Les meilleurs outils DSPM en 2026

Les entreprises savent de quels types de données sensibles elles disposent, mais elles ne savent pas toujours où celles-ci se trouvent ni qui y a accès, en particulier au niveau de l'entreprise. Les données personnelles telles que les noms et adresses e-mail, les informations relatives aux cartes de paiement, les dossiers médicaux, les secrets et les jetons, ainsi que, désormais, tout ce qui est intégré aux fonctionnalités d'IA, constituent autant d'exemples d'informations permettant d'identifier une personne (PII) et de données réglementées dont la responsabilité vous incombe en vertu de lois telles que le RGPD et l'HIPAA.

Le problème, c'est que les données ne restent jamais au même endroit. L'adresse e-mail d'un client saisie dans un formulaire d'inscription peut transiter par une API, arriver dans Postgres, être copiée dans Snowflake, puis être récupérée par une interface d'IA.

Les outils DSPM (Data Security Posture Management) permettent d'identifier où se trouvent vos données sensibles et où elles sont exposées, car perdre leur trace coûte cher. Selon le rapport d'IBM intitulé « Le coût d'une fuite de données en 2025 », une fuite touchant plusieurs environnements coûte en moyenne 5,05 millions de dollars et nécessite 276 jours pour être détectée et maîtrisée.

En 2026, les outils DSPM se divisent en deux catégories. Les outils traditionnels se connectent directement à vos bases de données, vos compartiments de stockage et vos entrepôts de données, en analysent le contenu, puis vous signalent la présence de données personnelles là où elles ne devraient pas se trouver, comme une adresse e-mail ou un numéro de carte bancaire dans un fichier journal. C'est utile, mais cela s'arrête là. Ces outils vous indiquent que les données existent, mais ne précisent pas quelle partie de l'application les a placées là ni comment y remédier.

Les outils basés sur le code analysent quant à eux votre code. Plutôt que de se connecter aux données, ils retracent le parcours d'un champ au sein de l'application qui le crée et le transmet, sans jamais toucher aux données de production. Ainsi, au lieu d'un simple message du type « des données personnelles ont été détectées dans ce journal », vous obtenez le chemin d'accès exact au code à l'origine du problème, les champs exposés et la modification permettant d'y remédier.

Cet article compare les performances des principaux outils dans chacun de ces domaines. Nous examinons les points suivants :

• Aikido Security
• Wiz
• Cyera
• Varonis
• Orca

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TL;DR

Si vous avez besoin d’un outil DSPM pour identifier et corriger les failles d’exposition des données, Aikido est notre choix. Son outil DSPM basé sur le code analyse vos schémas et vos modèles ORM pour suivre le parcours des données sensibles au sein de votre application, sans jamais accéder aux informations confidentielles. Chaque résultat indique le fichier et la ligne exacts et s’accompagne d’une pull request qui corrige le problème ; les résultats sont disponibles en quelques minutes. Aikido couvre la couche applicative, où la plupart des expositions sont effectivement générées, et s’associe à CSPM pour la couche de stockage. Si vous avez besoin de dresser l’inventaire des données déjà présentes dans votre système, Wiz et Orca le font sous la forme d’un module au sein d’une vaste plateforme cloud ; Cyera et Varonis le font sous la forme d’un produit dédié. 

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DSPM basé sur le code vs DSPM basé sur le stockage

Les outils DSPM basés sur le stockage se connectent à vos bases de données et entrepôts de données pour en lire le contenu. Ils sont particulièrement efficaces pour repérer les données qui ont été copiées quelque part puis oubliées, comme une sauvegarde remplie d’enregistrements de production stockée dans un compartiment que personne n’a consulté depuis un an. Cependant, ils nécessitent un accès en lecture à vos données et, comme ils identifient les données sensibles en fonction de leur apparence plutôt qu’en analysant le code, leur analyse s’arrête là où se trouvent les données. Un outil de stockage peut vous indiquer que des informations personnelles identifiables (PII) se trouvent dans un journal, mais il ne peut pas vous dire quelle partie de l’application les y a écrites ni quelle modification permettrait d’y remédier.

Le DSPM basé sur le code analyse le code de votre application pour suivre le flux des données, depuis les API et les modèles ORM qui les transfèrent jusqu’aux appels de journalisation et aux intégrations d’IA susceptibles de les divulguer. Il n’intervient jamais sur vos données et, comme il lit les noms de champs et les schémas au lieu de deviner la nature des données à partir de leur apparence, il génère moins de faux positifs et peut identifier le chemin d’exécution exact à l’origine de la faille de sécurité, souvent en proposant directement la correction correspondante. 

Le DSPM basé sur le code permet également de détecter les risques d’exposition avant même qu’ils ne se concrétisent, car un outil de stockage ne repère les données sensibles qu’une fois qu’elles se trouvent déjà dans un journal ou un compartiment, tandis que l’analyse du code signale la ligne de journalisation à risque ou la réponse API trop large dès la pull request, avant même qu’elle n’atteigne l’environnement de production. Cela va également au-delà de la simple exposition, en vérifiant si les données sont traitées en toute sécurité à chaque étape, par exemple si le chiffrement est correctement effectué ou si un flux pourrait acheminer des champs sensibles vers un endroit où ils ne devraient pas se trouver. Le principe est le suivant : si c’est le code qui a créé la faille, c’est dans le code que la correction doit être apportée.

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Les critères à prendre en compte pour choisir un outil DSPM

• Cet outil a-t-il besoin d'accéder à vos données sensibles ? Certains outils se connectent à vos bases de données et en lisent ou en échantillonnent le contenu ; d'autres fonctionnent à partir de votre code et ne touchent jamais aux données. La lecture des données permet de classer ce qui s'y trouve réellement, mais cela implique d'accorder un accès à l'environnement de production. Travailler à partir du code évite cet accès, mais ne permet de voir que les données auxquelles le code fait référence. 
• Est-il capable de détecter les données tant qu’elles circulent que lorsqu’elles sont stockées ? La découverte basée sur le stockage permet de retrouver les données oubliées vers lesquelles aucun code ne pointe plus. La découverte basée sur le code permet quant à elle de détecter les données en transit, comme un numéro de téléphone inclus dans la charge utile d’un webhook destiné à un tiers, avant même qu’il ne soit stocké. Ces deux approches couvrent des angles morts différents ; vous pourriez donc avoir besoin des deux.
• Quel niveau de bruit ? Les outils qui déduisent la sensibilité à partir de modèles signalent chaque numéro à neuf chiffres comme un numéro de sécurité sociale. Les outils basés sur le code, qui analysent les noms de champs et les schémas, identifient les champs sans avoir à deviner, ce qui réduit le nombre de faux positifs.
• Cet outil permet-il d'identifier la fuite et d'en déterminer l'origine ? Le simple fait de savoir que des données à caractère personnel figurent dans un journal vous indique qu'il y a un problème, mais c'est à vous qu'il revient de déterminer la gravité de la situation. Recherchez un outil capable de remonter à la source du problème, qu'il s'agisse du chemin d'exécution du code à l'origine de la fuite ou d'une erreur de configuration ayant exposé le magasin de données.
• Est-ce qu'il corrige les problèmes qu'il détecte ? Les meilleurs outils proposent une solution sous la forme d'une pull request ou d'une modification de configuration que vous pouvez examiner et appliquer.
• Ces résultats sont-ils mis en relation avec les obligations de conformité ? Un résultat brut tel qu’« un modèle de journalisation non sécurisé » nécessite un travail supplémentaire de mise en correspondance avec les exigences de conformité. Les outils les plus utiles établissent un lien direct entre le problème et les règles de conformité. Les données à caractère personnel (PCI) enregistrées sans être masquées enfreignent les exigences en matière de minimisation des données et de conservation, et les enregistrements qui subsistent après une demande de suppression sont directement liés au RGPD et au CCPA ; ces problèmes ne peuvent être résolus qu’au niveau de la logique de suppression elle-même.

Les meilleurs outils DSPM en 2026

DSPM basé sur du code

Aikido Security

AikidoLe DSPM basé sur le code de [nom de l'entreprise], s'exécute sous la forme d'un audit d'exposition des données au sein de son service « analyse de code par IA ». Au lieu de se connecter à vos référentiels de données, il utilise des agents LLM pour analyser votre code et les fichiers associés, cartographiant ainsi la manière dont les données sensibles sont créées, transférées, stockées et exposées, sans jamais toucher aux données de production. Il suit les champs sensibles depuis leurs sources (corps de requêtes, téléchargements de fichiers, lectures de bases de données et configurations) jusqu’à leurs destinations (journaux, API tierces, invites LLM, caches et stockage). Chaque résultat identifie précisément le fichier et la ligne concernés, explique le flux de données et évalue le risque d’exposition.

« La plupart des incidents liés à la sécurité des données ne sont détectés qu’après coup. L’approche « code-first » adoptée par Aikido en matière de DSPM permet aux équipes d’éviter les erreurs de configuration coûteuses avant même qu’elles ne se produisent. » — James Berthoty, fondateur et analyste en chef chez Latio

Ce qu'il révèle

• Sursurveillance de l'API. Des points de terminaison renvoient plus de champs que l'appelant n'est autorisé à obtenir, et les vérifications de propriété du locataire font défaut. Une page de profil publique affiche un nom et un avatar, mais le point de terminaison /me qui se cache derrière renvoie l'intégralité de la fiche utilisateur, y compris la date de naissance, qui est transmise au navigateur à chaque chargement.
• Exploitation et exportations non sécurisées. Données personnelles et informations confidentielles non masquées dans les journaux d'application, les traces et les vidages de mémoire. Le contrôleur de paiement enregistre l'objet de facturation complet en cas d'échec du paiement, y compris l'adresse e-mail, le numéro de téléphone et les quatre derniers chiffres de la carte, puis l'envoie à Datadog.
• Partage excessif avec des tiers et dans le cadre de l'IA. Les données et les informations confidentielles des clients sont transmises à des prestataires, à des outils d'analyse, à des modèles de langage de grande envergure (LLM) et à des bases de données vectorielles, au-delà de ce qui est nécessaire.
• Identifiants dans les URL. Jetons et clés API dans les chaînes de requête, les redirections et les URL clonées, où ils sont enregistrés dans les journaux et l'historique du navigateur.
• Sécurité insuffisante des données stockées. Les données soumises à une réglementation sont stockées sans chiffrement, ou avec des codes Base64, MD5 ou SHA-1 utilisés à la place d'un véritable chiffrement.
• Suppression incomplète. Supprime les flux qui suppriment la ligne utilisateur tout en conservant les documents, les tickets et les enregistrements en aval.

De la détection à la réparation

Lorsque la correction s'effectue au niveau du code, AutoFix ouvre une pull request que vous examinez et merge, sans qu'aucun ticket ne soit transmis à une autre équipe. Vous pouvez retester n'importe quel résultat pour vous assurer qu'il est bien résolu. L'audit s'effectuant sur des dépôts déjà connectés à Aikido, aucune nouvelle source de données n'a besoin d'être intégrée, et chaque audit est débité de votre portefeuille Aikido .

Son lien avec la norme « cloud » et la conformité

Comme il fonctionne à partir du code, l’audit cartographie ce que vos applications font des données ; ainsi, les données auxquelles aucun code ne fait référence, comme une exportation oubliée dans un ancien compartiment de stockage, relèvent davantage d’un problème de configuration d’ cloud que d’un problème de code. La solution « CSPM » de Aikido couvre cet aspect depuis la même plateforme, tout comme les rôles IAM dotés d’autorisations excessives et les magasins de données non authentifiés, de sorte que la couche code et la couche cloud sont étroitement liées. Et comme ces constatations concernent des données soumises à la réglementation du RGPD, de l’HIPAA et de la norme PCI DSS, elles sont reliées au produit de conformité de Aikido, qui les transforme en preuves d’audit.

Idéal pour : les équipes d'entreprise qui souhaitent détecter et corriger les fuites de données à la source, sans accorder d'accès aux données de production, et garantir la conformité des données réglementées avec le RGPD et la norme PCI DSS.

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Plateformes DSPM dédiées

Cyera

Cyera propose une plateforme DSPM (Data Security and Protection Management) sans agent et native à l'IA, qui se connecte à vos environnements « cloud », SaaS et sur site pour localiser et classer les données sensibles. Elle se met rapidement en place — les utilisateurs font état d'une visibilité étendue en quelques jours seulement — et est très appréciée pour la précision de sa classification.

Cependant, comme la plupart des autres solutions présentées ici, Cyera a besoin d’accéder à vos données sensibles pour fonctionner. Elle tend également davantage à recenser l’emplacement de ces données qu’à mettre en œuvre des mesures correctives; la valeur que vous en tirerez dépendra donc de la maturité de votre propre gouvernance. Les équipes ne disposant pas d’un programme de gouvernance des données mature risquent d’accumuler les constatations sans les transformer en solutions. Le reporting constitue un autre sujet de mécontentement courant: les exportations personnalisées nécessitent souvent l’aide du fournisseur, et les rapports destinés à la direction restent peu développés.

Idéal pour : les équipes qui ont besoin d'une visibilité rapide sur leurs données, mais qui doivent être prêtes à mettre en œuvre elles-mêmes les mesures correctives, car Cyera excelle davantage dans la détection des données que dans leur correction.

Varonis

Varonis est réputé pour mettre en évidence le contexte d'accès. Au-delà de l'identification des données sensibles, il recense précisément qui et quoi peut accéder à chaque fichier ou enregistrement, en retraçant les droits d'accès et les liens de partage qui, ensemble, constituent un accès réel, puis en surveillant la manière dont cet accès est utilisé.

Varonis Ayant été conçu à l’origine pour la gouvernance des fichiers sur site, sa couverture des données natives d’ cloud ne rivalise pas avec celle des outils conçus dès le départ pour cloud, et les équipes disposant principalement d’environnements cloud peuvent le trouver plus lourd que nécessaire. Sa richesse fonctionnelle repose sur la collecte de données d’activité exhaustives, ce qui rend son déploiement et sa mise en service plus lents que la plupart des outils présentés ici ; les évaluateurs soulignent en outre son coût élevé et sa tarification complexe.

Idéal pour : les équipes dont les données sensibles sont principalement stockées dans des partages de fichiers et sur M365, et qui ont besoin d'une gouvernance approfondie de l'accès à ces données ; en revanche, cette solution n'est pas adaptée si vos données se trouvent principalement dans l'cloud, ou si vous recherchez une solution légère à mettre en place.

Plateformes unifiées avec DSPM intégré

Wiz

Wiz Il offre un accès API sans agent et en lecture seule, avec une mise en place rapide sur tous les comptes d’ cloud , et intègre chaque constat relatif aux données dans son graphe de sécurité, aux côtés des informations d’identité et de l’exposition réseau, ce qui vous permet de voir qui a accès aux données sensibles. Cette corrélation permet aux équipes utilisant déjà Wiz d’évaluer un constat relatif aux données en fonction de son exposition réelle et de le classer prioritairement au même endroit où elles gèrent le reste de leurs risques liés à l’ cloud .

Comme pour les autres solutions, vous devez lui donner accès à vos données sensibles, et Wiz échantillonne des enregistrements issus des données de production afin de classer les vulnérabilités. Le DSPM étant un module intégré à la plateforme « CNAPP » plutôt qu’un produit autonome, sa couverture des bases de données est moins étendue que celle des plateformes spécialement conçues à cet effet. Les avis des utilisateurs soulignent qu’il y a encore des progrès à faire en matière de détection des données sensibles et financières, ainsi qu’une gamme encore limitée de bases de données prises en charge. La correction repose sur le contexte du graphe et des extraits IaC que vous appliquez vous-même, et un résultat n’est résolu qu’après qu’ Wiz e a réanalysé la ressource lors de son cycle suivant.

Orca

La fonctionnalité d'analyse sans agent d'Orca détecte et classe les données dans les référentiels d'cloud s sans déployer d'agents. Elle établit un lien entre la sensibilité des données et l'accès, l'exposition et les voies d'attaque, de sorte qu'un référentiel contenant des données clients réelles est considéré comme plus critique qu'un autre contenant des données de test. Ce contexte permet à Orca, par exemple, de classer un référentiel de données clients réelles accessible au public avant des données bien contrôlées, afin que les équipes puissent prioriser les risques d'exposition réels.

À l’instar des autres solutions de ce groupe, elle nécessite un accès à vos données sensibles pour fonctionner. Son DSPM s’inscrit également dans le cadre d’une architecture étendue ( CNAPP), ce qui, en raison de son champ d’application très large, alourdit les tâches d’évaluation et les coûts opérationnels. De plus, la protection en temps réel n’est pas intégrée au modèle sans agent, ce qui vous oblige à déployer le capteur d’exécution.

Idéal pour : les utilisateurs actuels d’Orca qui souhaitent consulter les résultats d’analyse dans la même vue « chemin d’attaque » que leurs autres risques liés à l’ cloud , mais pas pour les équipes à la recherche d’un outil de sécurité des données autonome et spécialisé.