Arnaques financières IA : repérer deepfakes et faux pubs

En 2024, les escroqueries à l’investissement ont généré près de 6,6 milliards de dollars de pertes déclarées (chiffres FBI/IC3). Ce n’est pas un détail statistique : c’est un signal que le marché de l’arnaque s’est industrialisé, et que la publicité sur les réseaux sociaux est devenue l’un de ses canaux les plus rentables.

Fin 2025, le changement le plus inquiétant n’est pas la promesse de “rendement garanti” (elle existe depuis toujours), mais la qualité du décor. Deepfakes vidéo, faux témoignages, pages clonées, comptes piratés… tout est fait pour donner à l’arnaque le vernis du vrai. Et quand on est fatigué, pressé, ou simplement en train de scroller sur mobile entre deux stations de métro, ce vernis suffit souvent.

Dans notre série Intelligence artificielle dans la cybersécurité, cet épisode illustre parfaitement la réalité : l’IA est une arme à double tranchant. Les fraudeurs l’utilisent pour tromper ; les équipes cyber doivent l’utiliser pour détecter, bloquer et enquêter. Le vrai sujet, c’est la vitesse : les arnaques évoluent plus vite que les réflexes humains.

Pourquoi les arnaques financières dopées à l’IA explosent en 2025

Réponse directe : elles explosent parce que l’IA réduit le coût de production de la fraude, augmente sa crédibilité et permet une personnalisation locale à grande échelle.

Un contexte économique qui nourrit la fraude

Quand l’inflation grignote le pouvoir d’achat et que l’épargne “ne rapporte plus assez”, les escrocs n’ont pas besoin d’inventer une nouvelle psychologie. Ils recyclent les mêmes leviers : peur de rater une opportunité, besoin de sécurité, envie de rattraper le temps perdu. Ce qui change, c’est leur capacité à adapter l’histoire à votre profil.

Concrètement, une même campagne peut être déclinée en dizaines de variantes : région, langue, banque locale, personnalité connue, média régional… Le tout produit en série avec des outils de génération de texte, d’images et de vidéo.

Le modèle économique est simple : pub → données → pression

La plupart des campagnes suivent une mécanique très efficace :

1. Une publicité sur un réseau social (souvent “sponsorisée”) imite une banque, un média, un influenceur ou une personnalité.
2. La pub renvoie vers un formulaire ou un site de phishing, ou pousse à rejoindre un groupe de messagerie.
3. La victime laisse des coordonnées.
4. Un “conseiller” appelle, rassure, accélère, et vise un objectif : virement, crédit, installation d’outil d’accès à distance.

Phrase à retenir : la pub n’est pas toujours l’arnaque, c’est souvent l’hameçon.

Comment fonctionnent les deepfakes et fausses pubs d’investissement

Réponse directe : les fraudeurs combinent imitation de marques, deepfakes et infrastructure web jetable pour industrialiser l’arnaque et contourner la modération.

Deepfake : la crédibilité “empruntée”

Les deepfakes dans la fraude financière servent rarement à produire un film parfait. Leur rôle est plus pragmatique : créer un déclencheur de confiance en 3 secondes.

Signes fréquents dans les faux témoignages vidéo :

• Synchronisation labiale imparfaite, micro-saccades, contours du visage instables
• Voix trop “lisse” ou monotone, respiration absente, intonations mécaniques
• Répétition étrange de mots-clés (“rendement”, “garanti”, “plateforme”, “automatique”)
• Vidéo basse définition (souvent volontaire : ça masque les défauts)

Le piège ? Sur un écran de téléphone, sans son ou avec un casque bas de gamme, beaucoup de ces signaux deviennent invisibles.

Campagnes localisées et “templates” réutilisables

Des campagnes observées ces derniers mois en Europe ont un point commun : elles sont hautement localisées.

• En France, on voit souvent l’emprunt d’identité d’“experts” ou de médias supposés “grand public”.
• En Allemagne, des références à des marques nationales, compagnies aériennes ou partis.
• En Amérique du Nord, des figures tech ou business.

Ce n’est pas du folklore : la localisation augmente la conversion. Une arnaque qui “parle votre langue” et cite votre banque “réduit votre niveau de vigilance”.

Comptes piratés et publicités “légitimes” en apparence

Autre détail qui change tout : beaucoup de pubs frauduleuses ne partent pas de comptes neufs et suspects, mais de comptes compromis (parfois avec une vraie audience). Résultat :

• le compte a de l’historique,
• il a déjà diffusé du contenu “normal”,
• il passe plus facilement certains contrôles.

C’est aussi pour ça que les dispositifs classiques anti-fraude des banques sont parfois impuissants : la manœuvre est d’abord sociale (vous convaincre), puis technique (vous faire agir vite).

Pourquoi on se fait encore avoir (même quand on se croit prudent)

Réponse directe : parce que les arnaques sont conçues pour battre nos réflexes cognitifs, et parce que l’attention mobile est un terrain idéal.

J’ai remarqué un point récurrent dans les retours d’incidents : les victimes ne se décrivent pas comme “naïves”. Elles se décrivent comme “pressées”, “fatiguées”, “en train de faire autre chose”. Les escroqueries modernes ne gagnent pas par génie ; elles gagnent par friction minimale.

Facteurs qui jouent en faveur des fraudeurs :

• La pression temporelle : “offre valable aujourd’hui”, “places limitées”, “dernière fenêtre de souscription”.
• La surcharge d’informations : trop d’alertes tue l’alerte.
• La preuve sociale : faux commentaires, faux articles, faux avis, groupes de messagerie remplis de “témoins”.
• L’illusion de contrôle : “vous gardez la main”, “vous pouvez retirer quand vous voulez”.

Une règle simple : si on vous presse, ce n’est pas un investissement. C’est une manipulation.

La défense efficace : utiliser l’IA comme bouclier (et pas seulement des conseils)

Réponse directe : face à des campagnes automatisées, la défense doit combiner détection IA, threat intelligence, protection des endpoints et procédures anti-ingénierie sociale.

Donner des “bonnes pratiques” aux utilisateurs aide, mais ne suffit plus. Quand l’attaque se compte en milliers de variantes publicitaires et de domaines jetables, il faut une approche systémique.

Détection IA : du contenu au comportement

Une stratégie moderne de cybersécurité s’appuie sur l’IA à plusieurs niveaux :

• Détection de deepfake et de contenu synthétique : analyse des artefacts (cohérence audio/vidéo, signatures de génération, incohérences visuelles).
• Détection d’anomalies : pics de campagnes, comportements publicitaires atypiques, créations en rafale, redirections suspectes.
• Analyse de graphe : relier des pubs, des domaines, des comptes, des numéros, des infrastructures d’hébergement qui se recoupent.
• Scoring de risque en temps réel : prioriser ce qui doit être bloqué, enquêté, remonté.

Ce point est central pour notre thème : la meilleure IA en cyber n’est pas celle qui “comprend tout”, c’est celle qui réduit le temps entre signal et action.

Threat intelligence : repérer les “familles” d’arnaques

Les campagnes d’investissement frauduleux réutilisent souvent des briques : mêmes gabarits de pages, mêmes schémas de redirection, mêmes hébergeurs, mêmes formulations.

Une capacité de threat intelligence bien outillée permet :

• d’identifier une campagne “cousine” dès ses premiers signaux,
• de bloquer des domaines avant qu’ils ne fassent des victimes,
• d’alimenter les équipes SOC et support client avec des indicateurs actionnables.

Protection poste de travail + mobile : l’angle mort fréquent

Les arnaques partent souvent d’un smartphone, mais l’exécution (documents, virements, accès à distance) finit parfois sur un PC.

Mes recommandations “terrain” :

• protéger tous les terminaux (PC, mobile, tablette) avec une solution de sécurité fiable,
• activer des protections web/anti-phishing,
• surveiller les installations d’outils d’accès à distance (souvent le point de bascule).

Procédures anti-arnaque : une checklist qui évite le pire

Dans les organisations (banques, assurances, fintech, services clients), la différence se joue sur des réflexes partagés. Exemple de mini-protocole interne :

1. Interdire les validations sous pression : toute demande “urgent/secret” déclenche une seconde validation.
2. Canal de rappel officiel : rappeler via un numéro officiel (jamais celui donné dans la pub/message).
3. Mots-clés d’alerte (ROI garanti, “robot de trading”, “groupe WhatsApp premium”).
4. Escalade rapide au SOC/équipes fraude avec captures d’écran et URL (sans cliquer davantage).

Check-list investisseur : 10 signaux qui doivent déclencher un “stop”

Réponse directe : si l’annonce combine promesse élevée, urgence et preuve sociale, vous devez couper l’interaction et vérifier via un canal indépendant.

Voici une liste simple, utilisable même en période de fêtes (où l’attention est plus basse) :

1. Rendement “élevé” présenté comme sans risque
2. Mention de ROI garanti
3. Urgence (“aujourd’hui seulement”, “dernières places”)
4. Redirection vers un formulaire demandant identité, téléphone, banque
5. Groupe de messagerie présenté comme “club privé” d’investissement
6. Vidéo d’une célébrité ou d’un expert avec une qualité bizarre
7. Commentaires trop parfaits, trop alignés, trop enthousiastes
8. Site web qui imite une banque/média, mais avec détails incohérents (mise en page, mentions légales, fautes)
9. Appel d’un “conseiller” qui vous fait installer un logiciel ou partager votre écran
10. Difficulté à expliquer clairement le produit : si vous ne pouvez pas le décrire en 2 phrases, n’investissez pas

Si vous pensez avoir été accroché : bloquez la carte/le virement dès que possible, changez vos mots de passe, activez la double authentification, et conservez les preuves (captures, numéros, adresses mail) pour un signalement.

Ce que les entreprises devraient faire maintenant (et pas “quand on aura le temps”)

Réponse directe : traiter les arnaques IA comme un risque business mesurable, et industrialiser la détection autant que l’attaque est industrialisée.

Trois chantiers concrets que je prioriserais en 2026 :

• Mettre l’IA au SOC pour trier le bruit, regrouper les incidents “semblables” et accélérer la réponse.
• Protéger la marque (brand monitoring + détection d’usurpation) : ce n’est pas que du marketing, c’est de la prévention de fraude.
• Former avec des scénarios réalistes : de fausses pubs internes, de faux appels, et des retours courts. La théorie ne tient pas face au stress.

Une phrase utile en comité de direction : si l’attaque s’automatise, la défense doit s’automatiser aussi.

Les arnaques financières dopées à l’IA ne vont pas disparaître. Elles vont s’améliorer, se localiser davantage, et exploiter de nouveaux formats publicitaires. La question n’est pas “peut-on tout empêcher ?” mais “peut-on réduire drastiquement la surface d’exposition et le temps de réaction ?”.

Si vous deviez ne retenir qu’un réflexe : ne validez jamais une décision financière depuis une publicité. Vérifiez via un canal indépendant, prenez 10 minutes, et vous économiserez parfois des mois de dégâts.

Et côté cybersécurité, la suite logique de cette série est claire : l’IA n’est pas un gadget de plus, c’est un outil pour reprendre l’avantage sur des fraudeurs qui, eux, n’attendent pas.