Pourquoi vos données valent si cher (et comment agir)

En 2025, la donnée personnelle n’est plus un simple « détail » numérique. C’est un actif marchand. Et quand un actif se revend, il se vole, se copie, se regroupe, puis se monétise. Voilà pourquoi votre empreinte numérique attire autant d’attention — des plateformes légitimes jusqu’aux cybercriminels.

L’épisode S2E4 du podcast Unlocked 403 remet une vérité au centre du jeu : si un service est gratuit, la contrepartie est souvent votre profil. Ce constat n’a rien de moraliste. Il est opérationnel. Il explique pourquoi certaines entreprises collectent « trop », pourquoi les enfants sont des cibles faciles, et pourquoi une fuite de données peut déclencher des fraudes en cascade.

Dans cette série « Intelligence artificielle dans la cybersécurité », j’aime garder une approche simple : comprendre d’abord la valeur de la donnée, puis regarder comment l’IA peut aider à la protéger concrètement — sans se contenter d’un discours marketing. Ici, on va parler de ce qui se vend, de ce qui se recoupe, de ce qui se déduit… et de ce que vous pouvez changer dès maintenant.

La valeur de vos données : ce qui se vend n’est pas ce que vous croyez

Vos données valent cher parce qu’elles permettent de prédire (et d’influencer) des comportements. Les cybercriminels comme les annonceurs ne cherchent pas uniquement votre nom ou votre e-mail : ils veulent un contexte exploitable.

Données « évidentes » vs données « rentables »

Un mot de passe ou un numéro de carte, c’est monétisable vite. Mais le vrai jackpot, c’est souvent ailleurs : dans la capacité à vous profiler.

Exemples de données à forte valeur :

• Identifiants de connexion (email + mot de passe), surtout s’ils sont réutilisés.
• Numéro de téléphone, utile pour le SIM swapping et les arnaques.
• Adresse postale, pratique pour l’usurpation d’identité « hors-ligne ».
• Données de localisation (même approximatives), précieuses pour cibler et intimider.
• Historique d’achats et paniers abandonnés, pour des escroqueries “sur mesure”.

Ce qui fait monter les prix, c’est la complétude et la fraîcheur. Une base vieille de 5 ans, c’est moyen. Une base récente, enrichie et recoupée, c’est un moteur à fraude.

Métadonnées : la mine d’or silencieuse

Les métadonnées (qui vous écrivez, à quelle heure, depuis quel appareil, depuis quelle zone, avec quel réseau) racontent souvent plus que le contenu lui-même. Elles permettent de déduire des habitudes : horaires de travail, routine familiale, déplacements, centres d’intérêt.

Une phrase que je répète souvent en audit : « Vous ne publiez pas une information, vous publiez un environnement autour de l’information. » C’est exactement ce que les modèles d’analyse — et donc l’IA — savent exploiter.

« Si c’est gratuit, vous êtes le produit » : vrai, mais incomplet

La réalité ? Vous êtes plutôt la matière première. Le produit final, c’est un système qui vend :

• de l’attention (publicité),
• de la conversion (vente),
• de la prédiction (scores, segments),
• ou de l’influence (recommandations, nudges).

Le podcast insiste sur un point clé : applications, sites et réseaux sociaux collectent, analysent et réutilisent en continu. Le problème n’est pas de « collecter un peu » ; c’est de collecter trop, trop longtemps, et parfois pour des usages difficiles à comprendre.

Données first-party vs third-party : pourquoi ça change tout

Les données first-party sont collectées par le service que vous utilisez directement (ex. une boutique en ligne). Les données third-party proviennent d’acteurs tiers (trackers, régies, courtiers en données) qui suivent votre navigation d’un site à l’autre.

Dans la pratique, le risque principal, c’est l’effet puzzle : chaque acteur a une pièce, mais ensemble ils reconstituent un portrait très précis.

Enfants et adolescents : des profils « faciles » à exploiter

Les mineurs cumulent plusieurs facteurs de risque :

• paramétrages par défaut peu protecteurs,
• exposition sociale (partage, communautés),
• manque de réflexes face à l’ingénierie sociale,
• réutilisation de mots de passe.

Résultat : des données très « propres » (identité stable, historique cohérent) et des cibles plus manipulables. Pour un attaquant, c’est rentable.

Minimisation des données : la règle simple que peu appliquent

La minimisation des données signifie : ne collecter que ce qui est nécessaire, pendant la durée nécessaire, avec un accès strictement contrôlé. C’est un principe de base, mais dans les organisations, j’ai constaté que c’est souvent la partie la plus négligée — parce qu’elle oblige à arbitrer.

Pourquoi les entreprises collectent trop

Trois raisons reviennent :

1. « On verra plus tard » : on collecte “au cas où” pour l’analytics.
2. Empilement d’outils : CRM, support, marketing, antifraude… chacun aspire des données.
3. Manque de gouvernance : personne ne tranche sur « on garde / on supprime ».

En 12/2025, avec la montée des usages d’IA générative et d’IA analytique, ce point devient critique : plus vous stockez, plus vous alimentez des risques (fuite, mauvaise configuration, accès trop large, usage interne non maîtrisé).

Un test rapide : “Si ça fuit demain, qu’est-ce qu’on regrette ?”

Posez la question équipe par équipe. Si la réponse est « beaucoup », c’est que votre minimisation n’existe pas vraiment.

Là où l’IA aide vraiment : détecter, prioriser, réduire le bruit

L’IA en cybersécurité apporte de la valeur quand elle réduit le temps entre le signal faible et la décision. Pas quand elle promet un monde sans incidents. Concrètement, elle est utile sur trois axes :

1) Détection d’anomalies et comportements suspects

Les outils IA (ou machine learning) savent repérer des motifs qui échappent aux règles simples :

• connexions “improbables” (heure, pays, appareil),
• exfiltration progressive de données,
• création massive de comptes,
• tentatives d’authentification distribuées.

L’intérêt : identifier plus tôt une attaque de type credential stuffing ou une compromission de compte — là où un SOC saturé d’alertes peut passer à côté.

2) Protection des comptes : MFA adaptatif et scoring de risque

L’IA permet d’aller au-delà du « MFA partout tout le temps » (souvent mal vécu) et de faire du MFA adaptatif :

• faible risque → friction minimale,
• risque élevé → vérification renforcée.

Cette approche protège mieux les utilisateurs, tout en limitant les contournements et l’abandon.

3) Classification et contrôle d’accès aux données

Pour protéger ce qui vaut cher, il faut d’abord savoir où sont les données sensibles. Les solutions assistées par IA peuvent :

• détecter des données personnelles dans des partages (noms, IBAN, numéros),
• signaler des dépôts “hors politique” (exports CRM sur un drive),
• recommander des règles d’accès.

La phrase utile ici : on ne sécurise pas ce qu’on ne voit pas.

Une bonne stratégie IA en cybersécurité n’augmente pas la surveillance pour le principe : elle augmente la visibilité et diminue l’exposition.

Actions concrètes : ce que vous pouvez faire dès ce week-end

On est un samedi (20/12/2025). C’est précisément le bon moment pour faire un mini “contrôle technique” avant la période de fêtes et ses pics d’arnaques (livraisons, faux supports, cartes cadeaux).

Côté individuel : 7 réglages à fort impact

1. Passez vos comptes critiques en MFA (messagerie, banque, réseaux sociaux).
2. Changez les mots de passe réutilisés et adoptez un gestionnaire.
3. Coupez la géolocalisation “toujours” pour la plupart des applis.
4. Réduisez le suivi publicitaire dans les paramètres du téléphone.
5. Faites le tri des applis : désinstallez ce que vous n’utilisez pas.
6. Révisez les permissions (micro, contacts, photos) : par défaut, c’est trop.
7. Pour les enfants : comptes séparés, contrôle parental, règles simples de partage.

Côté entreprise : 6 mesures qui réduisent la surface d’attaque

1. Cartographier les données (où, qui, pourquoi, combien de temps).
2. Appliquer la minimisation : suppression, archivage, rétention stricte.
3. Segmenter l’accès : moindre privilège, revues d’accès trimestrielles.
4. Sécuriser l’identité : MFA, SSO, détection de connexions à risque.
5. Surveiller l’exfiltration (DLP, alertes sur exports anormaux).
6. Former sur l’ingénierie sociale : c’est encore la porte d’entrée n°1.

Si vous devez choisir une seule priorité : sécurisez la messagerie et les identités. Beaucoup d’incidents partent de là, puis s’étendent au reste.

Votre donnée a un prix : reprenez la main avant qu’on le fixe pour vous

L’épisode du podcast rappelle une chose utile : la collecte n’est pas un “bruit de fond” de l’Internet, c’est un modèle économique. Et ce modèle attire aussi des acteurs malveillants, parce que la donnée se revend facilement et se combine encore plus facilement.

Dans une stratégie « Intelligence artificielle dans la cybersécurité », l’objectif n’est pas de tout automatiser. C’est de repérer plus vite, réduire l’exposition, et empêcher la fraude quand un compte ou une base de données devient une cible.

Si vous ne deviez retenir qu’une phrase : moins vous laissez de données traîner, moins il y a de matière à voler — et plus l’IA peut se concentrer sur de vrais signaux d’attaque. La prochaine question à se poser est simple : dans votre organisation, quelles données valent assez cher pour attirer quelqu’un qui n’a aucune raison de vous aimer ?