Patching logiciel : l’IA pour corriger plus vite, mieux

En 2024, près de 40 000 vulnérabilités logicielles ont été divulguées, soit environ +30 % par rapport à l’année précédente. Ce n’est pas un détail statistique : c’est un signal clair que la surface d’attaque grossit plus vite que la capacité de beaucoup d’équipes à suivre le rythme. Et quand une faille est publique, le compte à rebours démarre.

La plupart des entreprises se racontent une histoire rassurante : « On patchera pendant la prochaine fenêtre de maintenance. » Dans la réalité, ce délai crée une période de vulnérabilité exploitable — et les attaquants, eux, n’attendent pas. Ce qui change en 2025, c’est que l’exploitation des vulnérabilités est devenue plus industrialisée, plus rapide, et souvent guidée par des outils automatisés.

Dans cette série « Intelligence artificielle dans la cybersécurité », je défends une idée simple : le patching n’est pas seulement une discipline IT, c’est une capacité de prévention. Et l’IA, bien utilisée, permet de passer d’un patching “à l’ancienne” (calendrier, urgences, stress) à un patching piloté par le risque, plus fluide et mesurable.

Pourquoi le patching est devenu un enjeu business (pas un ticket IT)

Réponse directe : ne pas patcher à temps, c’est laisser une porte entrouverte que les attaquants savent repérer et ouvrir à grande échelle.

Pendant longtemps, la mise à jour ressemblait à une corvée : on empile, on reporte, on priorise “au feeling”. Mais avec un volume de vulnérabilités qui explose, ce modèle ne tient plus. Chaque jour de retard peut signifier :

• une compromission via un service exposé (VPN, passerelle email, serveur web)
• un mouvement latéral à partir d’un poste utilisateur non corrigé
• un rançongiciel qui s’appuie sur une faille déjà documentée
• une interruption d’activité (et parfois une crise de communication)

Le mythe du « on est trop petit pour être ciblé »

Réponse directe : la majorité des attaques opportunistes ne “ciblent” pas, elles “moissonnent”.

Les campagnes à grande échelle scannent Internet et les réseaux d’entreprise pour identifier des versions vulnérables. Si votre système correspond à une signature connue, vous devenez une victime potentielle, quel que soit votre secteur.

Patching et conformité : utile, mais insuffisant

Réponse directe : la conformité prouve que vous avez un processus, pas que vous êtes protégé.

Oui, des cadres comme ISO 27001, NIS2 ou des exigences d’assurance poussent à formaliser la gestion des correctifs. Mais cocher des cases ne suffit pas si vos correctifs critiques prennent 30 jours. En cybersécurité, le temps est une variable de risque, pas une commodité.

Ce qui bloque vraiment les correctifs (et pourquoi ça empire)

Réponse directe : le problème n’est pas l’absence d’outils, c’est la friction opérationnelle et la priorisation.

Dans les organisations que j’observe, les mêmes obstacles reviennent :

1. Inventaire incomplet : on ne patch pas ce qu’on ne voit pas (shadow IT, applis métiers, dépendances).
2. Trop de vulnérabilités : les listes CVE deviennent des “listes de courses” impossibles à terminer.
3. Risque de régression : la peur de casser une appli critique pousse au report.
4. Fenêtres de maintenance rarissimes : surtout dans l’industrie, la santé, le retail.
5. Équipes sous l’eau : la dette technique concurrence les urgences sécurité.

Le résultat, c’est un patching réactif, gouverné par les incidents — exactement l’inverse de la prévention.

L’IA au service du patching : passer du volume au risque

Réponse directe : l’IA aide à patcher mieux en triant, corrélant et automatisant ce que les humains ne peuvent plus traiter à la main.

Quand on parle d’IA en cybersécurité, on pense souvent à la détection. Pourtant, sur le patching, la valeur est très concrète : réduire le délai entre “faille connue” et “faille corrigée”, sans casser la production.

1) Priorisation intelligente : toutes les CVE ne se valent pas

Réponse directe : l’IA permet de prioriser selon votre contexte, pas selon une note générique.

Un score CVSS élevé ne signifie pas toujours un risque immédiat pour vous. À l’inverse, une faille “moyenne” peut être critique si elle touche un serveur exposé, avec des identifiants faibles, et déjà observée dans des campagnes actives.

Une approche IA (ou ML) utile combine typiquement :

• l’exposition (Internet, VPN, accès partenaires)
• l’importance de l’actif (AD, ERP, systèmes de paiement)
• la présence de contrôles compensatoires (segmentation, EDR, WAF)
• des signaux de menace (exploitation observée, scans en hausse, IOC)
• l’historique interne (incidents liés à ce logiciel, fragilité connue)

Une phrase qui devrait guider votre stratégie : un correctif prioritaire est celui qui casse une chaîne d’attaque probable, pas celui qui fait le plus peur sur une fiche technique.

2) Détection des “angles morts” : inventaire, dépendances, versions

Réponse directe : l’IA peut rapprocher des sources hétérogènes pour reconstituer la réalité du parc.

Entre CMDB, annuaire, EDR, logs, inventaires cloud, conteneurs, SaaS… la vérité est dispersée. Des modèles de corrélation (et parfois des LLM, bien cadrés) aident à :

• identifier des logiciels non référencés mais actifs
• repérer des versions incohérentes selon les environnements
• cartographier des dépendances (bibliothèques, composants, plug-ins)

Dans la pratique, ça évite le scénario classique : « On a patché le serveur… mais pas le composant embarqué dans l’application. »

3) Automatisation sous contrôle : moins d’attente, moins d’erreurs

Réponse directe : l’IA rend l’automatisation plus sûre en ajoutant du contexte et des garde-fous.

Automatiser “bêtement” peut créer des incidents. Automatiser “intelligemment” réduit le risque global. Exemples concrets d’automatismes pertinents :

• création automatique de tickets avec priorité basée sur le risque réel
• proposition de fenêtres de déploiement selon l’usage (heures creuses)
• sélection de groupes pilotes (canary) selon criticité et représentativité
• surveillance post-patch et rollback guidé si signaux d’instabilité

L’objectif n’est pas de supprimer l’humain. C’est de réserver l’humain aux arbitrages difficiles.

Une méthode simple : “Patch vite, mais patch propre”

Réponse directe : la meilleure stratégie combine vitesse, tests ciblés et métriques.

Voici une approche pragmatique, adaptée à une DSI/DSI sécurité en 2025, avec un angle IA réaliste.

Étape 1 — Classer les actifs en 3 niveaux (et s’y tenir)

• Niveau 1 (critique) : identité (AD/IAM), messagerie, accès distant, paiement, production.
• Niveau 2 (important) : serveurs applicatifs internes, postes VIP, outils admin.
• Niveau 3 (standard) : postes bureautiques, environnements de test, labs.

Cette classification nourrit ensuite la priorisation IA : une même CVE n’a pas la même urgence selon le niveau.

Étape 2 — Définir des SLA de patching basés sur le risque

Exemple de SLA simple (à adapter) :

1. Exploitation active + actif exposé : correctif ou mitigation en 24–72h
2. Critique sans exploitation observée : 7 jours
3. Important : 15 jours
4. Standard : 30 jours

L’IA peut aider à qualifier “exploitation active” en corrélant des flux de menace, des logs, et des patterns de scan.

Étape 3 — Mettre en place un “canary patching”

Réponse directe : on réduit le risque de régression en patchant d’abord un petit périmètre représentatif.

• Groupe pilote (5–10 % du parc)
• Monitoring serré (crash, performance, erreurs applicatives)
• Déploiement élargi si signaux au vert

Les modèles d’anomalie (IA) sont utiles ici : ils détectent plus tôt qu’un simple tableau de bord que “quelque chose cloche” après un correctif.

Étape 4 — Mesurer 4 indicateurs qui ne mentent pas

• MTTP (Mean Time To Patch) : délai moyen de correction
• Taux de conformité SLA : % de correctifs appliqués dans les temps
• Backlog de vulnérabilités exploitables : pas juste “nombre de CVE”
• Taux d’échec post-patch : incidents, rollbacks, interruptions

Ce pilotage transforme le patching en capacité industrielle, pas en héroïsme mensuel.

Patching + IA : ce que je recommande (et ce que j’éviterais)

Réponse directe : l’IA apporte le plus quand elle est intégrée à vos processus, pas ajoutée comme un gadget.

Ce qui marche bien

• Scoring de risque contextualisé (actif + exposition + menace)
• Orchestration (ITSM, EDR, MDM, gestion des endpoints)
• Détection d’anomalies post-déploiement
• Assistance à la décision pour arbitrer “patch vs mitigation”

Ce que j’éviterais

• confier à un LLM des actions d’administration sans garde-fous
• patcher automatiquement des systèmes critiques sans canary et sans rollback
• transformer “IA” en excuse pour ne pas clarifier les responsabilités (IT vs SecOps)

L’IA ne remplace pas une gouvernance claire. Elle la rend juste plus efficace — si la base est saine.

Agir maintenant : la bonne résolution sécurité de fin d’année

Décembre, c’est souvent le moment des bilans, des gels de changements, et des équipes fatiguées. Justement : c’est aussi le meilleur moment pour préparer janvier avec un plan solide. Si vous ne deviez faire qu’une chose la semaine prochaine, faites celle-ci : listez vos 20 actifs les plus exposés (accès distant, identité, messagerie, passerelles) et vérifiez leur niveau de patching.

Dans une démarche “Intelligence artificielle dans la cybersécurité”, le patching est un terrain idéal : ROI mesurable, risque réduit, et impact immédiat sur la capacité à prévenir l’intrusion et le rançongiciel. Mon conseil est tranché : si vous traitez encore toutes les vulnérabilités comme une file d’attente, vous allez perdre. Traitez-les comme un problème de risque, et automatisez ce qui peut l’être.

Vous voulez aller plus loin ? Posez-vous cette question, très concrète : si une faille critique sort un vendredi à 18h, combien de temps vous faut-il pour décider, tester et déployer — sans improviser ?