Prime cyber élevée : votre risque ou celui de l’assureur ?

Un devis d’assurance cyber qui arrive avec une prime « indécente », ça déclenche presque toujours la même réaction : on doit être perçus comme une entreprise à haut risque. Sauf que, d’après ce qui s’est dit à Black Hat USA 2025, cette lecture est parfois… à côté de la plaque.

La réalité est plus dérangeante : une prime très haute peut refléter le risque de concentration de l’assureur, pas votre posture de sécurité. Autrement dit, vous payez peut-être parce que beaucoup d’autres assurés utilisent déjà le même fournisseur que vous (VPN, EDR, cloud, MSP, solution IAM, etc.). Et ça change la façon dont il faut piloter votre cybersécurité.

Dans cette série « Intelligence artificielle dans la cybersécurité », j’insiste souvent sur un point : les décisions les plus coûteuses en cyber ne sont pas prises uniquement sur des audits, mais sur des modèles (de risque, de probabilité, de perte). L’assurance cyber en est l’exemple parfait. Et l’IA peut remettre de l’ordre dans ce marché en rapprochant enfin tarification et exposition réelle.

Une prime élevée peut indiquer… un risque de portefeuille

Une explication simple : l’assureur gère son propre risque agrégé. Si trop de ses clients dépendent d’un même produit (ou d’un même prestataire), un incident majeur chez ce fournisseur peut déclencher une vague de sinistres simultanés. C’est exactement le scénario que les assureurs redoutent : le « single point of failure » à grande échelle.

Lors d’une présentation à Black Hat USA 2025, un exemple a circulé : si l’assureur a fixé une limite interne (par exemple, « pas plus de 60% de nos assurés avec le produit X »), il peut augmenter fortement le prix d’un nouveau client utilisant X pour éviter de dépasser ce seuil… sans pour autant refuser le contrat.

Une prime haute ne veut pas toujours dire « vous êtes mauvais ». Elle peut vouloir dire « on a déjà trop de gens comme vous ».

Pourquoi ça vous concerne immédiatement

Parce que cette logique touche des choix très concrets :

• votre VPN (et sa configuration MFA)
• votre fournisseur de sauvegarde
• votre suite de sécurité
• votre prestataire IT / MSP
• votre cloud ou votre outil de collaboration

Vous pouvez avoir un excellent niveau de sécurité et vous retrouver tarifé comme une cible prioritaire… simplement parce que l’assureur veut éviter une surexposition à un maillon de supply chain.

Ce que les données de sinistres disent vraiment (et ce que ça implique)

Les discours « rassurants » sur la maturité cyber se cassent souvent contre un mur : les données de sinistres. À Black Hat USA 2025, un chiffre a particulièrement marqué les esprits : sur le premier semestre 2025, 45% des nouveaux sinistres cyber étaient liés à un SSL VPN sans MFA.

Ça pique, parce que le MFA sur accès distant est censé être un minimum vital.

Deux conséquences pratiques :

1. Les assureurs vont continuer à durcir leurs exigences sur les accès distants (questionnaires plus précis, preuves attendues, exclusions).
2. Les entreprises qui laissent un VPN exposé sans MFA financent indirectement la hausse du marché (sinistralité), y compris pour les autres.

Coalition a aussi partagé un point structurant côté ransomware : 55% des attaques ransomware démarrent via un équipement de sécurité périmétrique (appliance, passerelle, dispositif en bordure). Et, lorsque la méthode est connue, le grand gagnant reste le vol d’identifiants.

Le « vrai » problème : l’écart entre conformité et exposition

Beaucoup d’entreprises cochent des cases (politiques, chartes, audits) mais laissent passer des failles « triviales » :

• MFA activé sur l’outil principal, mais pas sur le VPN historique
• comptes de service sur-permissionnés
• mots de passe réutilisés sur des outils SaaS
• correctifs appliqués… avec des délais incompatibles avec l’exploitation active

C’est précisément là que l’IA est utile : réduire l’angle mort opérationnel en détectant les signaux faibles et en priorisant les actions qui diminuent réellement le risque.

L’IA peut rapprocher tarification et risque réel (enfin)

Le marché de l’assurance cyber a un défaut de conception : les questionnaires statiques et les audits ponctuels sont trop lents par rapport aux cycles d’attaque.

L’approche IA (au sens large : apprentissage automatique, corrélation, scoring, détection comportementale, analyse de graphes) permet de passer d’une photo annuelle à une vision quasi continue du risque.

1) Modélisation du risque basée sur l’exposition, pas sur l’intention

Une politique « MFA obligatoire » n’empêche pas un oubli de configuration. L’IA, elle, peut alimenter un modèle à partir de signaux vérifiables :

• télémétrie d’authentification (succès/échecs, géolocalisation atypique)
• posture des terminaux (EDR, chiffrement, version OS)
• surface d’attaque externe (services exposés, certificats, ports)
• temps de correction observé (MTTR patch) et présence de vulnérabilités connues

Résultat attendu : un scoring de cyber-risque plus proche des probabilités de sinistre.

2) Détection proactive : de « l’alerte CVE » à la priorisation intelligente

Les assureurs commencent déjà à proposer des services : alertes quand une vulnérabilité est publiée, guidage sur un calendrier de patch, etc. C’est utile, mais insuffisant si tout arrive au même niveau de criticité.

L’IA peut faire mieux en combinant :

• présence réelle de l’actif vulnérable dans votre SI
• exposition Internet ou latéralisation interne
• existence d’exploits connus et signaux d’exploitation en cours
• valeur métier de l’actif (dépendances applicatives)

Le but n’est pas de « patcher plus ». C’est de patcher en premier ce qui change la probabilité d’un sinistre.

3) Réduction du risque de concentration (le point aveugle des DSI)

Si l’assureur vous pénalise parce que vous utilisez le « fournisseur X », vous n’allez pas changer de stack du jour au lendemain. Par contre, vous pouvez réduire la dépendance effective :

• architecture multi-tenant ou segmentation stricte
• second facteur indépendant (pas uniquement lié au même fournisseur)
• stratégie de sortie (backups, configurations, procédures de bascule)
• contrôle des identités renforcé (PAM, rotation, just-in-time)

L’IA intervient ici pour cartographier les dépendances (applications ↔ identités ↔ flux ↔ fournisseurs) et identifier les nœuds de concentration.

Exemple concret : quand « trop de gens » utilisent le même outil

Scénario réaliste (et fréquent) :

• Votre entreprise utilise un SSL VPN populaire.
• MFA partiellement activé (certains groupes exemptés « temporairement »).
• L’assureur observe une hausse de sinistres liés à ce type de VPN chez plusieurs assurés.
• En parallèle, il atteint son seuil interne de concentration sur ce fournisseur.

Vous recevez une prime élevée.

Le réflexe classique : négocier, changer de courtier, remplir un meilleur questionnaire.

L’approche efficace : produire des preuves continues (logs d’authentification, couverture MFA, durcissement, segmentation, monitoring) et démontrer que votre exposition est différente de la moyenne. C’est là que des capacités IA (analyse comportementale, détection d’anomalies, scoring) deviennent des arguments.

Votre objectif n’est pas d’avoir l’air « conforme ». Votre objectif est d’être mesurablement moins assurable… donc moins cher à assurer.

Plan d’action en 30 jours pour faire baisser le risque (et discuter la prime)

Voici ce que je recommande quand l’assurance cyber devient un sujet de comité de direction, surtout en fin d’année (budgets 2026, renouvellements, arbitrages).

Semaine 1 : couper les causes majeures de sinistres

• MFA partout où c’est exposé : VPN, messagerie, accès admin, portail SSO.
• Désactiver les authentifications héritées et comptes dormants.
• Vérifier que le MFA n’est pas contournable (exceptions, bypass, « trusted devices » non maîtrisés).

Semaine 2 : réduire le risque d’identifiants compromis

• Déployer une politique d’accès conditionnel (pays, appareil conforme, risque de session).
• Mettre en place une rotation des secrets et une gouvernance des comptes de service.
• Prioriser un PAM (même léger) sur les comptes à privilèges.

Semaine 3 : prouver votre niveau (la partie qui fait la différence)

• Centraliser les logs critiques (auth, VPN, EDR, annuaire) et conserver au moins 90 jours.
• Mesurer 3 métriques simples :
  • taux de couverture MFA
  • délai moyen de patch pour vulnérabilités critiques
  • nombre de comptes admin et leur usage réel

Semaine 4 : préparer la discussion assureur avec des éléments « assurables »

• Documenter vos contrôles avec preuves (captures, exports, rapports).
• Cartographier vos dépendances fournisseurs (au moins celles qui sont critiques).
• Proposer un plan d’amélioration daté sur 90 jours.

Ce plan ne « garantit » pas une baisse immédiate. En revanche, il change le rapport de force : vous passez d’un discours à une démonstration.

Assurance cyber et IA : vers une cybersécurité pilotée par le risque

Les assureurs deviennent progressivement des acteurs de la prévention : monitoring, alertes, renseignement contextualisé, parfois actions sur le dark web pour réduire l’impact. Ce chevauchement entre assurance et cybersécurité va continuer, parce qu’il est rationnel économiquement.

Mon point de vue est clair : si votre entreprise ne pilote pas son risque avec des données (et de plus en plus avec l’IA), elle paiera pour l’opacité. Une prime élevée peut venir de votre posture, de votre exposition, ou… du modèle interne de l’assureur. Mais dans tous les cas, la seule réponse robuste, c’est la mesure continue et la réduction réelle des chemins d’attaque (identifiants, périmètre, patch, segmentation).

La question à se poser pour 2026 n’est pas « combien coûte notre assurance cyber ? ». C’est : qu’est-ce que nos données prouvent sur notre risque, semaine après semaine ?