Patching logiciel + IA : moins d’incidents, plus vite

En 2024, près de 40 000 vulnérabilités ont été divulguées dans les logiciels, soit environ +30 % par rapport à l’année précédente. Et 2025 a continué sur la même trajectoire. Le message est simple : chaque jour de retard de patch, c’est un jour où l’entreprise laisse une porte entrouverte.

Le problème, c’est que beaucoup d’organisations traitent encore la mise à jour comme une corvée IT : un ticket, une fenêtre de maintenance, “on verra au prochain cycle”. En 2025, cette approche est dépassée. Pas parce que le patching a perdu de la valeur — au contraire — mais parce que le volume de failles et la vitesse d’exploitation par les attaquants rendent le patching manuel trop lent et trop fragile.

Dans cette série “Intelligence artificielle dans la cybersécurité”, j’aime revenir aux fondamentaux : l’IA ne remplace pas les bonnes pratiques, elle les rend enfin praticables à l’échelle. Et le patching en est l’exemple parfait.

Pourquoi le patching manuel ne suffit plus en 2025

Réponse directe : le patching manuel ne suit plus le rythme, car il dépend trop de décisions humaines, de cycles de validation longs et d’une visibilité incomplète sur le parc.

En théorie, “appliquer les mises à jour” semble trivial. En pratique, c’est un enchaînement de points de friction : inventaire incomplet, dépendances applicatives, crainte de casser la prod, multiplicité des éditeurs, équipements nomades rarement connectés au VPN, exceptions accumulées depuis des années.

Le nouveau facteur aggravant : l’exploitation accélérée

Quand une vulnérabilité est publique, elle devient rapidement un produit : scripts d’exploitation, kits prêts à l’emploi, campagnes opportunistes. Dans beaucoup de cas, les attaquants n’ont même pas besoin d’être brillants. Ils ont besoin d’être rapides.

Résultat : si votre organisation met 30 ou 60 jours à patcher “par processus”, vous êtes mécaniquement exposé. Et sur certaines familles d’attaques (rançongiciels, compromissions via accès initial), une seule brèche suffit.

Le patching est une discipline “socio-technique”

Le patching n’est pas qu’un sujet technique. C’est une discipline d’alignement :

• IT (stabilité, exploitation)
• Sécurité (réduction du risque)
• Métiers (disponibilité, continuité)
• Achats/contrats (support éditeur, fin de vie)

Sans arbitrage outillé, on finit avec des compromis implicites… et des failles qui traînent.

Ce que l’IA change vraiment : du patching “calendaire” au patching piloté par le risque

Réponse directe : l’IA rend possible un patching priorisé, basé sur le risque réel, en corrélant vulnérabilités, exposition et signaux d’attaque.

Le patching “calendaire” ressemble à une routine : on applique un lot mensuel, on repousse ce qui gêne, on documente des exceptions. Le patching moderne vise autre chose : réduire la fenêtre d’exposition sur ce qui compte le plus.

1) Prioriser avec une logique d’impact (pas juste un score)

Les équipes s’appuient souvent sur des scores de sévérité. C’est utile, mais insuffisant. Une faille critique sur un système isolé n’a pas le même profil qu’une faille “élevée” sur un serveur exposé, avec des identifiants faibles et un historique d’alertes.

Les approches IA (ou “AI-assisted”) permettent de combiner des facteurs concrets :

• Exposition (internet, accès partenaires, accès distants)
• Criticité métier (appli de facturation vs poste de test)
• Présence d’un exploit actif (signaux de menace, télémétrie)
• Contrôles compensatoires (segmentation, EDR, durcissement)

Une phrase que je répète souvent : “On ne patche pas tout vite. On patche vite ce qui est exploité.”

2) Détecter les systèmes oubliés (shadow IT, actifs fantômes)

Un programme de patching échoue rarement sur les serveurs “bien gérés”. Il échoue sur :

• les postes nomades,
• les VM éphémères,
• les appliances,
• les logiciels installés “à la main”,
• les versions non supportées.

L’IA appliquée à l’inventaire (corrélation réseau, logs, EDR, annuaires) aide à reconstruire une vue de parc plus fiable, et surtout à repérer les écarts : machines non patchées, versions hors politique, logiciels obsolètes.

3) Automatiser sans perdre le contrôle

Automatiser n’est pas “patcher en aveugle”. Les organisations matures mettent en place :

• des anneaux de déploiement (test → pilote → généralisation),
• des règles de sécurité (patch immédiat si exploitation active),
• des fenêtres intelligentes (selon usage réel et criticité),
• des rollback planifiés.

L’IA est utile pour recommander l’ordre, détecter les risques de régression (par similarité d’incidents passés), et surveiller les anomalies après déploiement.

Un scénario concret : la faille qui devient un rançongiciel

Réponse directe : la plupart des intrusions “simples” commencent par une faille connue non patchée, puis escaladent via mouvements latéraux et exfiltration.

Voici un déroulé typique, vu (trop) souvent :

1. Une vulnérabilité est divulguée sur un composant couramment utilisé (serveur web, passerelle, outil de compression, module VPN).
2. Des scans automatisés repèrent les cibles vulnérables.
3. Un accès initial est obtenu (webshell, exécution de code, vol de session).
4. L’attaquant récupère des identifiants, se propage, désactive des sauvegardes.
5. Chiffrement + pression (données volées) : rançongiciel.

Ce qui est frappant, c’est que l’attaque “brillante” n’est pas au début. Elle est souvent au milieu. Le début est opportuniste.

Où l’IA aide dans ce scénario

• Avant l’incident : priorisation des patches sur les actifs exposés, détection des versions vulnérables, recommandations de durcissement.
• Pendant : corrélation d’alertes (EDR, SIEM), détection d’anomalies, identification rapide de l’actif “patient zéro”.
• Après : analyse de cause racine, amélioration des règles, réduction des exceptions.

Le patching est la ceinture. L’IA, c’est la boucle qui permet de la serrer correctement et à temps.

Mettre en place un programme de patch management “augmenté” : méthode en 6 étapes

Réponse directe : un patch management efficace en 2025 combine gouvernance, outillage, priorisation par le risque et automatisation progressive.

1) Fixer une politique claire (et réaliste)

Définissez des délais cibles par niveau de risque, compréhensibles par tout le monde. Exemple pragmatique :

• Exploitation active / exposition internet : 72 h
• Critique : 7 jours
• Élevé : 14 jours
• Standard : 30 jours

Ce n’est pas “parfait”, mais c’est pilotable. Et surtout mesurable.

2) Avoir un inventaire qui ne ment pas

Un inventaire CMDB “théorique” ne suffit pas. Croisez :

• découverte réseau,
• agents postes/serveurs,
• annuaire,
• inventaire applicatif,
• données EDR.

Si vous ne savez pas où sont vos logiciels, vous ne saurez jamais si vous avez patché.

3) Prioriser par le risque, pas par la file d’attente

Implémentez une matrice simple : exposition × criticité × preuve d’exploitation. C’est exactement le type de scoring où des modèles IA (ou des moteurs d’analytique) apportent un vrai gain : trier vite, et bien.

4) Automatiser d’abord sur les “victoires faciles”

Commencez par ce qui a un faible risque de régression :

• navigateurs,
• lecteurs PDF,
• runtimes,
• outils de collaboration,
• correctifs OS standard.

Vous réduisez déjà une grosse partie de la surface d’attaque, sans traumatiser la production.

5) Gérer les exceptions comme des dettes, pas comme des habitudes

Chaque exception doit avoir :

• un propriétaire,
• une justification,
• une date de fin,
• une mesure compensatoire (isolation réseau, restriction d’accès, surveillance renforcée).

Une exception non revue devient un incident futur. C’est presque mécanique.

6) Mesurer ce qui compte (3 KPI suffisent)

• MTTP (Mean Time To Patch) par criticité
• Taux de conformité par périmètre (postes, serveurs, cloud, apps)
• Âge du backlog (combien de vulnérabilités > 30/60/90 jours)

Si ces trois courbes s’améliorent, votre risque baisse vraiment.

FAQ terrain : les questions qui reviennent toujours

“On a peur de casser la prod, donc on retarde.”

Oui, c’est rationnel. Mais la solution n’est pas le retard systématique. La solution, c’est : anneaux de déploiement, tests ciblés, et surtout priorisation. On accepte rarement une indisponibilité de 2 h. On découvre trop tard qu’on a accepté une indisponibilité de 2 semaines après attaque.

“On a déjà un EDR/SIEM, pourquoi patcher si on détecte ?”

Parce que détecter n’empêche pas l’exploitation. La détection limite la durée de l’attaque, mais le patching réduit la probabilité que l’attaque démarre. Les deux se complètent, et l’IA améliore les deux.

“Et si on ne peut pas patcher (legacy, fin de support) ?”

Alors il faut traiter ça comme un risque majeur : segmentation stricte, réduction des privilèges, suppression de l’exposition internet, supervision renforcée, plan de remplacement. L’IA peut aider à surveiller, mais elle ne rend pas un logiciel obsolète soudainement sûr.

Patching et IA : la combinaison qui fait gagner du temps (et de la sérénité)

Le patching reste la mesure la plus rentable pour réduire le risque d’exploitation. Ce qui a changé, c’est l’échelle : trop de failles, trop d’actifs, trop de dépendances. L’IA en cybersécurité apporte la couche d’optimisation qui manquait : meilleure visibilité, meilleure priorisation, meilleure automatisation.

Si vous devez choisir une action concrète avant la reprise de janvier (oui, la période 20/12–05/01 est souvent un angle mort opérationnel), prenez celle-ci : identifiez vos 20 actifs les plus exposés et mettez en place un patching accéléré et surveillé. C’est rarement glamour. C’est souvent ce qui évite l’incident qui ruine le trimestre.

La question à se poser pour 2026 n’est pas “Peut-on patcher tout ?” mais “Peut-on patcher vite ce qui est réellement attaqué — de manière répétable ?”