Fraude IA : renforcer la vigilance cyber en 2025

En 2025, la cybersécurité ne se joue plus seulement dans les pare-feu et les correctifs. Elle se joue dans nos réflexes. Un clic “pressé”, un virement “urgent”, une voix familière au téléphone… et l’incident démarre. Le thème « Knowledge is power » du Cybersecurity Awareness Month l’exprime bien : la connaissance protège. Mais je vais être franc : la connaissance seule ne suffit plus quand les attaques sont dopées à l’intelligence artificielle.

La bonne nouvelle, c’est que l’IA n’appartient pas qu’aux fraudeurs. Employée correctement, l’IA en cybersécurité aide à détecter plus tôt, à prioriser mieux et à former plus efficacement. Ce mois de sensibilisation est l’occasion parfaite de passer d’une culture “on rappelle les règles” à une culture “on outille les équipes et on mesure les progrès”.

L’élément humain reste la porte d’entrée n°1

La plupart des organisations investissent d’abord dans la technologie, puis espèrent que les comportements suivront. Or, dans beaucoup d’attaques, la chaîne commence par une action humaine simple : ouvrir une pièce jointe, valider une demande, partager un code, réutiliser un mot de passe.

Le problème n’est pas que les gens “ne font pas attention”. Le problème, c’est que les attaquants ont industrialisé la manipulation : pression temporelle, autorité supposée, contexte crédible, fatigue, surcharge de notifications. L’erreur humaine devient alors un symptôme d’un système mal conçu.

Pourquoi l’IA rend les arnaques plus convaincantes

Avant, un email de fraude se repérait souvent à l’œil nu : fautes grossières, mise en page étrange, adresses approximatives. En 2025, les modèles de langage rédigent des messages impeccables, cohérents, et adaptés à votre secteur. Et surtout, l’IA facilite l’hyper-personnalisation : références à des projets réels, à des collègues, à des événements internes.

Ajoutez à cela les deepfakes (voix et vidéo), et un vieux principe de sécurité devient un risque majeur : faire confiance à ce qu’on voit et à ce qu’on entend.

Deepfakes, BEC et “fraudes propres” : ce qui change vraiment

Le changement clé, ce n’est pas uniquement “plus de phishing”. C’est un phishing plus crédible, plus ciblé, et qui cherche des actions à forte valeur (virements, modification d’IBAN, accès à des boîtes mail, validation MFA). Les fraudeurs vont là où le ROI est immédiat.

BEC : la fraude au président passe à l’ère IA

La fraude au président (ou BEC – Business Email Compromise) s’appuie sur des mécanismes simples : usurpation d’identité, urgence, confidentialité. Avec l’IA, on voit apparaître des scénarios plus dangereux :

• Appels vocaux deepfake imitant un dirigeant pour déclencher un virement
• Messages “parfaits” envoyés au bon moment (clôture comptable, fin de trimestre)
• Chaînes de conversation copiées, réécrites et prolongées de façon crédible

Le piège, c’est que les contrôles “humains” (reconnaître une tournure, une signature, une voix) deviennent moins fiables.

Investissement, sextorsion, arnaques sociales : la même mécanique

Qu’il s’agisse d’escroqueries financières sur les réseaux, de sextorsion ou de faux supports techniques, la mécanique se répète :

1. Créer un contexte crédible (preuve sociale, faux profil, faux document)
2. Accélérer la décision (urgence, menace, opportunité limitée)
3. Obtenir une action irréversible (virement, crypto, codes, accès)

Quand l’IA automatise la création de contenus, les campagnes gagnent en volume sans perdre en qualité. C’est exactement là que l’IA défensive a un rôle décisif.

Comment l’IA défensive transforme “Knowledge is power” en résultats

La connaissance devient réellement du pouvoir quand elle est traduite en signaux exploitables, en alertes actionnables et en apprentissage continu. L’IA en cybersécurité apporte trois bénéfices très concrets : vitesse, précision, et priorisation.

Détection : repérer l’anormal avant qu’il ne coûte cher

Les plateformes modernes utilisent des modèles (IA/ML) pour identifier des comportements atypiques : connexions inhabituelles, transferts de fichiers anormaux, création de règles suspectes dans la messagerie, accès depuis de nouveaux appareils.

Ce que j’apprécie dans l’approche “IA bien utilisée”, c’est qu’elle n’essaie pas d’être magique. Elle fait surtout deux choses utiles :

• Regrouper des signaux faibles (qui, pris isolément, ne semblent pas graves)
• Donner un score de risque et un contexte (ce qui aide à décider vite)

Résultat attendu : moins d’alertes ignorées et moins de temps perdu sur du bruit.

Prévention : réduire la surface d’attaque au quotidien

L’IA est aussi pertinente avant l’incident, notamment pour :

• détecter des modèles de mots de passe faibles ou réutilisés (via politiques et contrôles)
• identifier des comptes à privilèges “trop larges”
• repérer des configurations risquées dans le cloud
• bloquer des pièces jointes ou liens suspects grâce à l’analyse comportementale

L’idée n’est pas de remplacer les équipes IT/sécurité. C’est de leur donner un tri automatique qui évite de courir après 100 sujets “moyens” au lieu de traiter les 5 sujets “critiques”.

Sensibilisation : de la formation générique à l’entraînement ciblé

La plupart des programmes de sensibilisation échouent pour une raison simple : ils sont trop généraux. Or, les risques ne sont pas identiques entre une équipe finance, un support client et un service RH.

L’IA permet d’aller vers une formation plus utile :

• micro-modules selon le rôle (finance : fraude IBAN, RH : pièces jointes CV, etc.)
• simulations réalistes adaptées au vocabulaire interne
• rappel “juste à temps” (par exemple après un incident évité ou un signalement)

Autrement dit : on passe d’un PDF annuel à une hygiène numérique entretenue.

Un plan d’action “30 jours” pour ce mois de sensibilisation

Pour générer de la valeur rapidement, je recommande un plan simple, mesurable, et orienté réduction du risque. Voilà une version réaliste sur 30 jours.

Semaine 1 : sécuriser les demandes sensibles (le nerf de la guerre)

• Formaliser une règle : aucun changement d’IBAN / aucun virement exceptionnel sans double validation
• Imposer un canal de vérification indépendant (appel via numéro connu, pas celui reçu)
• Ajouter une “phrase de contrôle” interne pour les validations critiques (simple, changeable)

Semaine 2 : verrouiller les accès (MFA, appareils, messagerie)

• Activer/renforcer le MFA, en privilégiant les méthodes résistantes au phishing
• Auditer les règles de transfert automatique dans les boîtes mail
• Réduire les privilèges : moins de comptes admin, durée limitée, traçabilité

Semaine 3 : déployer des détections IA là où ça compte

Cibler 3 scénarios à fort impact :

1. Connexion à un compte sensible depuis un nouveau pays/appareil
2. Création de règle de messagerie + exfiltration de conversations
3. Tentative de contournement MFA ou fatigue MFA (multiples demandes)

Même sans “gros SOC”, on peut configurer des alertes et des escalades claires.

Semaine 4 : entraîner les équipes avec des cas réalistes

• Faire une simulation BEC “fin de mois” pour la finance
• Tester une fraude “support interne” pour les opérationnels
• Mesurer : taux de signalement, temps de réaction, erreurs fréquentes

Une phrase que j’utilise souvent : “On ne punit pas l’erreur, on corrige le système.” La sensibilisation efficace améliore le système, pas seulement les individus.

FAQ rapide : ce que les équipes demandent vraiment

L’IA va-t-elle remplacer la sensibilisation humaine ?

Non. Elle la rend plus ciblée et plus continue. Le facteur humain reste central, mais il doit être soutenu par des outils qui réduisent l’effort et augmentent la vigilance.

Comment se protéger face aux deepfakes en entreprise ?

La réponse la plus robuste n’est pas “reconnaître un deepfake”. C’est mettre des procédures : double validation, vérification via canal indépendant, et limites de montant/urgence.

Quels indicateurs suivre pour prouver l’efficacité ?

Choisissez des métriques simples :

• taux de clic vs taux de signalement lors des simulations
• délai moyen de réaction (du message à l’alerte)
• nombre d’incidents évités (ou stoppés avant impact)
• couverture MFA et réduction des privilèges

Passer de la vigilance à la résilience (et générer des résultats)

Dans cette série « Intelligence artificielle dans la cybersécurité », je défends une idée : l’IA utile, c’est celle qui change des comportements et réduit le risque mesurablement. Le Cybersecurity Awareness Month 2025 remet l’humain au centre — à juste titre — mais l’humain sans filet, c’est une stratégie fragile.

Si vous devez retenir une chose : les fraudeurs utilisent l’IA pour rendre vos équipes “moins sûres d’elles”. À vous d’utiliser l’IA (et des processus clairs) pour rendre vos équipes plus sûres dans leurs décisions.

Vous êtes prêt à tester votre niveau de maturité ? Prenez un seul scénario critique (fraude au virement, deepfake vocal, usurpation de compte) et demandez-vous : si ça arrive lundi à 09h12, qui fait quoi, avec quels outils, et en combien de minutes ?