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

Une prime de cyberassurance qui explose ne signifie pas toujours que votre entreprise est « mauvaise » en cybersécurité. La réalité est parfois plus frustrante : votre tarif peut surtout refléter la stratégie de portefeuille de l’assureur… ou sa peur d’un fournisseur précis de votre chaîne IT.

C’est l’un des enseignements les plus concrets remontés des échanges autour de la cyberassurance lors de Black Hat USA 2025 : un devis très élevé peut être un signal sur l’exposition de l’assureur, pas uniquement sur votre posture de sécurité. Et si on ajoute l’IA dans l’équation (dans la cybersécurité comme dans l’assurance), on voit apparaître une voie intéressante : des modèles de risque plus transparents, plus dynamiques, et potentiellement plus justes.

Ce sujet compte particulièrement en décembre 2025, au moment où beaucoup d’organisations bouclent budgets, renouvellements de contrats, audits et plans 2026. La prime cyber n’est plus un « coût de plus » : c’est un thermomètre… mais encore faut-il savoir ce qu’il mesure vraiment.

Une prime élevée peut refléter l’exposition de l’assureur

Une prime cyber très haute peut être une manière « polie » de vous dire non. Certains assureurs préfèrent se retirer d’un segment sans refuser formellement, en proposant un prix dissuasif.

Le mécanisme est simple : l’assureur gère un portefeuille et peut vouloir limiter sa concentration sur un produit, un éditeur ou une technologie. Exemple typique : il décide qu’au-delà de 60% de ses assurés utilisant le produit X, son exposition cumulée devient trop risquée. Si votre entreprise fait passer ce taux au-dessus du seuil, il peut s’auto-exclure en vous envoyant un devis très cher.

Phrase à retenir : Une prime cyber élevée peut être un indicateur de concentration de risque chez l’assureur, pas un verdict sur votre maturité.

Pourquoi ce biais existe (et pourquoi il augmente)

Les attaques d’ampleur ne frappent pas « une entreprise à la fois ». Elles exploitent souvent des points communs : mêmes appliances, mêmes VPN, mêmes solutions d’accès distant, mêmes configurations par défaut. Résultat : quand un vecteur s’emballe, il peut impacter des centaines d’assurés d’un coup.

Cette logique est encore plus vraie en 2025, avec :

• l’hyperstandardisation des piles IT (cloud, SSO, VPN, EDR),
• la dépendance aux prestataires (MSSP, infogérance, SaaS critiques),
• la généralisation des chaînes d’attaque « industrielles » (ransomware-as-a-service, infostealers, brokers d’accès).

Pour un assureur, le risque devient corrélé. Et c’est précisément là que l’IA peut aider : détecter et quantifier plus finement la corrélation, au lieu de la gérer à coups de quotas et de primes dissuasives.

Données de sinistres : le vrai révélateur des failles (et des priorités)

Les données de sinistres racontent une histoire assez brutale : ce sont souvent les bases (accès distant, identités, périmètre) qui déclenchent les incidents coûteux.

Deux chiffres cités dans les échanges autour du sujet à Black Hat 2025 méritent d’être affichés dans toutes les salles serveurs :

• Sur le premier semestre 2025, 45% des nouveaux sinistres ont été liés à un SSL VPN sans MFA.
• Selon des données partagées par un acteur du marché, 55% des attaques ransomware démarrent via un équipement de sécurité périmétrique (appliance, passerelle, etc.).

Le point commun ? Le vol d’identifiants revient constamment comme vecteur dominant quand la méthode d’accès initial est connue.

Ce que ça change pour vos choix sécurité

Quand je vois une entreprise investir massivement dans des outils très avancés tout en gardant des accès distants « bricolés », j’y vois une erreur de priorisation. L’approche pragmatique, orientée réduction de prime et réduction d’incident, ressemble plutôt à :

1. MFA partout où un accès à distance existe (VPN, RDP, consoles d’admin, SaaS critiques).
2. Durcissement des équipements exposés (inventaire, patching, suppression des services inutiles).
3. Hygiène des identités (MFA résistant au phishing quand possible, politiques d’accès conditionnel, rotation et contrôle des secrets).
4. Détection sur signaux d’identité (impossible travel, anomalies de session, création suspecte de jetons, etc.).

Le bénéfice est double : moins de risques réels, et une posture plus « assurable » car plus lisible.

Là où l’IA peut rendre la cyberassurance plus juste (et plus utile)

L’IA n’est pas qu’un sujet d’outils de détection SOC. En cyberassurance, elle peut améliorer trois choses : l’évaluation du risque, la prévention, et la preuve.

1) Une évaluation du risque fondée sur des signaux, pas sur des cases

Aujourd’hui, beaucoup d’évaluations reposent encore sur des questionnaires, des scans externes, et des critères parfois simplistes. Avec l’IA, on peut basculer vers une approche qui agrège des signaux concrets (et datés) :

• exposition réelle des actifs (surface d’attaque externe),
• cadence de patching sur les vulnérabilités critiques,
• couverture MFA et qualité de l’authentification,
• télémétrie EDR/SIEM (présence, non détails sensibles),
• indicateurs d’hygiène (comptes dormants, privilèges, shadow IT).

Un modèle IA bien conçu peut produire un score explicable : « votre prime augmente parce que vos accès VPN n’ont pas de MFA et que votre délai moyen de correction CVE critique dépasse X jours ».

Et ça, pour un DSI ou un RSSI, c’est exploitable.

2) De la prévention en continu (au lieu d’un audit annuel)

Certains assureurs commencent à fournir des services proactifs : alerting quand une nouvelle vulnérabilité est publiée, guidance sur les délais de patching, surveillance de signaux externes.

L’IA permet d’aller plus loin avec :

• priorisation intelligente (quelles CVE sont réellement exploitées dans votre contexte),
• corrélation avec votre inventaire logiciel/hardware,
• recommandations adaptées à votre architecture (et pas une checklist générique).

Ce modèle rapproche cyberassurance et cybersécurité : l’assurance ne paie pas seulement après coup, elle réduit la probabilité du sinistre.

3) Une meilleure gestion de fraude et de recouvrement

Les pertes liées aux virements frauduleux restent un terrain où l’analyse de données est précieuse. Un point encourageant côté marché : en 2024, un assureur a annoncé avoir récupéré 31 millions de dollars de fonds liés à des transferts frauduleux, avec en moyenne 278 000 dollars récupérés par événement. 24% des événements ont obtenu un recouvrement partiel et 12% ont récupéré la totalité.

L’IA peut soutenir ces démarches en accélérant :

• la détection de schémas de fraude,
• la qualification rapide (vrai incident vs fausse alerte),
• la préparation de dossiers actionnables (chronologie, preuves, traçabilité).

Pourquoi votre assureur vous « pénalise » pour un fournisseur

Quand votre tarif varie fortement d’un assureur à l’autre, le réflexe est de vous dire : « ils ne voient pas le risque de la même manière ». Parfois oui. Mais il y a un autre facteur : la concentration d’exposition.

Concrètement, votre entreprise peut se faire surtaxer parce que :

• vous dépendez d’un éditeur déjà trop présent dans le portefeuille,
• un type de produit est associé à une vague d’exploitation récente,
• l’assureur a atteint ses seuils internes (par segment, techno, taille d’entreprise).

Le problème, c’est que ce mécanisme est opaque. Et l’opacité nourrit de mauvaises décisions : changer d’outil « pour l’assurance » sans améliorer la sécurité réelle, ou au contraire ignorer un signal faible.

L’IA peut aider à sortir de ce brouillard, à condition d’imposer un principe : les modèles doivent être explicables. Un score « boîte noire » n’apporte rien à un RSSI. Un score explicable devient un plan d’action.

Check-list 2026 : réduire le risque réel et la prime (sans théâtre de sécurité)

Si votre objectif est de stabiliser votre prime cyber lors des renouvellements 2026, voilà une liste courte qui fonctionne dans la pratique, parce qu’elle attaque les causes fréquentes de sinistres.

Mesures techniques qui pèsent dans le risque

• MFA obligatoire sur VPN, messagerie, consoles d’administration, accès prestataires.
• Suppression des accès à privilèges permanents (privilèges à la demande, comptes admin séparés).
• Patching mesuré : un délai objectif (ex. 7 à 14 jours) pour les vulnérabilités critiques exposées.
• Segmentation : limiter la propagation (ransomware) en cas de compromission.
• Sauvegardes testées : restauration vérifiée, séparation logique/physique, immutabilité si possible.

Preuves à préparer pour l’assureur (et pour vous)

• taux de couverture MFA (et exceptions justifiées),
• inventaire des actifs exposés et politique de réduction d’exposition,
• métriques de patching et rapports de conformité internes,
• procédures IR (Incident Response) et exercices (table-top) réalisés,
• journalisation et détection : ce qui est surveillé, et par qui.

Je prends une position claire : si vous ne pouvez pas prouver votre hygiène d’identité et votre patching, vous payez plus cher — même si vous êtes « bons ». La preuve fait partie de la sécurité, parce qu’elle conditionne vos décisions, vos budgets, et votre assurabilité.

Ce que cette tendance dit de l’avenir (et de l’IA en cybersécurité)

La cyberassurance est en train de devenir un acteur de la cybersécurité opérationnelle : elle observe les sinistres, finance des services, alerte, et influence les priorités. Cette convergence ne va pas ralentir.

Dans la série « Intelligence artificielle dans la cybersécurité », je vois ce sujet comme un test de maturité : l’IA n’a d’intérêt que si elle améliore la transparence et l’action. Dans l’assurance, ça veut dire des primes plus explicables. Dans les entreprises, ça veut dire des décisions de sécurité moins idéologiques et plus basées sur des signaux.

Si votre prime grimpe, ne partez pas du principe que « votre sécurité est nulle ». Demandez plutôt : quels signaux mesurables justifient ce prix, et lesquels relèvent de la stratégie de l’assureur ? Et surtout : qu’est-ce que l’IA (côté SOC, côté GRC, côté scoring) peut vous aider à objectiver d’ici votre prochain renouvellement ?