Cloudflare : 416 milliards de bots IA bloqués

Le chiffre est tellement grand qu’il en devient abstrait : 416 milliards de requêtes de bots IA bloquées depuis le 01/07/2025. C’est ce qu’a affirmé Matthew Prince, CEO de Cloudflare, en parlant des mécanismes mis en place pour freiner les crawlers d’IA qui aspirent le web. Et derrière ce nombre, il y a une réalité très concrète pour les équipes IT et sécurité : la pression sur l’infrastructure explose, et l’IA n’est pas seulement un sujet “innovation” — c’est désormais un sujet disponibilité, coûts, conformité et cybersécurité.

Dans notre série « Intelligence artificielle dans la cybersécurité », j’aime revenir à une règle simple : tout ce qui automatise à grande échelle finit par devenir un enjeu de défense. Les bots IA en sont l’exemple parfait. Certains servent à l’indexation ou à l’amélioration de produits. D’autres copient des contenus, testent des failles, alimentent des bases de phishing ou effectuent une reconnaissance systématique. La même mécanique technique peut être “neutre”… ou franchement hostile.

Ce que montre le cas Cloudflare, c’est surtout ceci : bloquer à l’échelle d’Internet n’est plus une question de listes statiques. Il faut de l’analyse comportementale, du scoring, de la corrélation, et souvent — oui — de l’IA côté défense.

Pourquoi 416 milliards de requêtes bloquées, ça change la lecture du risque

Réponse directe : ce volume indique que les bots IA ne sont pas un bruit de fond, mais une source majeure de trafic automatisé qui peut dégrader la sécurité, la performance et les coûts.

Quand on parle de bots, beaucoup d’entreprises pensent encore “scraping de contenu” ou “trafic inutile”. En pratique, l’effet domino est plus large :

• Saturation applicative : un bot ne “pèse” pas comme un utilisateur, mais des milliards de requêtes peuvent déclencher des protections, saturer des limites d’API, faire monter la latence.
• Coûts cloud et egress : plus de requêtes = plus de consommation (CDN, WAF, logs, observabilité). Même si le bot est bloqué, il a déjà frappé à la porte.
• Surface d’attaque élargie : un crawler IA peut faire de la reconnaissance (endpoints, paramètres, patterns), utile ensuite pour l’exploitation.
• Exfiltration “légale” : un acteur peut aspirer des pages publiques, mais aussi tout ce qui est mal protégé (préprod exposée, docs internes, endpoints oubliés).

Ce chiffre (416 milliards) est aussi un rappel : la défense doit fonctionner avant l’application, au niveau réseau / edge, et pas seulement “dans le code”. C’est exactement la logique des plateformes de type Cloudflare : filtrer tôt, filtrer vite.

Ce qui a changé en 2024-2025 : l’industrialisation du crawling IA

Réponse directe : les modèles IA ont créé une demande massive de données et une course au contenu, rendant le crawling plus agressif et plus difficile à distinguer.

Depuis 2024, beaucoup d’acteurs — légitimes ou non — veulent :

1. Alimenter des modèles (pré-entraînement, fine-tuning)
2. Enrichir des systèmes de recherche augmentée (RAG)
3. Surveiller des signaux (prix, concurrents, réputation)

Résultat : plus d’agents automatisés, plus distribués, plus opportunistes. Et plus ils se généralisent, plus ils se “mélangent” au trafic normal (résidentiel, proxies, user-agents variés).

Bloquer des bots IA à grande échelle : pourquoi les approches classiques échouent

Réponse directe : les listes d’IP, le blocage par user-agent et les règles fixes ne suffisent plus, car les bots modernes imitent le trafic humain et tournent en continu.

Pendant longtemps, la recette était simple :

• un robots.txt
• un blocage d’User-Agent
• quelques règles WAF

Ça marche… contre des bots “polis”. Mais contre des bots IA agressifs (ou tout simplement très bien outillés), ces contrôles deviennent fragiles.

Les trois tactiques qui rendent les bots IA difficiles à filtrer

Réponse directe : imitation, distribution, et adaptabilité.

1. Imitation : headers proches de navigateurs réels, timings “humains”, parcours non linéaires.
2. Distribution : rotation d’IP, passage via réseaux résidentiels, géolocalisation variée.
3. Adaptabilité : dès qu’une règle est déclenchée, le bot teste une variante.

C’est là que l’IA en cybersécurité prend tout son sens : on ne chasse plus un pattern fixe, on détecte un comportement.

Une phrase que je répète souvent aux équipes : un bot moderne n’a pas besoin d’être parfait — il doit juste être assez proche pour passer.

Le vrai sujet : l’IA côté défense (détection, scoring, mitigation)

Réponse directe : la défense efficace contre les bots IA repose sur des modèles de détection et des signaux multi-couches (réseau, TLS, navigation, réputation), puis sur une mitigation graduée.

La plupart des organisations n’ont pas la visibilité globale nécessaire pour distinguer un pic “normal” d’un pic malveillant. Un acteur comme Cloudflare, en revanche, observe des volumes immenses et peut bâtir des modèles sur :

• Empreintes TLS (patterns de handshake, librairies utilisées)
• Signaux d’exécution (comportement navigateur, JavaScript, cohérence des événements)
• Réputation (IP, ASN, historiques, clusters)
• Anomalies de navigation (séquences d’URLs, entropie, profondeur, fréquence)

Mitigation intelligente : bloquer n’est pas la seule option

Réponse directe : la meilleure stratégie est souvent un mix de blocage, challenge, ralentissement et contrôle d’accès.

Bloquer en dur a deux limites :

• faux positifs (des utilisateurs légitimes pénalisés)
• escalade (le bot change de tactique)

Une mitigation “graduée” fonctionne mieux :

1. Rate limiting ciblé (par endpoint, par token, par ASN)
2. Challenges (preuves de navigation, puzzles) quand le risque monte
3. Ralentissement (tarpitting) pour rendre l’aspiration coûteuse
4. Accès conditionnel : certaines routes uniquement authentifiées
5. Allowlist stricte pour les crawlers autorisés (quand c’est un besoin business)

C’est ici que l’IA est utile : prioriser l’effort de défense. On ne traite pas de la même façon un bot “curieux” et un bot qui fait de la reconnaissance sur /login, /api, /graphql.

Ce que votre entreprise doit faire maintenant (checklist actionnable)

Réponse directe : il faut traiter les bots IA comme un risque cyber à part entière, avec gouvernance, règles techniques et suivi métrique.

On est fin 2025. Beaucoup d’organisations préparent les pics de trafic e-commerce de décembre, la clôture budgétaire, et les projets 2026. Mauvais timing pour découvrir que vos coûts explosent parce que des bots aspirent vos pages produits ou martèlent vos APIs.

1) Mesurer : sans métriques, vous pilotez à l’aveugle

Réponse directe : instrumentez ce qui ressemble à du scraping et séparez “humain vs automatisé”.

À mettre en place rapidement :

• Ratio trafic humain / automatisé (par zone géographique et par route)
• Top endpoints ciblés (pages publiques, recherche interne, API)
• Taux de réponses 403/429/5xx corrélé au trafic bot
• Coût associé : CDN, WAF, logs, compute (même approximatif)

2) Protéger les endpoints qui comptent (API, auth, recherche)

Réponse directe : les bots IA visent souvent ce qui donne le plus de valeur : API, recherche, authentification.

Mes recommandations “terrain” :

• Mettre un rate limiting agressif sur /login, /password-reset, /otp.
• Protéger les API par tokens, quotas, et règles par client.
• Sur la recherche interne, ajouter des gardes-fous (quota, cache, pagination stricte).
• Désactiver ou restreindre les environnements exposés par erreur (préprod, swagger, docs).

3) Définir une politique “bots et IA” côté gouvernance

Réponse directe : une politique claire réduit les débats et accélère la réponse.

À formaliser (simplement) :

• Quels crawlers sont autorisés et pourquoi
• Quels contenus sont “aspirables” vs sensibles
• Qui décide d’un blocage global (IT, sécurité, juridique, produit)
• Comment on gère les demandes d’accès (partenaires, agrégateurs)

4) Préparer la réponse incident “trafic automatisé massif”

Réponse directe : un afflux de bots peut devenir un incident de disponibilité et un incident de sécurité.

Plan minimal :

• seuils d’alerte (latence, 429, CPU, erreurs)
• playbooks (activer challenges, renforcer rate limiting, couper des routes)
• communication interne (support, produit, direction)

Questions fréquentes que les équipes se posent (et réponses nettes)

“Est-ce que bloquer des bots IA, c’est forcément anti-innovation ?”

Réponse directe : non. C’est une question de consentement, de coût, et de sécurité.

Autoriser certains bots peut avoir du sens (visibilité, partenariats, SEO). Mais l’aspiration non contrôlée impose vos coûts à vous et crée des risques. La bonne approche : autoriser explicitement ce qui est utile, freiner le reste.

“Est-ce que l’IA est indispensable pour se défendre ?”

Réponse directe : à petite échelle, non ; à grande échelle, souvent oui.

Des règles simples suffisent parfois pour un site vitrine. Dès qu’on parle d’API, de marketplaces, de médias, ou de SaaS, l’attaque devient adaptative. À ce niveau, le comportement compte plus que la signature, et l’IA aide à faire ce tri en continu.

“Quel est le risque le plus sous-estimé ?”

Réponse directe : la reconnaissance silencieuse.

On pense “vol de contenu”, alors que beaucoup de bots cartographient vos routes, testent des paramètres, et construisent une base pour des attaques ultérieures (credential stuffing, exploitation, fraude).

Ce que le cas Cloudflare dit de l’avenir de la cybersécurité

Le signal est clair : l’IA amplifie l’attaque et la défense en même temps. Le volume annoncé par Cloudflare (416 milliards de requêtes bloquées depuis le 01/07/2025) rend visible ce que beaucoup d’équipes ressentent déjà : la frontière entre “trafic” et “menace” se brouille.

Dans la série « Intelligence artificielle dans la cybersécurité », je défends une position simple : la bonne IA en sécurité n’est pas celle qui “remplace” l’équipe SOC, c’est celle qui réduit le bruit et rend la décision plus rapide. Sur les bots, c’est exactement ça : scorer, trier, mitiger — avant que ça devienne un incident.

Si vous voulez transformer ce sujet en opportunité (et pas en facture), commencez par une question très opérationnelle : quels sont les 10 endpoints qui créent le plus de valeur… et que se passe-t-il si un bot les frappe 10 millions de fois cette nuit ?