IA et cybersécurité : 5 alertes majeures à retenir

En juin 2025, un DDoS a culminé à 7,3 térabits par seconde. C’est l’équivalent d’environ 9 000 films HD envoyés en 45 secondes. Ce chiffre n’est pas juste spectaculaire : il dit quelque chose de très concret sur 2025. Les attaques vont plus vite que nos processus humains.

La plupart des entreprises réagissent encore « à l’actualité » : un incident arrive, on ouvre une cellule de crise, on collecte des logs, on tente de comprendre. Le problème, c’est que les attaquants, eux, industrialisent. Et c’est exactement là que l’intelligence artificielle en cybersécurité devient utile : pas pour faire joli dans une slide, mais pour raccourcir le délai entre signal faible et décision, et rendre la défense plus continue que ponctuelle.

Ce billet s’inscrit dans notre série « Intelligence artificielle dans la cybersécurité ». À partir des signaux forts observés dans l’actualité sécurité (paiements de rançons à déclarer, deepfakes d’exécutifs, nouvelles vagues de ciblage sectoriel, DDoS extrêmes, threat intelligence), on va passer du constat à l’action : comment l’IA peut renforcer la détection, la réponse et la gouvernance.

1) Rançongiciels : la divulgation change la gestion de crise

La divulgation obligatoire des paiements de rançon (avec des délais serrés, comme 72 heures dans certains cadres) entraîne un effet immédiat : votre gestion d’incident devient aussi un sujet de conformité. Ce n’est plus seulement « restaurer » et « contenir », c’est aussi prouver ce que vous savez, quand vous l’avez su, et ce que vous avez décidé.

Ce que l’IA apporte, concrètement

L’IA est utile quand elle réduit la friction opérationnelle au moment où vous n’avez pas de bande passante.

• Triage automatique des alertes : regrouper des signaux épars (EDR, IAM, VPN, proxy, messagerie) en un seul récit d’incident.
• Résumé assisté des preuves : extraction d’indicateurs, timeline, comptes touchés, machines latérales, actions suspectes.
• Détection d’anomalies sur les flux d’authentification et les mouvements latéraux : les rançongiciels modernes se préparent souvent longtemps avant le chiffrement.

Phrase à garder en tête : si vous ne pouvez pas produire une chronologie fiable rapidement, vous ne pilotez pas l’incident — vous le subissez.

Check-list “72 heures” (prête à l’emploi)

1. Journalisation centralisée (SIEM/data lake) avec rétention adaptée.
2. Inventaire à jour (actifs, comptes à privilèges, applications critiques).
3. Playbooks de crise (qui fait quoi, qui décide, qui communique).
4. Tableau de bord d’incident (automatisé autant que possible).
5. Exercices trimestriels : le jour J, on ne découvre pas les outils.

2) Deepfakes d’exécutifs : l’arnaque devient “crédible”

Des groupes alignés sur des États utilisent désormais des deepfakes de dirigeants en visioconférence pour pousser des employés à installer un malware (notamment sur macOS) ou à valider une action sensible. La nouveauté n’est pas la manipulation. C’est le réalisme et la vitesse d’exécution.

Pourquoi l’IA aide… et pourquoi elle ne suffit pas

Oui, l’IA peut détecter certains artefacts (incohérences audio, micro-mouvements du visage, signatures de synthèse). Mais la posture la plus robuste est ailleurs : réduire la surface “décision humaine immédiate”.

• Contrôles hors-bande : un ordre sensible (paiement, ajout d’un administrateur, installation d’un agent) doit être validé via un autre canal.
• Politiques “zéro confiance” sur les actions : même un « PDG » en visio ne contourne pas un contrôle technique.
• IA côté défense : scoring de risque des demandes (urgence + montant + nouveau bénéficiaire + contexte inhabituel) pour déclencher une approbation renforcée.

Règle simple (et très efficace)

Aucune visio ne doit suffire à déclencher une action irréversible. Même si la personne ressemble, parle et s’énerve comme votre directeur.

3) Attaques sectorielles : quand les groupes “scalent” leur cible

Des acteurs comme Scattered Spider illustrent une tendance lourde : le ciblage par secteur (retail, puis assurance, etc.). L’intérêt pour les attaquants est simple : mêmes chaînes d’outils, mêmes prestataires, mêmes workflows d’identité, donc répétabilité.

Ce que l’IA change dans la défense sectorielle

L’approche la plus rentable, c’est d’utiliser l’IA pour faire deux choses :

1. Détecter des schémas, pas des signatures : quand un groupe change d’outil, votre défense basée uniquement sur des IOC s’effondre.
2. Prioriser les risques : toutes les alertes ne se valent pas. L’IA peut classer par impact métier probable.

Exemple concret de signaux à corréler

• Connexions IAM inhabituelles (pays, horaires, appareils)
• Reset MFA suivi d’un ajout de méthode d’authentification
• Création de règles de transfert dans la messagerie
• Téléchargements massifs depuis un partage interne

Pris isolément, chaque signal peut sembler “gérable”. Corrélés, ils décrivent un scénario d’intrusion.

Une prise de position

Si votre SOC traite les alertes “une par une”, vous perdez face aux campagnes sectorielles. La défense doit raisonner en chaînes d’attaque, et l’IA est très bonne pour ça.

4) DDoS à 7,3 Tbps : l’échelle dépasse l’infrastructure

Un pic à 7,3 Tbps n’est pas un événement “rare” au sens opérationnel : c’est un rappel que l’atténuation DDoS ne peut plus dépendre uniquement de votre datacenter. Même des architectures cloud peuvent souffrir si la mitigation n’est pas conçue en amont.

L’IA, utile avant et pendant l’attaque

• Prévision de capacité : analyser les historiques de trafic et simuler les seuils critiques.
• Détection précoce : identifier un changement de profil (sources, protocoles, entropie, taux de requêtes) avant le pic.
• Automatisation des réponses : ajuster des règles (rate limiting, WAF, scrubbing) avec validation humaine sur les actions à risque.

Mesures pragmatiques à planifier (avant janvier)

En décembre, beaucoup d’équipes bouclent les budgets 2026. C’est le bon moment pour sécuriser :

• une stratégie de mitigation (où “absorber”, où “filtrer”, qui décide)
• des tests de charge réalistes
• une cartographie des dépendances (DNS, CDN, APIs, prestataires)

Un DDoS réussi est souvent un test de gouvernance, pas seulement un test réseau.

5) Threat intelligence : passer du “rapport” à l’anticipation

Les rapports de menace sont précieux… à condition d’être actionnés. Beaucoup d’organisations les lisent, hochent la tête, puis retournent à leurs tickets. L’objectif devrait être plus ambitieux : transformer la threat intelligence en règles, en détections et en priorités de durcissement.

Comment l’IA transforme la threat intelligence en actions

• Extraction automatique des TTP (tactiques, techniques, procédures) et mappage sur votre environnement
• Gap analysis : quelles techniques ne sont pas couvertes par vos détections ?
• Recommandations de durcissement priorisées (par exposition réelle, pas par peur)

“People also ask” (réponses directes)

Quelle est la meilleure façon d’utiliser l’IA pour la détection des menaces ? La meilleure approche consiste à combiner détection d’anomalies (comportements) et corrélation multi-sources (identité, endpoint, réseau, cloud) pour reconstruire des scénarios.

L’IA remplace-t-elle les analystes SOC ? Non. Elle réduit le bruit, accélère l’investigation et standardise la réponse. La décision et la supervision restent humaines, surtout sur les actions à fort impact.

Quelles données faut-il pour que l’IA soit efficace ? Des logs fiables (IAM/SSO, EDR, messagerie, proxy, DNS, cloud), une nomenclature cohérente, et des étiquettes minimales (actifs critiques, comptes sensibles).

Mettre tout ça en musique : un plan 30/60/90 jours

Si vous voulez des résultats sans “grand soir” technique, j’ai vu fonctionner ce découpage :

Sous 30 jours : réduire le temps perdu

• Normaliser les sources de logs critiques (IAM, EDR, messagerie)
• Définir 10 scénarios prioritaires (ransomware, prise de compte, fraude au virement, exfiltration)
• Mettre en place un résumé d’incident standard (timeline, impact, actions)

Sous 60 jours : automatiser la réponse sûre

• Playbooks de réponse (isolation poste, reset sessions, blocage règles mail)
• Approbations “deux personnes” sur actions à risque
• Tableaux de bord pour la direction : MTTD/MTTR, actifs touchés, tendance des attaques

Sous 90 jours : anticiper par la menace

• Intégrer threat intelligence et TTP dans les détections
• Exercices (table-top) deepfake + ransomware + DDoS
• Revue des dépendances critiques (MFA, DNS, sauvegardes, prestataires)

Ce que juin 2025 nous apprend (et ce que 2026 exigera)

Ces signaux — divulgation rapide des paiements, deepfakes crédibles, campagnes sectorielles, DDoS massifs, intelligence de menace plus dense — pointent tous vers la même réalité : la cybersécurité devient une course au temps. Et sur le temps, l’IA est un avantage, parce qu’elle automatise l’observation, la corrélation et une partie de la réponse.

La prochaine étape raisonnable, ce n’est pas “ajouter de l’IA partout”. C’est de choisir deux ou trois boucles où elle crée immédiatement de la valeur : détection d’intrusion centrée identité, investigation accélérée, réponse automatisée sous contrôle. Ensuite seulement, on élargit.

Vous voulez un exercice simple pour démarrer dès la semaine prochaine : quelle décision critique dans votre entreprise pourrait être déclenchée aujourd’hui par une visio deepfake ? Si la réponse vous met mal à l’aise, vous savez par où commencer.