DeepMind publie sa roadmap sécurité agents IA avec monitoring temps réel
DeepMind AI Control Roadmap : guardrails + monitoring temps réel pour agents autonomes. Coût sécurité sous-estimé (5-12 % budget).
DeepMind dévoile son AI Control Roadmap pour sécuriser les systèmes internes face aux agents autonomes. La stratégie combine guardrails traditionnels (sandboxing, rate limiting) et monitoring temps réel des actions agents via un système d'audit continu. Pas de chiffres budgétaires divulgués. Implication : les labs qui déploient des agents en production devront budgéter infrastructure de surveillance dédiée. Si Google investit à ce niveau pour ses systèmes internes, les entreprises qui adoptent Claude Code ou Codex sous-estiment probablement le coût sécurité (estimation marché : 5-12 % du budget agent total).
