Google automatise une partie du threat hunting avec un agent IA

Le 3 août 2026, Google a ouvert son Threat Hunt Agent en preview publique dans Google Security Operations. L’annonce mérite l’attention, car elle montre où se dirige une partie de la cybersécurité : confier à un agent IA une recherche proactive dans les journaux techniques de l’entreprise, avant même qu’une alerte classique ne soit déclenchée.

Ce qui change réellement

Le Threat Hunt Agent est réservé, pendant cette preview, aux clients Google SecOps Enterprise Plus. Il s’appuie sur Gemini, Google Threat Intelligence, l’expertise de terrain de Mandiant et le référentiel MITRE ATT&CK. Google avait déjà présenté l’agent en preview en avril. L’étape d’août correspond à son ouverture en preview publique pour les clients éligibles, pas à sa toute première apparition.

Un analyste choisit ce qu’il veut rechercher : un groupe d’attaquants, une campagne, une famille de logiciels malveillants, un outil détourné ou une technique MITRE ATT&CK. L’agent construit ensuite un plan de recherche, traduit ses hypothèses en requêtes YARA-L 2.0, les exécute sur la télémétrie historique et filtre les résultats pour faire ressortir les éléments utiles : postes, comptes, lignes de commande ou événements suspects.

À la fin, il crée un dossier dans Google SecOps avec une synthèse, les preuves trouvées et un verdict. La documentation prévoit trois niveaux : preuves importantes, preuves trouvées ou menace non trouvée.

Autonome, mais dans un cadre précis

Le mot « autonome » peut prêter à confusion. L’agent travaille seul une fois la recherche lancée, mais il ne surveille pas tout le système d’information en permanence. Un analyste déclenche la recherche, choisit la cible et définit une période. La fenêtre analysée est limitée à 30 jours. L’agent produit ensuite un dossier à examiner.

La documentation publique ne décrit pas une mise en quarantaine automatique d’un poste ou le blocage d’un compte par ce Threat Hunt Agent. Il automatise surtout la préparation, l’exécution et la synthèse d’une recherche. La réponse à incident reste une étape distincte.

Le métier du SOC va probablement évoluer

Dans un SOC, une partie du temps est consacrée à construire des requêtes, recouper des événements et éliminer le bruit. Si l’agent fait correctement ce premier travail, l’analyste peut se concentrer sur la validation des preuves, la compréhension du contexte métier et la décision à prendre.

On voit se dessiner une chaîne composée de plusieurs agents spécialisés : détection, triage, investigation, threat hunting, proposition de réponse, puis validation humaine. Il faut toutefois la considérer comme une direction du marché. Le produit présenté ici n’assure pas seul toute cette chaîne.

Une opportunité plus large que les grands SOC

À court terme, cette nouveauté concerne surtout les grandes DSI, les SOC et les prestataires de sécurité déjà équipés de Google SecOps Enterprise Plus. Google ne publie pas de tarif public pour cette offre.

Pour les PME, l’opportunité se situe peut-être ailleurs : un SOC agentique plus léger, connecté à Microsoft 365, Entra ID, l’EDR, le pare-feu et les services cloud. Sa première valeur ne serait pas de bloquer seul une menace, mais d’expliquer clairement ce qui est inhabituel, de réunir les preuves et de proposer une action à faire valider.

L’idée est tangible, mais la difficulté ne se trouve pas uniquement dans le modèle d’IA. Il faut collecter les bons journaux, normaliser les données, maintenir les connecteurs, gérer les droits et conserver une trace complète des recherches et décisions. Sans cette base, l’agent produit surtout une analyse convaincante en apparence.

Des garde-fous indispensables

Un agent de sécurité accède par définition à des données sensibles. Ses permissions doivent être limitées à son rôle, avec une identité distincte, des actions journalisées et un accès en lecture seule lorsque l’écriture n’est pas nécessaire. Toute action lourde, comme isoler un poste, désactiver un compte ou modifier une règle, devrait rester soumise à une validation humaine.

Il faut aussi mesurer les faux positifs, mais surtout les faux négatifs. Un verdict « menace non trouvée » ne prouve pas l’absence d’attaque. Il indique seulement que l’agent n’a rien identifié dans les données et la période analysées.

Cette évolution paraît plus concrète que beaucoup de démonstrations d’agents généralistes. Elle automatise un travail identifiable, à partir de données réelles, avec un résultat vérifiable. C’est précisément ce qui peut rendre les agents utiles en entreprise, à condition de garder leur périmètre étroit et leurs décisions contrôlables.