Contexte et objectifs
Trellix a présenté le 13 octobre 2026 Trellix Wise for Private Cloud, une version de son moteur d’intelligence artificielle destinée à être déployée entièrement dans les environnements privés des entreprises. L’offre répond aux réticences exprimées par les responsables de la sécurité, qui craignent de transmettre des données de télémétrie sensibles à un cloud public, d’engendrer des coûts imprévisibles liés aux jetons d’API et de perdre la visibilité sur les décisions prises par l’IA.
Le produit s’appuie sur la même technologie que la fonctionnalité d’enquête générative introduite en mai 2024 dans la plateforme XDR de Trellix, mais il est isolé du cloud public afin de respecter les exigences de souveraineté des données.
Architecture et fonctionnement
Dans la version Private Cloud, le moteur d’IA est installé sur des serveurs on‑premise ou dans un cloud privé géré par le client. Chaque résultat généré est accompagné d’un niveau de confiance et d’une explication en langage clair, ce qui permet aux équipes de conformité d’auditer le processus décisionnel. Le modèle ne facture pas à la consommation de jetons, contrairement aux services d’IA hébergés, ce qui élimine l’incertitude budgétaire.
Le flux de données reste donc à l’intérieur du périmètre de sécurité de l’organisation : les logs, alertes et indicateurs de compromission sont ingérés localement, analysés par le modèle, puis les recommandations sont renvoyées aux analystes SOC. Cette approche garantit que les informations de sécurité ne quittent jamais le réseau interne, tout en conservant les capacités d’analyse comportementale et de corrélation propres à l’IA.
Analyse des impacts et limites
Le rapport « Mind of the CISO » publié simultanément avec le produit, basé sur un sondage de 600 CISO réalisé par Vanson Bourne, montre que 28 % des incidents d’insider au cours de l’année précédente impliquaient des systèmes d’IA ou autonomes. Malgré ce chiffre, 99 % des répondants estiment que l’IA sera critique ou très importante pour la gestion du risque interne d’ici deux ans, tandis que 40 % citent un manque de confiance dans les décisions automatisées comme principal frein.
Le sondage indique également que le temps moyen pour détecter un incident interne est de sept heures, avec huit heures supplémentaires pour y répondre. Cette fenêtre de douze heures représente une opportunité pour des acteurs malveillants qui utilisent l’IA pour accélérer chaque phase d’une attaque. En confinant l’IA dans un environnement privé, Trellix vise à réduire cette exposition en offrant une visibilité totale et une gouvernance renforcée.
Enfin, 98 % des participants souhaitent une implication des gouvernements ou des régulateurs pour encadrer l’usage de l’IA dans la sécurité. L’absence de facturation par jeton élimine un facteur de coût, mais la solution reste dépendante de la capacité des organisations à gérer l’infrastructure requise pour héberger le modèle, ce qui peut limiter son adoption chez les petites structures.
