjà représentée par sa première clientèle.