Taille et part du marché de l’analyse des identités, par taille d’entreprise (grandes entreprises et petites et moyennes entreprises) ; Composant; Mode de déploiement ; Application; et secteur vertical – Analyse de l’offre et de la demande mondiale, prévisions de croissance, rapport statistique 2025-2037

Marché de l’analyse d’identité : moteurs de croissance et défis

Moteurs de croissance

• Augmentation des cybermenaces et des violations de données : les attaquants utilisent des tactiques avancées telles que le credential stuffing, le phishing et l'ingénierie sociale pour compromettre les comptes et obtenir un accès non autorisé. En 2024, 10 626 violations de données confirmées ont été signalées dans le monde, soit près de deux fois plus que les 5 199 signalées l’année précédente. Ce chiffre élevé reflète la capacité croissante des attaquants ainsi que l’empreinte numérique croissante des entreprises. Les solutions d'analyse des identités utilisent l'analyse du comportement, la détection des anomalies et l'apprentissage automatique pour identifier les activités inhabituelles et alerter les organisations des menaces potentielles en temps réel. À mesure que la fréquence des violations de données augmente, les entreprises sont confrontées à des risques financiers et de réputation croissants.
• Les solutions d'analyse d'identité contribuent à atténuer ces risques en surveillant de près les modèles d'accès des utilisateurs et en signalant rapidement les activités suspectes, réduisant ainsi les risques d'exfiltration de données. Les violations de données causant souvent des dommages irréversibles, on assiste à une évolution vers des stratégies de sécurité proactives. L'analyse des identités permet aux organisations de surveiller et d'analyser le comportement des utilisateurs en continu, ce qui leur permet de détecter et de traiter les comportements suspects rapidement plutôt qu'après une attaque.
• Complexité croissante des environnements informatiques : les entreprises adoptent de plus en plus d'environnements multicloud et hybrides, combinant des systèmes sur site, cloud privé et cloud public. Dans un large éventail d'entreprises, 89 % des entreprises adoptent une stratégie multi-cloud. Environ 80 % adoptent une stratégie hybride, utilisant à la fois le cloud computing privé et public et 97 % des responsables informatiques prévoient de développer leurs solutions cloud en intégrant un ou plusieurs cloud. La gestion des identités des utilisateurs sur ces plates-formes est complexe et les approches de sécurité traditionnelles peinent à offrir une visibilité et un contrôle unifiés. L'analyse des identités centralise les informations sur toutes les plates-formes, permettant ainsi aux organisations de surveiller, d'analyser et de sécuriser les identités de manière cohérente.
• Avec la prolifération des applications SaaS, des accès mobiles et des API, les organisations sont confrontées à un large éventail de points d'accès. Chaque point d'accès présente une vulnérabilité potentielle, ce qui rend essentiel de surveiller comment, quand et où les utilisateurs accèdent aux systèmes. L'analyse des identités utilise la surveillance comportementale et l'analyse des risques pour détecter les anomalies sur divers points d'accès, réduisant ainsi le risque d'accès non autorisé. De plus, la montée du travail à distance et les politiques BYOD (Bring Your Own Device) ont accru la nécessité de sécuriser l’accès à partir de divers appareils et réseaux. L'analyse des identités permet de suivre les comportements des utilisateurs sur différents emplacements et appareils, permettant ainsi aux équipes informatiques de détecter des modèles inhabituels pouvant indiquer une menace de sécurité.
• L'essor de l'intelligence artificielle (IA) et du machine learning (MI)  : les algorithmes d'IA et de ML peuvent apprendre les modèles de comportement typiques des utilisateurs et détecter rapidement les anomalies ou les comportements inhabituels, tels que les tentatives d'accès depuis des emplacements inconnus ou des heures de connexion inhabituelles. Cela aide les organisations à identifier les menaces potentielles, telles que les informations d’identification compromises ou les abus internes, dès le début de la chaîne d’attaque. L'IA et le ML permettent la biométrie comportementale, où le comportement de l'utilisateur, tel que la vitesse de frappe, les mouvements de la souris et les modèles d'utilisation, est analysé en permanence pour confirmer son identité. Cela améliore la sécurité en ajoutant une couche d'authentification difficile à imiter pour les attaquants.
• L'essor des technologies d'IA et de ML entraîne ainsi des progrès rapides dans l'analyse des identités, rendant ces solutions plus intelligentes, plus rapides et plus précises, et permettant aux organisations de sécuriser les identités plus efficacement dans des environnements numériques complexes. En 2024, 77 % des organisations utilisent ou envisagent d'utiliser l'IA dans leurs opérations, et 83 % estiment que l'IA est une priorité majeure dans leur stratégie commerciale.

Défis

• Problèmes de confidentialité et de conformité des données : les solutions d'analyse d'identité reposent souvent sur la collecte et l'analyse de grands volumes de données utilisateur, ce qui soulève des problèmes de confidentialité et peut entrer en conflit avec les réglementations en matière de protection des données telles que le RGPD, le CCPA et la HIPAA. Ces réglementations limitent la collecte et le traitement des données, créant des défis pour les organisations qui doivent équilibrer sécurité et conformité.
• Pénurie de professionnels qualifiés : La mise en œuvre et la gestion de solutions d'analyse des identités nécessitent des professionnels qualifiés possédant une expertise en science des données, en apprentissage automatique, en cybersécurité et en gestion des identités. Cependant, il existe une pénurie de talents qualifiés dans ces domaines, ce qui peut rendre difficile pour les organisations le déploiement et l'exploitation efficace de solutions d'analyse des identités.