IA agentique : productivité, autonomie… et nouveaux risques pour Microsoft 365

L’IA agentique s’impose comme l’une des grandes évolutions annoncées par Microsoft lors de son événement phare Ignite 2025. Avec Copilot, l’IA n’est plus seulement une aide contextuelle : elle est capable d’agir dans Microsoft 365, d’exécuter des tâches physiques ou logiques, et même d’orchestrer des workflows entiers.

Une avancée majeure pour les organisations… mais qui transforme profondément la manière dont les données sont manipulées, partagées et sécurisées.

Au programme :

L'IA agentique : nouvelle frontière de l'automatisation
Des opportunités inédites pour la productivité
Les risques invisibles derrière l'autonomie de l'IA
Comment sécuriser l’IA agentique ?

1. IA agentique : la nouvelle frontière de l’automatisation

L’IA agentique marque une rupture avec les modèles traditionnels. Jusqu’ici, l’IA se limitait à des tâches d’assistance : générer du contenu, répondre à des questions, analyser des données. Désormais, elle agit. Elle peut déclencher des workflows, interagir avec plusieurs applications, et exécuter des actions complexes sans intervention humaine directe.

Cette évolution, illustrée par les Copilot Agents annoncés par Microsoft, ouvre la voie à des scénarios où l’IA devient un véritable acteur opérationnel. Elle ne se contente plus d’être un outil, elle devient un collaborateur numérique capable de prendre des initiatives pour atteindre un objectif. Une avancée qui bouleverse la manière dont les organisations envisagent leurs processus.

2. Des opportunités inédites pour la productivité

Avec l’arrivée de nouveaux agents comme Copilot for Excel, Copilot for SharePoint, Copilot for Teams et Security Copilot, les gains de temps sont considérables. Imaginez :

Copilot for Excel prépare vos rapports en consolidant les données de plusieurs sources.
Copilot for SharePoint met à jour vos documents et gère les droits d’accès.
Copilot for Teams organise vos réunions, envoie les invitations et rédige le compte rendu.

Ces scénarios ne sont plus théoriques. Ils promettent une réduction des tâches répétitives et une optimisation des workflows. Mais cette autonomie repose sur un élément fondamental : l’accès aux données. Plus l’IA est puissante, plus elle dépend de la qualité et de la sécurité de vos informations.

3. Les risques invisibles derrière l’autonomie de l’IA

L’IA agentique s’impose progressivement dans les entreprises, apportant innovation et efficacité. Mais cette évolution s’accompagne de nouveaux défis, qu’il est essentiel d’identifier pour anticiper et limiter les impacts négatifs.

1. Risques Cybersécurité et Gouvernance

Le déploiement d’IA agentiques accroît la surface d’attaque et expose les organisations à des risques majeurs : compromission des workflows, exfiltration de données critiques et perte de confidentialité. Sans gouvernance stricte, ces systèmes peuvent devenir des vecteurs de fuite d’informations sensibles, mettant en péril la conformité et la réputation de l’entreprise.

2. Risques opérationnels

Les agents IA peuvent prendre des décisions imprévisibles, parfois mal calibrées, qui perturbent les processus métiers et génèrent des surcoûts liés à la supervision et à l’infrastructure.

Exemple : une erreur dans la chaîne d’approvisionnement ou la gestion des stocks peut avoir des conséquences directes et coûteuses.

3. Risque de conformité réglementaire

Le respect des cadres réglementaires (AI Act, audits, transparence) devient incontournable. En cas de non-conformité, l’entreprise s’expose à des sanctions et à une atteinte à sa réputation.

4. Sécuriser l'IA agentique : les leviers essentiels

Chaque agent dispose désormais d’une identité via Microsoft Entra ID, avec des politiques d’accès et des contrôles de conformité. Microsoft a ainsi dévoilé "Agent 365", qui devient ainsi la tour de contrôle pour piloter, superviser et sécuriser l’ensemble des agents IA dans l’organisation.

Pour sécuriser et maîtriser l’IA agentique dans Microsoft 365, plusieurs leviers complémentaires doivent être mis en place :

Approche Zero Trust : Restreindre les droits des agents, surveiller leurs actions en temps réel et imposer une authentification forte pour chaque opération.

Supervision humaine ciblée : Valider uniquement les actions sensibles, sans alourdir le quotidien des utilisateurs ni générer de “clics systématiques” inutiles.
Gouvernance et conformité proactive : Intégrer la sécurité et la conformité dès la conception des agents, réaliser des audits réguliers et mettre en place des mécanismes d’explicabilité (XAI).
Formation et sensibilisation : Former les équipes aux risques spécifiques de l’IA agentique et aux bonnes pratiques pour éviter le Shadow AI.

L’IA agentique ouvre des perspectives inédites pour automatiser et orchestrer des workflows complexes, mais elle introduit aussi de nouveaux risques. Le principal danger ? Le Shadow AI, ces usages non maîtrisés qui échappent à la gouvernance et peuvent compromettre la sécurité des données et la conformité réglementaire.
Pour éviter ces dérives, il est essentiel de mettre en place des politiques claires : contrôle des accès, traçabilité des actions, validation des modèles et intégration dans le cadre global de cybersécurité.
Les obligations imposées par l’AI Act et la directive NIS2 renforcent cette exigence : transparence des systèmes, évaluation des risques, protection des infrastructures critiques. Ces réglementations permettent ainsi d'instaurer une IA responsable et sécurisée.
En anticipant ces contraintes, la DSI peut transformer l’IA agentique en un atout stratégique, conciliant innovation et conformité. La question n’est plus « faut-il adopter l’IA ? », mais « comment l’adopter sans compromettre la sécurité et la confiance ? ».