Étude : L’augmentation du budget cloud ne comble pas la faille de sécurité

1 163 responsables de la sécurité, un constat : le cloud devient plus complexe à sécuriser plus vite que les équipes ne peuvent le faire. Le rapport 2026 sur l’état de la sécurité du cloud, publié par Cybersecurity Insiders (avec Fortinet comme partenaire industriel), évoque ce phénomène sous le nom de « Complexity Gap » et fournit des chiffres qui remettent en question les discussions budgétaires.

Les points clés en bref

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Cette étude repose sur une enquête en ligne menée fin 2025 auprès de 1 163 professionnels de l’IT et de la cybersécurité – issus de secteurs variés, allant de la tech au finance en passant par la santé et le secteur public, et occupant des postes allant du spécialiste au niveau C. Cybersecurity Insiders en est l’éditeur, Fortinet en étant le partenaire industriel. Il s’agit donc d’une recherche menée par un éditeur, avec un échantillon représentatif, mais pas d’un benchmark réalisé en laboratoire. Pour les décideurs, ce qui compte n’est donc pas tant la marque en couverture que les tendances qui se dégagent de manière récurrente tout au long des différents chapitres.

Trois amplificateurs, un modèle opérationnel

Le rapport met en lumière trois facteurs amplificateurs. Premièrement, des défenses fragmentées : les outils évoluent avec le cloud, souvent sans télémétrie commune. Les équipes corréler les alertes manuellement entre des systèmes qui n’ont jamais été conçus pour interagir. 69 % y voient le principal frein à une sécurité cloud efficace.

Deuxièmement, des équipes sous-dimensionnées : 74 % signalent un manque criant de professionnels qualifiés en cybersécurité, et 77 % s’inquiètent de l’écart de compétences dans le secteur. Les rôles liés au cloud exigent une maîtrise simultanée de l’infrastructure, de l’identité, des données et des applications – une combinaison difficile à recruter. Troisièmement, des attaquants à la vitesse des machines : l’automatisation et l’IA détectent les mauvaises configurations, les chemins d’accès et les données exposées plus rapidement que les équipes humaines ne peuvent traiter les files d’attente. 66 % manquent de confiance dans leur capacité à détecter et répondre en temps réel – un chiffre en légère hausse par rapport à l’année précédente (64 %).

Le modèle opérationnel sous-jacent est clairement multi-cloud. 88 % des organisations utilisent une approche hybride ou multi-cloud, 81 % avec au moins deux fournisseurs pour les charges de travail critiques, et 29 % avec plus de trois. Chaque compte supplémentaire, chaque SaaS et chaque identité non humaine étend les configurations et les chemins de données. L’infrastructure se scale automatiquement – mais pas toujours la compréhension de l’état de sécurité.

Où se situe le risque – et ce que les chiffres signifient pour l’architecture

La concentration des risques n’est guère surprenante et c’est précisément pour cette raison qu’elle est pertinente en termes d’action. L’identité et les accès arrivent en tête avec 77 %, suivis par les services cloud mal configurés (70 %) et l’exposition des données (66 %). Les exploits de workloads et les attaques de la chaîne d’approvisionnement reculent relativement. Le parcours quotidien passe par les droits, la configuration et les données.

C’est précisément là que se forme la chaîne d’exposition : une mauvaise configuration ouvre une ressource, une identité sur-privilégiée franchit l’étape suivante, et les données sensibles deviennent la cible. Les outils de posture, d’identité et de données couvrent chacun leur segment. 77 % des répondants priorisent l’identité – et pourtant, le contexte commun sur l’ensemble de la chaîne fait souvent défaut. Les attaquants automatisent précisément cette corrélation.

Le fossé de l’automatisation est le multiplicateur silencieux. 37 % décrivent l’automatisation comme largement axée sur les alertes : elle détecte, mais la correction reste manuelle. Seuls 11 % rapportent une remédiation autonome sans intervention humaine. Parallèlement, beaucoup expérimentent avec l’IA dans la défense cloud, mais seulement 18 % citent la détection par IA comme pleinement opérationnelle sur l’ensemble des environnements cloud. 32 % en sont encore au stade pilote. Les attaquants, eux, n’ont pas besoin de ce niveau de maturité – ils scannent, cartographient et priorisent déjà de manière automatisée.

Ce que les équipes cloud en DACH peuvent en tirer concrètement

Premièrement : le budget n’est pas un critère de maturité. Si 62 % augmentent les budgets et que 59 % restent malgré tout au stade précoce, le goulot d’étranglement réside dans l’intégration et le modèle opérationnel. Chaque nouvel outil ponctuel, sans contexte partagé, accroît la complexité opérationnelle que l’équipe doit gérer.

Deuxièmement : la consolidation des plateformes est à la fois un signal de l’enquête et une priorité opérationnelle. 64 % opteraient, « from scratch », pour une plateforme mono-fournisseur couvrant la sécurité réseau, cloud et applicative ; seulement 27 % resteraient sur une approche best-of-breed pure, sans gestion commune. Les acheteurs priorisent la couverture et la profondeur (79 %), l’intégration et l’orchestration (72 %), ainsi que l’automatisation et la conformité (68 %), avant même l’ergonomie ou le prix.

Troisièmement : les métriques de résultats remplacent le décompte des outils. 81 % priorisent les résultats en matière de sécurité (moins de mauvaises configurations, moins de sur-privilèges), 76 % l’efficacité opérationnelle (détection plus rapide, moins de bruit), 66 % l’intégration et l’automatisation, et 62 % la conformité continue. Pour les responsables de plateforme et de sécurité, cela signifie aligner les feuilles de route sur la réduction de l’exposition et le MTTD/MTTR, et non sur le nombre de modules achetés.

Quatrièmement : le fossé de complexité relève davantage de l’architecture et de l’identité que d’un simple ticket SOC. Ceux qui opèrent en multi-cloud ont besoin d’une vision unifiée des permissions, des dérives de configuration et des chemins de données – sans quoi, toute nouvelle initiative d’IA ne fera qu’ajouter un multiplicateur de surface d’attaque sur une base déjà fragmentée.

Le rapport ne fournit pas de données spécifiques à la DACH ni de benchmark pratique par fournisseur hyperscale. Il offre en revanche un ordre de priorité solide : d’abord le contexte sur identité-configuration-données, puis l’automatisation fiable, et enfin la détection par IA sur cette base. Qui inverse cet ordre achète une illusion de rapidité… et conserve le fossé.

Foire aux questions

Source de l’image : générée par IA (juillet 2026)

Traduit de l’original allemand par intelligence artificielle. La version allemande fait foi.