Votre donnée a un prix : l’IA pour la protéger

Un chiffre parle mieux que n’importe quel slogan : en 2025, les attaques pilotées par l’appât du gain restent massivement centrées sur l’accès à des identifiants, des données personnelles et des informations d’entreprise revendables. Pas forcément parce que ces données sont « sensibles » au sens juridique, mais parce qu’elles sont monétisables. Et quand un actif se revend bien, il finit tôt ou tard dans le viseur.

C’est exactement le fil conducteur du podcast Unlocked 403 (S2E4) : si un service est gratuit, il y a souvent une facture… payée en données. Là où je vais plus loin ici, c’est sur la question suivante : comment savoir, dans votre organisation, quelles données valent le plus aux yeux d’un attaquant — et donc lesquelles protéger en priorité ? C’est là que l’intelligence artificielle en cybersécurité devient concrète : elle aide à repérer des motifs, estimer le risque, et déclencher les bons contrôles avant que la fuite ne coûte cher.

Pourquoi vos données valent autant (pour les bons et les mauvais)

La réponse tient en une phrase : une donnée vaut ce qu’elle permet de faire.

Pour une entreprise légitime, vos données améliorent un service, réduisent la friction, mesurent la performance marketing ou personnalisent une offre. Pour un cybercriminel, elles servent à prendre le contrôle, frauder, extorquer, ou revendre.

Les quatre marchés qui rendent vos données rentables

Même sans entrer dans des détails opérationnels, on peut classer la valeur des données selon l’usage :

1. Accès : identifiants, cookies de session, jetons d’authentification, OTP interceptés. Objectif : se connecter « comme vous ».
2. Fraude : données de paiement, IBAN, identité, justificatifs, informations RH. Objectif : détourner de l’argent ou ouvrir des lignes de crédit.
3. Renseignement : organigrammes, emails, habitudes, calendrier, relations clients/fournisseurs. Objectif : préparer une attaque plus précise (phishing, fraude au président).
4. Pression : données sensibles (santé, juridique, dossiers clients, secrets industriels). Objectif : chantage, rançongiciel, négociation.

Ce qui surprend souvent les équipes, c’est que des données banales prises isolément (un prénom, une ville, un appareil, une localisation approximative) deviennent très puissantes une fois agrégées. Le podcast insiste justement sur cette idée : la « trace numérique » n’est pas un simple historique, c’est une mine d’informations.

Métadonnées : la partie “invisible” qui fait grimper la valeur

Les métadonnées (qui a parlé à qui, quand, depuis quel appareil, à quelle fréquence) sont souvent sous-estimées. Pourtant, elles permettent :

• de cartographier des équipes et des décideurs,
• de déduire des projets en cours,
• d’anticiper des périodes de vulnérabilité (fin d’année, clôture comptable, périodes de congés).

En décembre, ce point est encore plus vrai : l’activité commerciale et financière est intense, la fatigue augmente, et les processus « exceptionnels » se multiplient. Les attaquants adorent les exceptions.

“Si c’est gratuit, vous êtes le produit”… et ce que ça change en entreprise

L’idée est simple, mais ses implications sont profondes : beaucoup d’écosystèmes numériques se financent par la collecte et l’exploitation de données. Dans une entreprise, le risque ne vient pas seulement de vos outils internes : il vient aussi de l’empilement d’apps, de services SaaS, d’extensions navigateur et de trackers.

Données first-party vs third-party : pourquoi la nuance compte

Dans l’épisode, la différence entre collecte first-party (directement par le service que vous utilisez) et third-party (par des partenaires, trackers, régies, SDK…) est centrale.

En pratique, côté sécurité :

• First-party : vous avez généralement un contrat, des DPA, des engagements, des contrôles plus clairs.
• Third-party : la surface de risque explose (sous-traitants, transferts, usages secondaires, corrélations).

Et même quand tout est « conforme », la question opérationnelle reste : que se passe-t-il si ce prestataire se fait compromettre ? Votre exposition dépend de la quantité de données partagées, de leur nature… et de votre capacité à détecter des comportements anormaux.

La minimisation des données : le principe le plus rentable (et le moins appliqué)

La minimisation, c’est brutalement pragmatique : ne collectez pas ce dont vous n’avez pas besoin, ne gardez pas ce que vous n’utilisez plus.

Ce n’est pas qu’un sujet RGPD. C’est un sujet budget, incident, rançon, réputation.

Une donnée que vous n’avez pas est une donnée qu’on ne peut pas vous voler.

Là où l’IA devient utile : identifier ce qui a de la valeur (et pour qui)

Réponse directe : l’IA aide à classer, prioriser et surveiller vos données à grande échelle, parce qu’un humain ne peut pas lire des millions d’événements, d’emails, de fichiers, de logs et de permissions.

Dans la série « Intelligence artificielle dans la cybersécurité », j’insiste souvent sur un point : l’IA n’est pas magique, mais elle est excellente pour repérer des motifs et sortir du bruit. Sur la valeur des données, ça se traduit par trois usages très concrets.

1) Découvrir et classifier automatiquement les données sensibles

Dans beaucoup d’organisations, les données « critiques » ne sont pas uniquement dans un coffre-fort. Elles sont dans :

• des partages Teams/SharePoint,
• des exports CSV oubliés,
• des boîtes mail,
• des tickets support,
• des sauvegardes et environnements de test.

Des modèles (NLP, classification, règles augmentées par ML) peuvent identifier :

• PII (nom, email, téléphone),
• données financières (RIB/IBAN, factures),
• données RH (contrats, pièces d’identité),
• secrets (clés API, mots de passe dans des fichiers).

Objectif : savoir où est l’or. Sans ça, toute stratégie de protection ressemble à arroser un incendie les yeux fermés.

2) Estimer le risque par “attractivité” et “exposition”

La valeur pour un attaquant dépend de deux axes :

• Attractivité : ce que la donnée permet de faire (fraude, accès, chantage).
• Exposition : à quel point elle est accessible (droits trop larges, partage public, poste non géré, accès externe).

L’IA peut aider à produire un score de risque par dataset, répertoire, application ou processus. Pas pour remplacer le RSSI, mais pour lui donner une carte plus fiable :

• « Ces dossiers contiennent des données RH + accès externe + permissions héritées trop larges »
• « Ces exports CRM sont copiés chaque semaine et envoyés par email à des adresses externes »

Ce type d’insight change la priorisation : vous ne sécurisez plus “au feeling”, vous sécurisez là où ça paierait le plus… pour l’attaquant.

3) Détecter des comportements anormaux (avant l’exfiltration)

Sur la détection, l’IA est particulièrement forte quand il faut repérer des signaux faibles :

• téléchargement massif inhabituel,
• accès à des dossiers rarement consultés,
• création de règles de transfert mail,
• connexions à des heures atypiques,
• usage anormal de cookies/tokens (session hijacking),
• mouvements latéraux entre applications.

Le point clé : ce n’est pas « l’IA contre les hackers ». C’est l’IA contre la complexité de vos environnements.

Exemples concrets : ce que les attaquants cherchent vraiment

Réponse directe : ils cherchent ce qui réduit l’effort et augmente la rentabilité.

Exemple 1 — Cookies et sessions : le raccourci vers vos outils

Les cookies et tokens de session peuvent permettre d’éviter certaines étapes d’authentification. Pour un attaquant, c’est précieux : moins de friction, plus de chances de réussir.

Mesure pragmatique : durcir la gestion des sessions, surveiller les sessions « impossibles » (changement brutal de pays/appareil), imposer MFA résistant au phishing quand c’est pertinent.

Exemple 2 — Données RH : la base idéale pour l’ingénierie sociale

Dates d’arrivée, fonctions, emails, signatures, numéros internes… C’est la matière première d’une fraude crédible.

Mesure pragmatique : segmentation des accès RH, chiffrement, journalisation fine, et détection d’accès inhabituel aux dossiers du personnel.

Exemple 3 — Données client : double risque, double peine

Une fuite client, ce n’est pas seulement un incident technique. C’est :

• perte de confiance,
• coûts de notification,
• surcharge support,
• opportunités de phishing ciblé contre vos clients.

Mesure pragmatique : minimiser les exports, tracer les extractions, limiter les partages, et mettre des politiques DLP ciblées sur les champs à forte valeur.

Plan d’action en 30 jours : protéger les “données à forte valeur” avec l’IA

Réponse directe : commencez petit, mais commencez mesurable.

Semaine 1 — Cartographier les flux de données qui comptent

• Listez 10 processus où la donnée circule (onboarding RH, facturation, support, marketing, CRM, prestataires).
• Notez : où c’est stocké, qui y accède, combien de temps c’est conservé.

Semaine 2 — Activer la classification et réduire l’exposition

• Lancez une découverte (data discovery) sur 2 à 3 emplacements à risque (partages, messagerie, cloud drive).
• Corrigez 5 problèmes simples : liens publics, permissions « tout le monde », comptes dormants, dépôts non chiffrés, répertoires hérités.

Semaine 3 — Prioriser par scénarios d’attaque

• Construisez 3 scénarios : fraude (finance), accès (IT), chantage (juridique/R&D).
• Associez les datasets concernés.
• Définissez des seuils de détection (volumétrie, accès rare, export).

Semaine 4 — Mesurer et industrialiser

• Déployez des alertes « comportementales » sur vos données top 3.
• Mesurez 3 indicateurs :
  • temps moyen pour détecter un accès anormal,
  • nombre d’expositions corrigées,
  • volume de données sensibles découvertes hors périmètre attendu.

Ce plan marche parce qu’il est orienté économie : réduire la valeur exploitable et augmenter le coût d’attaque.

Ce que je retiens (et ce que vous pouvez faire dès maintenant)

Le podcast Unlocked 403 rappelle une vérité simple : votre empreinte numérique a une valeur. Moi, je la formule autrement côté entreprise : vos données ont une valeur de marché, donc elles ont un risque de marché.

L’IA en cybersécurité sert précisément à ça : comprendre où se trouve la valeur, comment elle circule, et où l’attaquant aurait le meilleur retour sur investissement. Une fois ces points visibles, la protection devient beaucoup moins théorique.

Si vous deviez faire une seule chose avant la fin de l’année : identifiez vos 3 ensembles de données les plus monétisables (pas seulement les plus « sensibles ») et mettez en place une surveillance renforcée dessus. La question qui compte pour 2026 n’est pas « avons-nous des données ? », mais « lesquelles valent assez cher pour déclencher une attaque ciblée ? »