Comment la gestion des vulnérabilités basée sur l’intelligence artificielle (IA) transforme les technologies opérationnelles (OT)

Les environnements de technologie opérationnelle (ou OT, pour Operational Technology en anglais) ont connu une évolution rapide. Autrefois isolés, ces systèmes sont désormais étroitement intégrés aux réseaux informatiques, aux plateformes cloud, ainsi qu’aux dispositifs connectés à l’Internet industriel des objets (ou IIoT pour Industrial Internet of Things en anglais). Si cette connectivité favorise l’efficacité et l’innovation, elle expose davantage les environnements industriels aux cybermenaces.

Un défi majeur : les systèmes OT n’ont pas été conçus pour intégrer la cybersécurité.

Beaucoup de ces systèmes fonctionnent sur des équipements anciens, ce qui rend leur mise à jour difficile, voire impossible. Par ailleurs, les exigences strictes en matière de disponibilité restreignent les fenêtres de maintenance, tandis que les protocoles propriétaires compliquent la mise en œuvre des contrôles de sécurité. Mais les risques cyber dans le domaine de l’OT ne se limitent pas à des violations de données, ils peuvent entraîner des conséquences concrètes, allant des arrêts de production aux risques pour la sécurité physique, voire à des dommages environnementaux.

C’est pourquoi une approche réactive, limitée à des listes de contrôle, ne suffit plus pour gérer efficacement les vulnérabilités OT. Les organisations doivent adopter une stratégie proactive, axée sur les risques, qui place la sécurité, la fiabilité et la conformité au cœur de ses priorités, notamment vis-à-vis des normes industrielles telles que l’IEC 62443, la directive NIS2 et le référentiel NERC CIP.

L’intelligence artificielle (IA) ouvre une nouvelle voie dans la gestion des vulnérabilités OT : elle permet non seulement d’anticiper les menaces et de prévenir les incidents, mais aussi de surmonter les contraintes techniques des environnements anciens, de réduire les coûts opérationnels et de renforcer durablement la conformité.

Pourquoi la gestion manuelle des vulnérabilités ne suffit-elle plus ?

Aujourd’hui encore, nous constatons que de nombreuses organisations continuent de gérer les vulnérabilités OT de manière traditionnelle, en s’appuyant sur des processus manuels fastidieux. Résultat : un volume considérable de vulnérabilités à traiter, réparti entre plusieurs équipes au sein des départements IT et OT.

Notre analyse nous amène à plusieurs constatations :

• Le suivi des vulnérabilités via des tableurs devient rapidement obsolète.
• Les évaluations des risques ne sont réalisées qu’une à deux fois par an.
• La communication entre les équipes IT et OT est généralement insuffisante du fait d’un travail en silos.
• Il y a généralement un manque de visibilité sur les actifs industriels, rendant les évaluations incomplètes.

Ceci implique donc que les vulnérabilités peuvent rester non traitées pendant des mois, voire des années. Les équipements exposés deviennent alors des cibles privilégiées, et dans certains cas, ne sont remplacés qu’en dernier recours.

Cette situation expose les environnements OT à des risques majeurs : attaques par ransomware, faille zero-day (non connue à ce jour), ou encore compromission de la chaîne d’approvisionnement.

Prenons deux exemples concrets :

• En 2021, un mot de passe compromis, a provoqué des pénuries de carburant sur toute la côte est des États-Unis.
• En 2019, une société norvégienne a été victime d’une attaque par ransomware ayant paralysé sa production d’aluminium, ce qui a entraîné des pertes estimées à environ 75 millions de dollars.

Ces incidents illustrent à quel point des pratiques de sécurité obsolètes peuvent avoir des conséquences financières et opérationnelles considérables.

Décoder le cycle de gestion des vulnérabilités

La gestion des vulnérabilités débute par l’analyse et l’identification des failles de sécurité potentielles.

Une fois ces vulnérabilités détectées, l’étape suivante consiste à prioriser les actifs concernés et à évaluer leur impact potentiel sur les opérations. Il est ensuite essentiel de documenter des résultats et de mettre en œuvre de mesures correctives pour réduire les risques.

Evidemment, ce processus ne doit pas être réalisée ponctuellement, mais bien en continu, nécessitant donc des ressources dédiées afin de garantir la sécurité des systèmes.

Comment l’IA transforme-t-elle la gestion des vulnérabilités OT

La sécurité basée sur l’IA n’est plus une vision d’avenir, c’est une réalité qui transforme déjà les environnements OT.

En effet, de plus en plus d’entreprises adoptent l’IA pour révolutionner la façon dont elles identifient, évaluent, corrigent les vulnérabilités.

Voyons concrètement comment cette approche proactive fait toute la différence.

1. Une visibilité complète des actifs OT

On ne peut pas protéger ce que l’on ne voit pas. C’est une évidence mais elle mérite d’être rappelée. Les outils de sécurité spécialisés, comme les plateformes de protection des systèmes cyberphysiques – ces environnements où les réseaux numériques et les systèmes physiques sont interconnectés – offrent une visibilité complète sur les actifs industriels, les versions de firmwares et les vulnérabilités associées.

L’intelligence artificielle vient renforcer cette visibilité en cartographiant automatiquement la criticité des actifs. Elle permet ainsi aux organisations de concentrer leurs efforts là où c’est essentiel : sur les éléments les plus sensibles.

Un exemple concret : dans une usine, l’IA a permis d’identifier 20 % d’appareils non gérés supplémentaires, jusque-là invisibles. Autant de points d’entrée potentiels pour des cyberattaques désormais détectés et maîtrisés.

2. Automatisation de la détection des vulnérabilités et la priorisation des risques

L’analyse continue et passive des vulnérabilités permet de détecter les failles de sécurité sans interrompre les processus industriels. Mais l’IA va plus loin en corrélant ces vulnérabilités avec des données sur les menaces réelles, ce qui permet donc d’identifier celles qui présentent le plus grand risque d’exploitation.
Ainsi, plutôt que de traiter toutes les vulnérabilités de la même manière, l’IA les hiérarchise selon leur impact sur les activités et leur degré d’exposition aux risques.

3. Remédiation accélérée grâce à des workflows automatisés

L’automatisation de la gestion des vulnérabilités permet de réduire considérablement les temps de réponse. Plutôt que de suivre les problèmes manuellement, l’IA s’intègre aux systèmes de maintenance et aux outils de sécurité pour créer des workflows de remédiation automatisés. Dans le cas des anciens systèmes OT, impossibles à corriger, l’IA propose des alternatives comme le patch virtuel ou la segmentation réseau pour renforcer la protection.

Une station de traitement des eaux, confrontée à des restrictions de mise à jour, a utilisé l’IA pour simuler des scénarios d’attaque potentiels. Cette démarche a permis de définir une nouvelle stratégie de segmentation réseau qui a permis de bloquer les menaces avant qu’elles n’atteignent les systèmes de contrôle critiques.

4. L’IA pour la sécurité prédictive et le renseignement sur les menaces.

L’IA ne se limite pas aux menaces existantes : elle peut également anticiper les attaques avant même qu’elles ne surviennent. En analysant les données d’attaques passées, la télémétrie en temps réel et l’analyse des comportements, les plateformes IA sont capables d’identifier les risques potentiels dès les premiers signaux. Les modèles d’apprentissage automatique détectent les anomalies dans le comportement des appareils et signalent les menaces avant qu’elles ne prennent de l’ampleur.

Un autre exemple concret : une usine chimique utilisant la détection d’anomalies basée sur l’IA a repéré une augmentation inhabituelle du trafic réseau vers un site distant. L’enquête a révélé qu’une personne non autorisée sondait les systèmes. Grâce à cela, l’intrusion a pu être stoppée avant qu’elle ne cause des dégâts.

5. Unification des efforts de sécurité IT et OT

La cybersécurité n’est pas seulement un enjeu IT, elle est aussi essentielle pour l’OT.
Les plateformes IA de gestion des vulnérabilités offrent une vue centralisée des risques, facilitant la collaboration entre les équipes IT et OT. Des exercices réguliers de simulation peuvent également renforcer cette coopération, en s’assurant que les équipes soient prêtes à réagir rapidement en cas d’incident.

L’avenir de la gestion des vulnérabilités OT : une sécurité proactive, pilotée par l’IA

La gestion manuelle et réactive des vulnérabilités ne suffit plus à protéger les environnements OT connectés d’aujourd’hui. L’IA renforce chaque étape du processus, de la découverte des actifs à la priorisation des risques, en passant par la défense prédictive contre les menaces.

Les cybermenaces ne ralentissent pas, et votre stratégie de sécurité ne doit pas le faire non plus. Les organisations qui s’appuient encore sur des processus manuels prennent du retard et exposent leurs opérations à des risques majeurs.

En adoptant une gestion des vulnérabilités pilotée par l’IA, les entreprises peuvent réduire le temps de remédiation de plusieurs mois à quelques jours, limiter les interruptions opérationnelles et renforcer leur résilience face aux menaces cyberphysiques.