Les agents IA écrivent du code, appellent des outils et prennent des décisions – la supervision de sécurité classique n'en perçoit que des événements périphériques. Nous rendons l'activité des agents visible, détectons les attaques contre vos agents et mettons en place la capacité de réaction dont votre SOC a besoin.
L'EDR classique surveille les processus, les accès aux fichiers et le trafic réseau – mais la télémétrie décisive des agents IA réside dans les prompts, les chemins de décision, les appels d'outils et les opérations de mémoire. Uber le résume parfaitement dans le papier consacré à son framework ADR : l'EDR voit l'écriture du fichier, mais pas le prompt qui l'a déclenchée. Les agents agissent en outre via des appels d'API légitimes et des connexions MCP avec des identifiants valides, et franchissent ainsi précisément les points de contrôle où l'outillage de sécurité vérifie un comportement humain. Dans le SIEM, une chaîne d'attaque composée de prompt injection, de retrieval et d'abus d'outils se décompose en événements isolés anodins qu'aucun jeu de règles de corrélation ne relie. Selon une étude CSA de 2026, 68 pour cent des organisations ne peuvent pas distinguer l'activité des agents de l'activité humaine. L'OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026 érige donc l'observabilité en exigence fondamentale non négociable – et c'est exactement là qu'intervient l'Agentic AI Detection & Response.
Nous inventorions votre parc d'agents – assistants de codage, automatisations internes, agents côté clients – et exploitons leur télémétrie : prompts, appels d'outils, chemins d'exécution et opérations de mémoire dans un schéma d'événements unifié. Nous ancrons les pistes d'audit en écriture protégée à l'extérieur de l'agent, afin que les journaux de session ne puissent pas être écrasés par l'agent lui-même.
Nous développons une logique de détection alignée sur l'OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026 – de l'Agent Goal Hijack au Rogue Agents en passant par le Memory & Context Poisoning. Nous combinons contrôles de politiques déterministes, lignes de base comportementales et évaluation assistée par LLM en détections multi-niveaux avec un taux de faux positifs maîtrisable.
Nous surveillons le trafic MCP de vos agents : définitions d'outils, appels avec leurs arguments et résultats, connexions aux serveurs et flux de données. Nous alignons les schémas de détection du tool poisoning, des rug pulls, du tool shadowing et de l'injection de prompt indirecte sur les recommandations MCP de la NSA et sur le guide OWASP « A Practical Guide for Secure MCP Server Development ».
Nous définissons des réactions graduées – du blocage d'appels d'outils individuels à la terminaison de sessions d'agents entières, en passant par la révocation de jetons et d'autorisations. Nous ancrons les kill switches et les garde-fous au niveau de l'infrastructure, là où l'agent ne peut pas les réécrire, avec des validations human-in-the-loop pour les actions irréversibles.
Nous intégrons la télémétrie des agents et les détections dans votre environnement de security operations existant : normalisation dans le SIEM, routage des alertes, processus de triage et runbooks pour des analystes qui n'ont encore jamais traité d'incidents liés aux agents. L'IA agentique devient ainsi une partie de votre SOC au lieu d'une solution isolée de plus.
Agents, modèles et paysages d'outils évoluent chaque semaine – vos détections doivent suivre le rythme. Nous entretenons les cas d'usage et les lignes de base, évaluons les nouveaux serveurs MCP et déploiements d'agents, testons la détection face aux techniques d'attaque actuelles et rendons compte régulièrement de la couverture et des incidents.
Avec ADR (Agentic AI Detection and Response), Uber a publié fin juillet 2026 un framework open source sous licence Apache 2.0 qui sécurise les agents IA par l'observabilité, le benchmarking et la threat detection – selon le papier qui l'accompagne, en production chez Uber depuis plus de dix mois sur plus de 7 200 hôtes. Le papier, accepté à la MLSys 2026, décrit une taxonomie de 17 techniques d'attaque réparties en cinq tactiques et une architecture de détection à deux niveaux qui n'a produit aucune fausse alerte sur le benchmark maison. De tels frameworks sont des briques précieuses, mais pas une solution clé en main : Uber n'a pas publié la couche de prévention, et les capteurs comme les détections doivent être adaptés à votre environnement, à vos exigences de conformité et à votre SOC. C'est exactement là que nous intervenons – de manière neutre vis-à-vis des fournisseurs, que ce soit avec l'ADR d'Uber, des plateformes commerciales de runtime security ou votre socle SIEM existant.
L'ADR Sensor analyse les fichiers locaux de logs et d'état d'agents de codage comme Claude Code, Cursor ou Codex CLI et les normalise dans un schéma d'événements unifié – en alimentation d'une pipeline de détection ou d'un SIEM.
Un triage rapide à haut rappel préfiltre la masse des événements ; les cas suspects sont analysés par un second niveau via un raisonnement agentique enrichi du contexte de l'entreprise, comme le code source et la threat intelligence.
Plus de 300 tâches réalistes et 133 serveurs MCP couvrent les 17 techniques d'attaque de la taxonomie associée – et rendent la performance de détection des différentes approches objectivement comparable.
Nous recensons les agents qui tournent dans votre entreprise – assistants de codage, automatisations internes, agents côté clients – et la télémétrie qu'ils fournissent aujourd'hui. Il en résulte une cartographie de visibilité avec les plus grands angles morts.
En nous appuyant sur l'OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026 et les 17 techniques d'attaque de la taxonomie ADR d'Uber, nous priorisons les scénarios réalistes et critiques pour votre activité. Le résultat est une feuille de route de détection priorisée.
Nous mettons en œuvre capteurs, normalisation et logique de détection – au choix sur la base de briques open source comme l'ADR d'Uber, de plateformes commerciales ou de votre infrastructure SIEM existante. Chaque détection est testée contre des attaques simulées avant sa mise en production.
Nous définissons des actions de réponse graduées, ancrons les kill switches au niveau de l'infrastructure et exerçons les procédures avec votre SOC – y compris les chemins d'escalade et les validations human-in-the-loop pour les actions irréversibles.
Après la mise en service, nous entretenons les cas d'usage, adaptons les lignes de base aux nouveaux agents et outils et évaluons les nouvelles techniques d'attaque. Sur demande, nous assurons l'exploitation continue en tant que managed service.
Convenez d'un premier entretien sans engagement. Nous évaluons votre parc d'agents et vous montrons la prochaine étape pertinente – de la mise en place de la télémétrie à l'exploitation continue.
