En 2025, 78 % des incidents liés à l’IA en France auraient pu être évités grâce à une meilleure visibilité sur le comportement des modèles, selon un rapport conjoint de l’ENISA et de l’ANSSI. L’observabilité des agents IA est donc devenue un prérequis pour toute organisation souhaitant bénéficier des apports de l’intelligence artificielle en toute confiance. Que vous soyez responsable de la sécurité, data scientist ou DSI, ce guide vous aidera à comprendre les bases, les défis concrets et les solutions à mettre en œuvre, avec un accent particulier sur l’outil Numbat qui s’impose comme un standard émergent dans l’observabilité des agents intelligents.

Claude Code : Sécuriser les agents IA locaux avec l’API Compliance d’Anthropic

Selon une enquête de Token Security et de la Cloud Security Alliance, 68 % des professionnels de la sécurité estiment avoir une bonne visibilité sur leurs agents IA, mais 82 % ont découvert un agent dont l’existence était inconnue l’année dernière. Cette statistique illustre le défi majeur que pose Claude Code, l’assistant d’IA locale qui lit des fichiers, exécute des commandes shell et invoque des outils MCP avec les droits de son utilisateur. Depuis août 2026, Anthropic fournit une API Compliance permettant de mieux suivre ces actions, mais les logs seuls ne suffisent pas à déterminer la légitimité d’un accès.

L’essor des compétences IA dans la cybersécurité n’est plus une tendance, c’est une réalité mesurable. Selon une étude récente du Cisco AI Workforce Consortium, menée en collaboration avec Cornerstone et Indeed, le nombre d’offres d’emploi en cybersécurité exigeant des compétences en intelligence artificielle a doublé en un an dans les pays du G7. Passant de 14,2 % à 28,5 % des annonces entre 2024 et 2026, ce chiffre n’est pas un simple indicateur : il matérialise une transformation profonde et accélérée des métiers du secteur.