Splunk reconstruit sa plateforme autour d'agents pour l'entreprise agentique

Contexte et objectifs

Splunk, désormais sous l’égide de Cisco, a présenté une refonte complète de son offre, baptisée « agentic enterprise ». L’objectif déclaré est de permettre aux organisations de faire confiance à l’IA à grande échelle, en traitant le volume exponentiel de télémétrie généré par des centaines voire des milliers d’agents autonomes. La stratégie s’articule autour de trois axes : observation et contrôle des systèmes d’IA, défense à vitesse machine et transformation de données distribuées en actions concrètes.

Architecture du Cisco Data Fabric

Le cœur de la nouvelle plateforme est le Cisco Data Fabric, une architecture qui fédère les données sans les copier. Elle interconnecte Splunk, les stockages d’objets cloud, les data lakes et des plateformes tierces comme Snowflake et Databricks, puis corrèle les signaux à travers ces environnements. Cette approche répond à la critique historique de Splunk : le coût élevé d’ingestion et d’indexation. En évitant la duplication des flux de logs, d’événements, de traces et de métriques, le fabric réduit les dépenses de stockage et de traitement, un facteur crucial lorsque chaque agent produit continuellement des données.

Le système intègre également une recherche fédérée étendue, compatible avec les lacs de données AWS CloudWatch et les services Databricks, permettant d’interroger des sources externes sans déplacer les fichiers sous‑jacents.

Intégration IA et modèles spécialisés

Sur le plan de l’intelligence artificielle, Splunk ajoute un collecteur universel capable d’ingérer métriques, logs, événements et traces en temps réel, puis d’alimenter des modèles d’IA spécifiques au domaine. Les modèles annoncés couvrent la prévision de séries temporelles, l’analyse de logs et le raisonnement sur graphes, et sont conçus pour compléter, non remplacer, les modèles de pointe (« frontier models »). Parmi les modèles auto‑hébergés, on trouve le Cisco Deep Time Series Model, le modèle Gemma 4 de Google et le GPT‑OSS 20B d’OpenAI, avec l’ajout prévu des modèles Nemotron de Nvidia.

La collaboration avec Nvidia se matérialise par le Cisco AI POD for Splunk, combinant infrastructure Cisco, accélération Nvidia, runtime IA Splunk et orchestration Kubernetes. Cette pile permet d’exécuter les charges de travail IA dans des environnements on‑premise, privés ou air‑gapped, répondant aux exigences de conformité des secteurs régulés.

Sécurité opérationnelle et gouvernance

Splunk renforce également son offre SOC avec une « Agentic Security Operations Center Workforce ». Des agents spécialisés couvrent la détection, la chasse aux menaces, l’analyse de maliciels, l’investigation et la réponse. Leur degré d’autonomie est configurable : la triage peut être totalement automatisée, tandis que des actions critiques comme l’isolation d’un serveur nécessitent l’approbation d’un analyste de niveau trois. Les deux niveaux de packaging – Enterprise Security Essentials (validation humaine) et Enterprise Security Premier (défenses autonomes) – offrent aux clients un choix de gouvernance adapté à leur maturité.

Enfin, le partenariat multiyear avec AWS vise à co‑développer des produits de sécurité spécifiques aux agents, combinant la plateforme de données Splunk, les outils d’analyse de sécurité et les signaux de protection fournis par AWS.