Votre prochain utilisateur Workspace ne sera peut-être pas humain
Les agents IA commencent à agir dans Google Workspace. Identité, permissions et contrôle deviennent de nouveaux enjeux pour les DSI et les RSSI.
Pendant longtemps, administrer Google Workspace consistait à gérer des choses assez faciles à identifier.
Des utilisateurs. Des groupes. Des appareils. Des applications. Quelques comptes de service pour pimenter un peu les audits.
Puis l’IA est arrivée.
Au début, elle s’est comportée comme un nouvel outil. Les collaborateurs posaient des questions à Gemini, résumaient des documents ou rédigeaient des mails. Pour la DSI, le sujet était finalement assez classique : qui peut utiliser le service, avec quelles données et sous quelles règles ?
Mais nous sommes en train de franchir une étape différente.
Les IA commencent maintenant à agir.
Lire des documents dans Drive. Rechercher des informations dans Gmail. Préparer une réponse. Créer un rendez-vous. Interroger une application métier. Exécuter une succession de tâches sans que l’utilisateur intervienne à chaque étape.
Et à partir de ce moment-là, on ne parle plus seulement d’assistants IA.
On parle d’agents.
La différence peut sembler sémantique. Pour une DSI ou un RSSI, elle ne l’est absolument pas.
Parce que votre prochain utilisateur Workspace pourrait très bien ne pas être humain.
Un agent IA, ce n’est pas simplement Gemini avec un prénom
Un assistant répond généralement à une demande.
Un agent reçoit plutôt un objectif.
Demandez à une IA de résumer un contrat : elle analyse le document et vous renvoie un texte.
Demandez à un agent de préparer votre prochain rendez-vous client : il peut rechercher les derniers échanges dans Gmail, récupérer les documents du client dans Drive, consulter le CRM, regarder votre agenda, produire une synthèse et éventuellement préparer un mail de suivi.
Tout cela est évidemment beaucoup plus intéressant.
C’est aussi beaucoup plus difficile à gouverner.
Google pousse justement très fortement dans cette direction. Avec Workspace Studio et les nouvelles Skills, il devient possible d’automatiser des processus métiers. Le nouveau Workspace MCP Server, actuellement en preview, ouvre quant à lui des capacités Workspace à des agents externes : recherche et actions dans Gmail, accès à Drive, Calendar ou Chat peuvent ainsi être intégrés à des workflows agentiques.
En clair, l’IA ne regarde plus seulement vos données.
Elle commence à travailler avec.
Après les humains et les machines, voici les agents
Les équipes IAM connaissent déjà les identités non humaines.
Un serveur, une application ou un script d’automatisation peut disposer de sa propre identité afin d’accéder à une ressource.
Mais un agent IA introduit quelque chose d’un peu différent.
Il peut agir de manière autonome, utiliser plusieurs outils, prendre des décisions intermédiaires et parfois travailler pour le compte d’un utilisateur.
On commence donc à voir apparaître trois grandes familles d’identités :
- Identité humaine : un collaborateur Workspace se connecte, utilise des applications et manipule des données.
- Identité machine ou de service : une application, un script ou un compte de service exécute une tâche prédéfinie avec des permissions définies.
- Agent IA : un agent métier ou un assistant autonome interprète un objectif, utilise plusieurs outils et peut décider des actions à réaliser.
Google Cloud a d’ailleurs créé Agent Identity, un nouveau type d’identité dédié aux agents, distinct des identités humaines et des comptes de service traditionnels. L’objectif est précisément de pouvoir identifier un agent, lui attribuer des permissions spécifiques et déterminer s’il agit de manière autonome ou au nom d’un utilisateur.
C’est une évolution importante.
Parce qu’en cybersécurité, on aime généralement savoir qui fait quoi.
Et « c’est l’IA » risque rapidement de devenir une réponse un peu courte lors d’un audit.
OAuth : le petit bouton « Autoriser » change de dimension
OAuth n’est évidemment pas nouveau.
Depuis des années, les utilisateurs autorisent des applications à accéder à leur compte Google.
- « Voir vos fichiers Drive. »
- « Lire vos contacts. »
- « Accéder à votre calendrier. »
Dans beaucoup d’entreprises, ces autorisations font déjà partie des sujets de gouvernance à surveiller.
Avec les agents, elles deviennent encore plus importantes.
Parce qu’une application traditionnelle utilise généralement ses permissions pour réaliser une fonction relativement prévisible.
Un agent peut enchaîner plusieurs actions en fonction du contexte.
Une permission permettant de lire Gmail n’est plus seulement utilisée lorsqu’un utilisateur clique sur un bouton. Elle peut permettre à un agent de parcourir des centaines de messages afin de trouver les informations nécessaires à sa mission.
Ajoutez l’accès à Drive, Calendar et éventuellement quelques applications SaaS et vous obtenez un collaborateur particulièrement efficace.
Il ne prend pas de vacances.
Il ne demande pas d’augmentation.
Mais il possède peut-être un peu trop de droits.
Le Shadow IT avait déjà trouvé son successeur
Nous avons déjà abordé le sujet du Shadow IT : les utilisateurs choisissent des outils en dehors du cadre défini par la DSI parce qu’ils répondent mieux à un besoin immédiat.
L’intention est rarement mauvaise.
Elle est même généralement parfaitement compréhensible.
Le Shadow AI suit exactement le même chemin.
Un collaborateur découvre un agent capable de préparer automatiquement ses comptes rendus commerciaux. Il connecte Gmail, Drive et son CRM.
Cela fonctionne très bien.
Il en parle à deux collègues.
Deux semaines plus tard, quinze personnes utilisent le même agent.
Trois mois plus tard, quelqu’un à la DSI demande :
« Au fait, cette application a accès à quoi exactement ? »
Silence dans la salle.
Le problème n’est pas l’agent.
Le problème est qu’une nouvelle identité capable de manipuler les données de l’entreprise vient d’apparaître sans véritable gouvernance.
Et contrairement au Shadow IT traditionnel, elle peut aussi agir de manière autonome.
L’exemple
Imaginons notre commercial.
Oui, encore lui. Il commence à devenir un personnage récurrent de nos problèmes de cybersécurité.
Il prépare chaque vendredi son reporting commercial. C’est répétitif, franchement peu passionnant, et il découvre un agent capable de le faire automatiquement.
Il lui donne accès à Gmail pour retrouver les échanges clients, à Drive pour récupérer les propositions commerciales et au CRM pour vérifier l’avancement des opportunités.
L’agent produit un excellent résumé.
La semaine suivante, notre commercial lui demande également de préparer les mails de relance.
Puis de les envoyer.
Tout fonctionne parfaitement.
Jusqu’au jour où l’agent récupère un document qui n’était pas destiné au client, utilise une information provenant d’un dossier sensible ou envoie un message sur la base d’un contexte mal interprété.
Personne n’a essayé d’exfiltrer des données.
Personne n’a contourné volontairement une politique de sécurité.
On a simplement donné beaucoup de contexte, beaucoup de permissions et une certaine autonomie à un système dont le travail consiste précisément à prendre des initiatives.
C’est là que la gouvernance commence.
Google commence à construire les garde-fous
Google a bien compris que l’adoption des agents ne pourra pas se faire uniquement avec de nouvelles fonctionnalités côté utilisateur.
Depuis mai, un AI Control Center est disponible dans la console d’administration Workspace pour certaines éditions Enterprise. Il centralise notamment la visibilité sur les usages IA, les paramètres de sécurité et les mécanismes de protection des données. Google annonce également des fonctions destinées à surveiller, contrôler et auditer l’accès des agents aux données Workspace.
C’est probablement le début d’une nouvelle rubrique que les administrateurs Workspace vont apprendre à consulter aussi régulièrement que les utilisateurs, les appareils ou les applications tierces.
Google va encore plus loin côté Cloud avec Agent Identity, Agent Gateway, des règles IAM spécifiques et des mécanismes permettant d’imposer le principe du moindre privilège aux agents. Certaines politiques pourront même exiger une validation humaine avant l’exécution d’actions sensibles.
Le message est assez clair : si les agents deviennent des acteurs du système d’information, ils devront être administrés comme tels.
Et le navigateur dans tout ça ?
On pourrait penser que cette évolution éloigne le sujet du navigateur.
C’est plutôt l’inverse.
Une part considérable des interactions entre les utilisateurs, les applications SaaS et les IA continue de passer par le navigateur.
Chrome devient donc un point de contrôle particulièrement intéressant pour encadrer ce qui se passe entre l’utilisateur, ses données et les services IA.
Avec Chrome Enterprise Premium, il est possible d’appliquer des contrôles DLP, d’encadrer les copier-coller, les téléchargements ou certains accès à des applications. Google commence également à intégrer des fonctions agentiques directement dans Chrome, comme Auto Browse, tout en conservant les protections Workspace de l’entreprise.
Mais il faut rester lucide.
Le navigateur ne verra pas tout.
Lorsqu’un agent accède directement à Gmail ou Drive via une API ou un serveur MCP, le contrôle ne passe plus nécessairement par Chrome.
C’est précisément pour cela que la sécurité devient un ensemble.
- Identité pour savoir qui agit.
- OAuth et IAM pour déterminer ce qu’il peut faire.
- DLP pour protéger les données qu’il manipule.
- Secure Browser pour contrôler les usages qui passent par le web.
- Journalisation pour comprendre ce qui s’est réellement passé.
Aucune de ces briques ne suffira seule.
Le moindre privilège va devoir apprendre à parler aux machines
Le principe reste finalement le même que pour un utilisateur.
Un agent ne devrait accéder qu’aux informations strictement nécessaires à sa mission.
Sauf qu’il faudra aller un peu plus loin.
- Quel agent possède cette permission ?
- Qui l’a créé ?
- Pour quel utilisateur agit-il ?
- Quelles applications peut-il appeler ?
- Peut-il seulement lire une information ou également la modifier ?
- Peut-il envoyer un mail ?
- Partager un document ?
- Déclencher une action dans une application métier ?
- Et surtout : quelles actions nécessitent encore l’intervention d’un humain ?
Ce sont des questions très classiques de cybersécurité.
La nouveauté, c’est que nous allons devoir commencer à les poser à des logiciels capables de prendre eux-mêmes des décisions.
Et maintenant ?
Pendant longtemps, la gouvernance Workspace consistait principalement à encadrer les utilisateurs et leurs appareils.
Puis les applications SaaS ont imposé de surveiller les autorisations OAuth.
Le Shadow IT nous a appris qu’un outil pouvait entrer dans l’entreprise sans passer par la DSI.
Le Shadow AI ajoute maintenant une nouvelle dimension : un outil peut entrer dans l’entreprise, accéder aux données et commencer à agir.
Google commence à installer les mécanismes permettant de reprendre le contrôle : AI Control Center, gouvernance des agents, MCP sécurisé, identités dédiées, politiques IAM et protections des données.
Mais la technologie ne réglera pas tout.
Comme souvent, la première étape sera simplement de savoir ce qui existe réellement dans l’organisation.
- Quels agents sont utilisés ?
- À quelles données accèdent-ils ?
- Sous quelle identité ?
- Avec quelles permissions ?
- Et qui est responsable de leurs actions ?
Les administrateurs Google Workspace ne vont donc probablement pas arrêter de gérer des utilisateurs.
Ils vont simplement devoir accueillir quelques nouveaux collègues dans leur console.
Des collègues particulièrement rapides, disponibles 24 heures sur 24… et auxquels il serait peut-être prudent de ne pas donner les clés de tout le bâtiment dès le premier jour.
Article rédigé par Cédric Dervaux, avec l’assistance de l’IA pour l’illustration, la relecture, la correction et l’aide à la mise en forme.