Chiffrement + IA : protéger les données sans surprotéger

Un chiffre devrait calmer les débats internes sur “est-ce qu’on chiffre vraiment tout ?” : en 2025, le coût moyen d’une violation de données tourne autour de 4,5 millions de dollars. Et dans la vraie vie, ce n’est pas “juste” une ligne de budget : c’est du temps perdu, des clients qui doutent, des équipes mobilisées en urgence, et parfois un projet stratégique qui tombe à l’eau.

Le problème, c’est que beaucoup d’entreprises abordent le chiffrement comme une case à cocher. Elles activent un outil, déploient un paramètre, et espèrent que ça tiendra. Or la surface d’attaque s’élargit (télétravail, SaaS, sous-traitants, IA générative), et la question n’est plus seulement “chiffrer ou pas”, mais “quoi chiffrer en priorité, à quel niveau, et comment vérifier que ça marche au quotidien”.

Dans cette série « Intelligence artificielle dans la cybersécurité », j’aime une idée simple : l’IA n’est pas là pour remplacer les fondamentaux, mais pour les rendre enfin gérables à grande échelle. Le chiffrement est un excellent exemple. Bien appliqué, il réduit l’impact d’un vol de données. Piloté intelligemment, il devient une couche stratégique qui suit le risque réel, pas les habitudes.

Le chiffrement : une ceinture de sécurité, pas un totem

Le point clé : le chiffrement transforme des données lisibles en données inutilisables sans la clé. Si un ordinateur est volé, si une base est exfiltrée, si un e-mail est intercepté, la lecture devient impossible (ou économiquement irréaliste) sans accès aux clés.

Ce que le chiffrement ne fait pas : il ne bloque pas un attaquant d’entrer. Il limite la casse. Et cette nuance change tout, surtout quand le mode opératoire dominant devient l’abus d’identifiants (mots de passe volés, phishing, infostealers) plutôt que l’exploit technique spectaculaire.

Phrase à retenir : le chiffrement ne vous évite pas l’accident, mais il empêche que l’accident devienne une catastrophe.

Pourquoi le sujet est plus urgent en décembre 2025 qu’en 2023

Deux tendances se croisent et rendent le sujet brûlant :

• Explosion des données : l’économie produit plus de données que les organisations ne savent en classer, tracer et protéger. On parle d’ordres de grandeur gigantesques (jusqu’à 181 zettaoctets générés en 2025 à l’échelle mondiale). Plus de données = plus de fuites potentielles.
• Accélération IA/LLM : les projets IA consomment des volumes massifs, souvent avec des copies temporaires, des exports, des environnements de test, et des jeux de données “vite faits”. C’est là que les secrets se promènent.

Résultat : chiffrer “un peu partout” sans stratégie devient coûteux, et chiffrer “au hasard” laisse des trous béants.

Les 7 situations où le chiffrement fait gagner du temps (et de l’argent)

Réponse directe : le chiffrement est le plus rentable quand la probabilité d’exposition est élevée et que l’impact métier est fort. Concrètement, on le voit dans sept scénarios récurrents.

1) Télétravail et appareils personnels

Une part importante des employés travaille au moins partiellement à distance. Cela multiplie les risques : Wi‑Fi incertain, appareils non durcis, stockage local, synchronisations cloud. Le chiffrement de disque (FDE) sur les postes devient une base non négociable.

2) Perte ou vol d’un ordinateur

Un laptop perdu dans un train en période de déplacements de fin d’année, ça arrive. Sans chiffrement, c’est parfois une déclaration CNIL et une crise. Avec FDE + gestion de clés correcte, c’est un incident matériel, point.

3) Explosion des données sensibles (PII, finance, IP)

Données personnelles, informations bancaires, contrats, roadmaps produits, documents M&A… plus on produit, plus on oublie où ça traîne. Le chiffrement réduit le risque, mais il doit être couplé à un inventaire et une classification (sinon on chiffre “ce qu’on voit”).

4) Prestataires et tiers

Les intrusions via la chaîne de sous-traitance restent une réalité. Quand un tiers accède à des partages, des exports ou des environnements, le chiffrement limite l’exposition en cas de compromission latérale.

5) Identifiants volés et contournement du “périmètre”

Les attaques modernes passent souvent par l’abus de comptes : phishing, mots de passe réutilisés, cookies, infostealers. Dans ce contexte, tout ce qui n’est pas chiffré est une opportunité si l’attaquant peut lire ou exfiltrer.

6) Ransomware et extorsion

Le ransomware chiffre vos données pour vous bloquer. Le chiffrement défensif ne l’empêche pas, mais il rend les données exfiltrées beaucoup moins monétisables. Et avec la montée des menaces outillées par l’IA, réduire la valeur des données volées devient une stratégie pragmatique.

7) Communications non sécurisées (e-mail, pièces jointes)

L’e-mail n’a pas été conçu pour le secret. Sans chiffrement de bout en bout, il reste interceptable et exploitable. Dès qu’il s’agit de RH, finance, juridique, négociation commerciale : chiffrer le contenu et les pièces jointes doit être une règle, pas une exception.

Pourquoi le “chiffrer partout” échoue (et comment l’IA change la donne)

Réponse directe : chiffrer partout sans priorisation crée du coût, de la friction, et des zones grises (données “oubliées”, clés mal gérées, exceptions non documentées). C’est précisément là que l’IA apporte un avantage : elle aide à décider.

L’erreur classique : traiter toutes les données comme si elles avaient la même valeur

Dans beaucoup d’organisations, le même niveau de protection s’applique à :

• un modèle de contrat public,
• un devis client,
• un export CRM avec PII,
• un dossier d’acquisition confidentiel.

Techniquement, on peut “tout chiffrer”. Opérationnellement, on finit souvent par faire des exceptions (partages temporaires, copies locales, envois par e-mail) qui contournent la stratégie.

Ce que l’IA peut faire concrètement pour une stratégie de chiffrement

L’approche efficace, c’est un chiffrement piloté par le risque. L’IA aide sur trois axes.

1) Découvrir et classer automatiquement les données sensibles

Avec des modèles entraînés pour reconnaître des patterns (PII, IBAN, numéros de carte, secrets API, données médicales, clauses juridiques), on peut :

• scanner des espaces de stockage (poste, fichiers partagés, cloud),
• identifier les documents à risque,
• proposer une classification (public / interne / confidentiel / critique).

L’intérêt n’est pas la “magie” : c’est la couverture. L’humain ne peut pas relire des téraoctets.

2) Prioriser le chiffrement là où il protège vraiment

Une bonne priorisation combine :

• sensibilité (PII, IP, finance),
• exposition (partage externe, accès tiers, mobilité),
• probabilité d’abus (comptes à privilèges, historiques d’incidents),
• impact métier (arrêt de production, obligations réglementaires).

L’IA peut produire un score de risque et déclencher des politiques adaptées : chiffrement obligatoire, accès conditionnel, journalisation renforcée, ou interdiction d’export.

3) Détecter les comportements anormaux autour des données

Le chiffrement protège la confidentialité, mais l’IA peut réduire les fenêtres de risque en détectant :

• des téléchargements massifs,
• des accès à des dossiers sensibles à des heures inhabituelles,
• des tentatives répétées d’accès refusé,
• des copies vers des emplacements non approuvés.

C’est l’un des ponts les plus solides entre IA en cybersécurité et protection des données : on n’améliore pas seulement les verrous, on surveille l’usage.

Quels types de chiffrement déployer (et comment éviter les pièges)

Réponse directe : commencez par le chiffrement de disque, puis étendez aux fichiers, supports amovibles et e-mails selon vos flux de données. La priorité dépend de votre réalité (mobilité, cloud, contraintes réglementaires).

1) Chiffrement de disque (FDE) : la base opérationnelle

Le FDE chiffre les disques et protège en cas de perte/vol. Critères pratiques à exiger :

• algorithmes robustes (souvent AES-256),
• compatibilité multi-OS (Windows/macOS au minimum),
• administration centralisée,
• expérience utilisateur simple (sinon contournements),
• gestion des clés et récupération maîtrisées.

2) Chiffrement fichiers/dossiers : pour les zones de partage

Utile quand les données circulent : partages, partenaires, archivage, environnements non fiables. Bon usage : dossiers “projet”, exports ponctuels, archives.

3) Supports amovibles : le risque discret

Clés USB, disques externes, transferts physiques. Si votre organisation en utilise encore, c’est un excellent endroit pour des politiques strictes : chiffrement obligatoire, traçabilité, expiration.

4) E-mail et pièces jointes : protéger le canal le plus utilisé

Si votre entreprise échange des documents sensibles par e-mail, formalisez :

• quand chiffrer,
• comment gérer les clés ou mots de passe,
• comment tracer les envois,
• quelles alternatives internes privilégier.

Les pièges qui reviennent (et qui coûtent cher)

• Clés mal gouvernées : si la gestion des clés est bancale, le chiffrement devient un risque opérationnel.
• Exceptions non documentées : “juste pour ce client” devient une porte ouverte permanente.
• Chiffrement sans contrôle d’accès : chiffrer un coffre-fort dont tout le monde a la clé ne sert à rien.

Conformité, assurance, et réalité du risque : ce que les dirigeants doivent entendre

Réponse directe : le chiffrement réduit à la fois le risque réglementaire et le risque financier, mais uniquement s’il est démontrable et cohérent.

Côté conformité, plusieurs cadres attendent des mesures de protection des données, dont le chiffrement fait partie dans de nombreux cas (selon le type de données et l’analyse de risque). Côté réputation, les clients sanctionnent vite : la confiance se perd plus rapidement qu’elle ne se reconstruit.

Et il y a le sujet que beaucoup découvrent trop tard : l’assurance cyber. Les assureurs regardent de près les contrôles : chiffrement des postes, MFA, gestion des vulnérabilités, sauvegardes, journalisation. Un chiffrement absent ou mal déployé peut se traduire par une prime plus élevée… ou une couverture limitée.

Plan d’action en 30 jours : chiffrement piloté par le risque (avec IA)

Réponse directe : vous pouvez progresser en un mois en combinant hygiène de base + découverte IA + politiques simples. Voilà une trajectoire réaliste.

1. Semaine 1 – Inventaire express

   • Lister où vivent les données (postes, partages, cloud, messagerie, sauvegardes).
   • Identifier 5 types de données “critique” (PII clients, paie, contrats, IP, finance).

2. Semaine 2 – Déploiement/normalisation FDE

   • Cibler d’abord les portables et postes nomades.
   • Valider la récupération des clés et les procédures de support.

3. Semaine 3 – Classification assistée par IA

   • Scanner un périmètre pilote (ex. : direction financière + RH).
   • Taguer automatiquement les documents sensibles et corriger les faux positifs.

4. Semaine 4 – Politiques “anti-fuite” simples

   • Chiffrement automatique des fichiers classés “confidentiel/critique”.
   • Règles sur e-mail (pièces jointes chiffrées / alternatives internes).
   • Détection d’anomalies sur accès et exports (alertes, pas seulement des logs).

Ce plan ne remplace pas une stratégie globale (MFA, patching, EDR/XDR, sauvegardes), mais il crée un socle solide et mesurable.

La bonne cible : une protection des données qui s’adapte au réel

Le chiffrement reste l’une des protections les plus efficaces et les plus “prévisibles” en cybersécurité : quand il est bien déployé, il fait exactement ce qu’on lui demande. Le piège, c’est de le traiter comme une fin en soi. La bonne approche, c’est un chiffrement orchestré par le risque, et c’est là que l’IA apporte une valeur concrète : découvrir, classer, prioriser, surveiller.

Si vous ne deviez garder qu’une idée : chiffrer est indispensable, mais chiffrer intelligemment est ce qui rend la stratégie tenable.

Dans les prochains mois, à mesure que les projets IA manipuleront toujours plus de données internes (souvent copiées, transformées, réutilisées), la question deviendra plus directe : votre organisation sait-elle exactement quelles données ne peuvent pas sortir en clair — et peut-elle le prouver ?