Protéger nos aînés des arnaques grâce à l’IA

En 2024, les personnes de 60 ans et plus ont déclaré près de 4,9 milliards de dollars de pertes liées à des escroqueries en ligne, avec une hausse de 43 % en un an. Plus marquant encore : la perte moyenne rapportée chez les aînés atteint 83 000 $, contre 19 000 $ tous âges confondus. Derrière ces chiffres, on retrouve souvent la même scène : un appel “officiel”, un faux conseiller, une urgence inventée… et des économies qui partent en quelques minutes.

La plupart des familles réagissent trop tard, et pas par négligence : elles s’appuient sur des conseils flous (“fais attention”) ou sur une idée fausse (“ça n’arrive qu’aux autres”). La réalité ? Les fraudeurs sont devenus des professionnels de la manipulation, et ils disposent désormais d’outils très efficaces, dont des techniques dopées à l’intelligence artificielle : voix clonées, deepfakes, messages ultra-personnalisés, automatisation à grande échelle.

Dans cette série Intelligence artificielle dans la cybersécurité, je défends une approche simple : la prévention de la fraude commence à la maison, et l’IA peut jouer un rôle concret, à condition d’être intégrée à une stratégie humaine (communication, règles familiales, réflexes) et technique (hygiène numérique, alertes, contrôles).

Pourquoi les arnaques ciblent autant les seniors (et pourquoi l’IA change la donne)

Les escrocs ne “tentent” pas leur chance : ils optimisent. Ils recherchent des profils avec des fonds disponibles, des habitudes de confiance envers l’autorité, et parfois une fatigue numérique face à la multiplication des comptes, mots de passe, notifications.

Trois facteurs expliquent l’accélération actuelle :

1. L’industrialisation : campagnes d’appels automatisées, SMS en masse, e-mails de phishing générés à la chaîne.
2. La personnalisation : des messages adaptés au contexte (banque, mutuelle, colis, impôts), parfois avec des détails crédibles issus de fuites de données.
3. La crédibilité artificielle : c’est là que l’IA pèse lourd. Une voix qui ressemble à un petit-fils, un faux conseiller qui répond sans hésiter, une vidéo truquée… l’arnaque paraît “réelle”.

Ce point est central en cybersécurité : quand le signal devient indiscernable du bruit, l’humain a besoin d’aide. L’IA, utilisée correctement, sert justement à repérer des incohérences invisibles à l’œil nu : comportements anormaux, schémas de fraude, similitudes entre attaques.

IA en cybersécurité : la bonne promesse (pas la magie)

L’IA ne remplace pas la prudence. Elle peut, en revanche :

• Détecter des comportements inhabituels (montant de virement, nouveau bénéficiaire, pays inattendu, horaire atypique).
• Évaluer le risque en temps réel (score de fraude) et déclencher une vérification renforcée.
• Filtrer des communications (spam, phishing, appels frauduleux) avec plus de finesse qu’un simple blocage par liste.

Une phrase à garder en tête : l’IA est excellente pour repérer des “anomalies”, pas pour décider à votre place.

Le playbook des escrocs : 5 arnaques qui reviennent sans cesse

Les scénarios changent, mais les leviers psychologiques restent stables : urgence, autorité, rareté, peur, culpabilité. Voici les schémas les plus fréquents — et ce que l’IA peut aider à contrer.

1) Phishing et usurpation (banque, impôts, mutuelle)

Le but est souvent de faire saisir des identifiants sur un faux site ou d’obtenir des informations sensibles (numéro de carte, code, copie de pièce). Les messages sont de plus en plus “propres” : orthographe correcte, mise en page crédible, ton administratif.

Apport IA : les filtres antiphishing modernes s’appuient sur le machine learning pour détecter des signatures (structure d’URL, hébergement suspect, modèles linguistiques, similarité avec des campagnes connues).

2) Faux support technique (pop-up, appel, prise en main à distance)

Un faux message d’alerte annonce une infection, puis un “technicien” demande un accès à distance. Ensuite : vol d’identifiants, installation de logiciels voleurs de données, voire détournement bancaire.

Apport IA : certains outils de sécurité analysent les comportements d’applications (tentatives d’accès aux mots de passe, exfiltration) et bloquent des actions suspectes même si le logiciel n’est pas encore connu.

3) Arnaques sentimentales

Elles s’installent dans le temps : relation, confiance, isolement, puis demande d’argent (urgence médicale, billet d’avion, problème bancaire). Les victimes se sentent engagées émotionnellement.

Apport IA : modération et détection de faux profils sur plateformes, repérage de scripts de conversation réutilisés, détection de réseaux de comptes coordonnés. En pratique, cela ne suffit pas : le filet familial compte énormément.

4) “Arnaque au petit-fils” (ou à la “cousine”)

Un appel annonce un accident, une garde à vue, une urgence. On demande un virement immédiat, des cartes cadeaux, ou un transfert via application. Avec la clonage vocal, l’attaque devient très convaincante.

Apport IA : paradoxalement, l’IA aide aussi la défense en détectant des appels automatisés, des patterns de fraude et des anomalies de transaction. Mais la meilleure parade reste une règle familiale non négociable (on y vient).

5) Faux investissements (crypto, placements “privés”)

Promesses de rendements élevés, pseudo-endossements par des célébrités, faux tableaux de gains. Les deepfakes rendent les publicités et vidéos plus persuasives.

Apport IA : détection de campagnes publicitaires frauduleuses, analyse de domaines et d’infrastructures, corrélation entre plaintes et signaux faibles.

La protection qui marche vraiment : une stratégie en 3 couches

Une famille réduit fortement le risque quand elle combine comportements, technique, et plan de réaction. Si vous ne deviez retenir qu’une idée : on n’essaie pas d’éduquer sous stress — on prépare des réflexes avant l’incident.

Couche 1 — La conversation “sans honte” (et la règle Pause + Vérifie)

Commencez par l’empathie. Une arnaque bien faite piège aussi des personnes très à l’aise avec le numérique. Le danger, c’est la honte : elle pousse à se taire, donc à laisser l’escroc continuer.

Mettez en place une règle familiale simple :

• Pause : dès qu’il est question d’argent, d’identifiants, de codes, ou d’une urgence.
• Vérifie : on appelle un proche via un numéro déjà enregistré, ou on rappelle l’organisme via son numéro officiel.
• Buddy de vérification : une personne de confiance à contacter avant tout virement ou achat inhabituel.

« Une demande urgente d’argent n’est jamais une raison d’aller vite. C’est une raison de vérifier. »

Astuce très concrète contre le clonage vocal : convenez d’un mot de passe familial (un mot ou une phrase) à demander en cas d’urgence. Simple, un peu “old school”, mais diablement efficace.

Couche 2 — L’hygiène numérique (celle qui ferme 80 % des portes)

Voici ce que je recommande systématiquement pour les aînés (et honnêtement, pour tout le monde) :

1. Gestionnaire de mots de passe : un mot de passe long et unique par compte.
2. Authentification multifacteur : idéalement via application d’authentification (plutôt que SMS quand c’est possible).
3. Mises à jour automatiques : téléphone, tablette, ordinateur, navigateur.
4. Blocage des pop-ups et des appels indésirables : via réglages du téléphone/opérateur et outils de sécurité.
5. Sécurité sur les appareils : une solution réputée, active, sur tous les appareils.

Le point souvent sous-estimé : l’e-mail est la clé de tout (réinitialisation de mots de passe, confirmations). Sécurisez d’abord la messagerie.

Couche 3 — Les contrôles “anti-catastrophe” côté banque (et l’intérêt de l’IA)

C’est ici que l’IA en cybersécurité devient très utile : sur la détection d’anomalies financières. Même sans “solution IA maison”, beaucoup d’établissements intègrent déjà des mécanismes de scoring.

Demandez (ou activez) des protections comme :

• alertes SMS/e-mail/push à chaque virement,
• double validation pour nouveau bénéficiaire,
• plafonds personnalisés,
• délai de sécurité sur gros virements,
• notification à un proche de confiance au-delà d’un seuil.

Dans les organisations, on appelle ça une approche “détection + friction intelligente” : on n’empêche pas de vivre, on ralentit juste les opérations risquées.

“Et si ça arrive quand même ?” Le plan d’action en moins d’une heure

Quand une fraude démarre, chaque minute compte. Préparez une checklist imprimée (oui, imprimée) avec les numéros utiles et les étapes.

1. Stopper les transferts immédiatement : appeler la banque, demander l’annulation/gel si possible.
2. Conserver les preuves : captures d’écran, numéros, e-mails, IBAN, historique d’appels.
3. Sécuriser les comptes : changer les mots de passe, fermer les sessions actives, activer l’authentification multifacteur.
4. Surveiller l’usurpation d’identité : vérifier l’ouverture de comptes, demandes de crédit, changements d’adresse.
5. Soutenir la victime : pas de reproches. L’objectif est de remettre de la lucidité et de reprendre le contrôle.

Si vous gérez une entreprise ou une collectivité, ce réflexe est le même que pour un incident cyber : contenir, documenter, éradiquer, reconstruire. La fraude aux particuliers mérite la même discipline.

Ce que l’IA apporte (vraiment) à la prévention des arnaques chez les aînés

L’usage le plus concret de l’IA dans ce sujet, c’est la détection en temps réel :

• analyse de comportement (montants, habitudes, fréquence),
• détection de prise de contrôle de compte,
• repérage de campagnes d’hameçonnage,
• filtrage d’appels et de messages,
• corrélation entre signaux faibles (nouveau device + nouveau bénéficiaire + virement urgent).

Mais il y a une condition : l’IA doit être intégrée à une politique de sécurité “compréhensible”. Si l’outil bloque tout sans expliquer, les gens cherchent des contournements. Si l’outil alerte sans guider, les alertes sont ignorées.

Dans les projets cybersécurité orientés LEADS que je vois bien fonctionner, l’approche gagnante est celle-ci :

• un diagnostic simple (où sont les risques ?),
• des règles claires (Pause + Vérifie),
• des protections techniques minimales,
• et des alertes intelligentes basées sur l’anomalie.

Les 7 actions à lancer avant la fin des fêtes (checklist familiale)

Décembre est un mois à risque : achats en ligne, colis “en attente”, sollicitations, et fatigue générale. Voilà un plan réaliste sur un week-end.

1. Mettre à jour tous les appareils.
2. Sécuriser l’e-mail principal (mot de passe unique + MFA).
3. Installer un gestionnaire de mots de passe.
4. Activer les alertes bancaires et limiter les nouveaux bénéficiaires.
5. Bloquer les appels inconnus/robocalls et réduire les pop-ups.
6. Créer un mot de passe familial anti-urgence.
7. Choisir un “buddy de vérification” et tester la règle Pause + Vérifie.

Si vous ne faites qu’une seule chose : le buddy de vérification. C’est le filet de sécurité qui empêche l’irréversible.

La suite logique : rendre la prévention durable (et mesurable)

Protéger nos aînés des arnaques n’est pas un projet ponctuel. C’est une routine légère : un point mensuel sur les alertes bancaires, un contrôle des mises à jour, et une piqûre de rappel sur les scénarios du moment.

L’IA en cybersécurité a un rôle clair dans cette routine : repérer plus vite ce qui “ne ressemble pas à d’habitude” et déclencher le bon niveau de vérification avant que l’argent ne parte. La technologie aide, mais la différence se fait souvent sur un détail très humain : oser appeler quelqu’un et vérifier, même si on a peur d’avoir l’air parano.

Vous préférez attendre le premier incident pour mettre des garde-fous, ou installer dès maintenant une protection qui tient en quelques règles et bons réglages ?