L’intelligence artificielle (IA) modifie en profondeur le champ de la cybersécurité en permettant une automatisation intelligente des processus de détection, d’analyse et de réponse aux menaces numériques. Ce tournant technologique peut être éclairé par la pensée du post-structuralisme, qui souligne la complexité des systèmes et la déconstruction des approches traditionnelles, ici incarnées par l’analyse algorithmique capable de repérer non seulement les attaques connues mais aussi les anomalies inédites. Les techniques d’apprentissage automatique apportent une dynamique adaptative, évoquant la notion de « système complexe » chère à la cybernétique, où les interactions évoluent en temps réel pour renforcer la résilience des infrastructures.

Cependant, cette avancée s’accompagne d’une ambivalence conceptuelle rappelant les réflexions de Hans Jonas sur la « responsabilité dans la technique » : les risques liés à l’opacité des algorithmes, la fragilité des données et la potentielle instrumentalisation malveillante de l’IA exigent un cadre éthique et normatif strict. La « boîte noire » algorithmique remet en question la maîtrise humaine du savoir et du contrôle, évoquant également les critiques de Michel Foucault sur le pouvoir et la surveillance, où l’IA devient à la fois outil de sécurisation et source de vulnérabilités nouvelles.

Ainsi, l’IA en cybersécurité ouvre un débat dialectique entre opportunités technologiques pour une meilleure gestion des risques et la nécessité d’une vigilance accrue face à ses propres risques intrinsèques, renouvelant la réflexion sur la gouvernance et la confiance dans les systèmes numériques.