90 % exposés. 10 % prêts.
Dans son étude sur la résilience 2025, Accenture a posé une question directe à plus de deux mille responsables de la sécurité et des technologies : « Êtes-vous prêts à faire face aux attaques basées sur l'IA qui sont déjà parmi nous ? » 90 % ne l'étaient pas. 10 % l'étaient. Mêmes répondants, même enquête, même année. Ces 90 % ne manquaient pas de confiance. Ils manquaient de preuves.
Il y a un écart de quatre-vingts points entre ce qu'on entend dans les conseils d'administration et la réalité qui finit par s'imposer brutalement.
Garde ça en tête, on y reviendra.
D'abord, l'histoire de quelqu'un qui a repéré cette lacune avant même que les responsables ne s'en occupent.
Une personne, deux assistants conversationnels, moins d'un mois
En décembre 2025, quelqu’un s’est assis devant un clavier et a commencé à taper des requêtes en espagnol dans Claude, d’Anthropic. Les requêtes étaient polies. Conversationnelles, même. Elles laissaient entendre que l’IA participait à un programme légitime de chasse aux bogues, le genre de test de sécurité éthique pour lequel les entreprises paient vraiment.
Claude a refusé. Puis il a refusé une nouvelle fois. Ensuite, après pas mal de tentatives pour reformuler les choses et grâce à sa patience, avec cette ténacité particulière qui distingue une personne curieuse d'une personne malveillante, il a commencé à dire oui.
Au cours du mois suivant, cet opérateur a utilisé deux assistants conversationnels grand public pour analyser les réseaux du gouvernement mexicain à la recherche de failles, écrire du code d’exploitation, créer des outils d’automatisation et extraire systématiquement des données provenant de dix agences fédérales et régionales. Quand Claude hésitait, ChatGPT comblait les lacunes. Gambit Security, la société qui a découvert l'affaire, a signalé 150 Go de données exfiltrées. 195 millions de dossiers de contribuables. Données biométriques, adresses, déclarations d'impôts, tout y est. Il ne s'agissait pas d'un État doté d'un programme de cybersécurité d'un milliard de dollars. Ni de Fancy Bear (l’unité de cyber-espionnage de l’armée russe) ni du groupe Lazarus (l’opération de piratage la plus prolifique de Corée du Nord). Juste une personne, deux abonnements à des assistants conversationnels qui coûtent moins cher que Netflix, et le genre de ténacité dont fait preuve ta tante pour obtenir un retour après le lendemain de Noël.
Les agences touchées ? Elles avaient des pare-feu. Elles avaient des systèmes de surveillance. Elles avaient des politiques en place. Elles respectaient toutes les normes du secteur qui servaient de référence à tant d'autres. Il y avait presque certainement quelqu'un, lors d'une réunion trimestrielle, pour dire « on a tout ce qu'il nous faut ». Elles faisaient partie des 90 %.
Elles ne faisaient pas partie des 10 %.
C'était fin 2025. Depuis, les outils n'ont cessé de s'améliorer. Les modèles les plus performants sont désormais cachés derrière des portes closes, réservés à un cercle restreint de défenseurs triés sur le volet et inaccessibles aux autres. Une version publique a été retirée cet été à cause des contrôles à l'exportation américains, avant d'être autorisée à revenir. L'affaire du Mexique a été menée avec des outils de base. Réfléchis-y.
D'où vient cette confiance, et pourquoi elle n'est pas bête ?
Voilà ce que personne ne veut admettre : la confiance n'est pas irrationnelle, elle est juste dépassée. Ces organisations ont dépensé des sommes considérables pour leur sécurité. Pendant des années. SOC, SIEM, pare-feu, protection des terminaux, cadres de conformité, cycles d'audit, toute cette cathédrale d'acronymes que la sécurité informatique a construite depuis la fin des années 90. Elles ont fait le travail pour l'environnement qu'elles comprenaient, et pendant longtemps, cet environnement a joué le jeu.
Et puis tout a changé. L'IA s'est immiscée discrètement, comme un atout commercial, et non comme une menace pour la sécurité. Les équipes produit l'ont imposée. Les équipes de science des données s'en sont emparées. Les dirigeants, voyant leurs concurrents lancer des fonctionnalités basées sur l'IA, en ont voulu aussi. L'équipe de sécurité a été consultée à un moment donné entre « on lance le projet dans deux semaines » et « tu peux valider ça d'ici vendredi ? ». À ce stade, les décisions d’architecture étaient déjà prises, le modèle choisi, le pipeline de données mis en place, et les contrôles d’accès étaient ceux qui existaient déjà sur l’entrepôt de données d’origine, car personne n’avait créé de couche de gouvernance distincte pour les charges de travail liées à l’IA. Personne n’avait le temps. Personne n’avait de budget alloué à ça. Personne ne voulait être celui ou celle qui ralentissait l’initiative dont le PDG avait parlé lors de la réunion générale.
Pire encore, personne ne voyait ça comme une menace. L'IA était là pour aider, présentée comme la solution miracle pour les tâches banales, capable d'accomplir en quelques instants des tâches répétitives qui prendraient des mois, voire plus, à des humains. Personne n'a jamais pensé aux failles de ta défense, qui n'étaient protégées que par le nombre infini d'heures de travail nécessaires pour les détecter. Tu commences à voir le lien ?
C'est comme ça que 90 % de confiance coexistent avec 10 % de préparation. La confiance, elle, est bien réelle, méritée et tournée vers l'ancien périmètre. Le problème, c'est cette nouvelle horde qui se profile aux portes. Et cette horde méthodique grandit plus vite que la plupart des équipes ne peuvent la cartographier, ce qui nous amène à la partie qui empêche vraiment les gens de dormir, ou qui devrait les en empêcher.
Ce qui te fait perdre des clients
Le client de ton client n'envoie pas un e-mail poli pour demander où se trouvent ses données. Il ne prévoit pas de réunion avec ton responsable de la protection de la vie privée. Il ne lit pas ta page sur la conformité.
Tout commence par un titre. Ou un fil de discussion sur Reddit. Ou un ami dans un groupe Facebook communautaire qui mentionne, en passant, que l’entreprise qu’ils utilisent tous les deux a eu « un problème de données ». Pas avec colère. Pire : avec désinvolture. « C’est pour ça que je suis passé chez [concurrent]. » Quelques personnes acquiescent. Quelqu’un partage un lien. L’histoire, quelle que soit la version que le Web a décidé de raconter, fait son chemin avant même que ton équipe de communication ne sache qu’elle doit rédiger une réponse.
La confiance ne s'érode pas dans une salle de réunion. Elle s'effrite dans une section de commentaires. Et quand tu t'en rends compte, c'est déjà trop tard.
L'écart 90/10 n'est pas un problème de mesures internes. C'est le fossé entre ce que tes clients pensent de ta sécurité et la réalité. Quand cet écart se comble selon leurs conditions plutôt que les tiennes, aucune réunion ne peut y remédier. Aucun communiqué de presse ne peut faire taire la rumeur. Le client qui te faisait confiance ne t'envoie pas d'e-mail quand il part. Il part, tout simplement. Le seul signal que tu reçois, c'est la courbe des revenus qui part dans la mauvaise direction et un fil de discussion que tu as découvert trop tard.
Les dix agences du Mexique comptaient 195 millions de contribuables qui n’ont pas choisi de participer à cette histoire. Ces personnes ne peuvent pas « dés-exposer » leurs données. Elles ne peuvent pas « dés-exposer » leurs dossiers fiscaux. Elles ne peuvent pas empêcher, en toute connaissance de cause, que des acteurs malveillants s’en servent pour les arnaquer. Et chaque service public fourni par ces agences est désormais accompagné d’un astérisque qui n’existait pas en novembre 2025. Les agences fonctionnent toujours. La confiance, elle, a disparu. C’est dans cet écart entre le fonctionnement et la confiance que réside le coût réel, et c’est cet écart qu’aucun rapport trimestriel ne mesure.
Ce que personne n'a cartographié
Voilà à quoi ressemble la situation au sein d'une entreprise typique, en ce moment même, cette semaine.
Un modèle d'apprentissage automatique adopté par le service marketing il y a six mois a été entraîné sur des données clients qui auraient dû être classées comme confidentielles. Ça n'a pas été le cas, car le système de classification était conçu pour des bases de données, et non pour des ensembles d'entraînement. Un agent IA du service d'assistance dispose d'autorisations héritées d'un compte de service créé à titre de solution temporaire lors d'une migration en 2022. Ce compte n'a jamais été désactivé, car la personne qui l'a créé a changé de poste et le ticket a été relégué au second plan par onze autres priorités. Un pipeline d’inférence achemine les données d’interaction client via une plateforme dont la société mère est implantée dans un pays que ton équipe de conformité n’a pas examiné, car le pipeline a été mis en place avant que le service de conformité ne soit informé du projet. Ça marchait, c’était rapide, et la personne qui l’a mis en place a été promue.
Rien de tout ça n'a rien d'exotique. C'est le quotidien. C'est l'équivalent en IA des problèmes d'infrastructure qu'on constate depuis des décennies : des décisions raisonnables, prises rapidement, sous pression, par des gens compétents, qui s'accumulent pour former quelque chose que personne n'avait prévu et dont personne n'est responsable.
Le rapport 2025 d'Accenture sur l'état de la résilience en cybersécurité donne des chiffres à ce sujet. 77 % des organisations ne disposent pas de pratiques de sécurité spécifiques aux données et à l'IA. Seules 22 % ont des politiques régissant l'utilisation de l'IA générative. Ces chiffres correspondent à ce qu'on observe dans les entreprises canadiennes : l'équipe de sécurité s'occupe de l'infrastructure, l'équipe chargée des données gère les données, l'équipe IA construit les modèles, et personne n'est responsable des liens entre elles.
Tu ne peux pas sécuriser ce que tu n'as pas cartographié. Et la plupart des entreprises, si elles sont honnêtes, ne peuvent pas te dire combien de systèmes d'IA scrutent leur environnement en ce moment, qui y a accès, quelles données les alimentent, ni ce qui se passe quand l'un d'entre eux déraille un vendredi après-midi.
C'est là que réside le fossé. Pas dans la faille médiatisée qui fait les gros titres. C'est l'accumulation silencieuse de zones non cartographiées, de modèles non contrôlés et d'autorisations non vérifiées qui se cache entre ce que croit la direction et ce qu'un pirate muni d'un abonnement à un chatbot peut dénicher en un après-midi.
On fait ce genre de boulot de fond depuis plus de cinquante ans. Des environnements de données qui ont grandi au fil des décennies, reliés par des intégrations que personne n’a documentées, régis par des politiques que personne n’a mises à jour. Le nom change tous les deux ou trois ans. Gouvernance des données. Préparation au cloud. Préparation à l'IA. Et maintenant, sécurité de l'IA. Le travail sous-jacent reste le même. Ça commence par savoir ce que tu possèdes réellement, et c'est le travail que la plupart des fournisseurs évitent parce qu'il ne se prête pas bien aux démonstrations.
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Le deuxième article parle de ce qui traverse cette brèche, et à quelle vitesse. Vingt-sept secondes. C'est le temps de pénétration le plus rapide observé par CrowdStrike. Du premier système au déplacement latéral. Ton équipe d’intervention en cas d’incident a besoin de quarante-cinq minutes pour se réunir. Le pirate informatique à la capuche des photos d’archives a lui aussi perdu son boulot au profit de l’IA. Ce qui l’a remplacé ne dort pas, ne négocie pas et se fiche du pays où tu te trouves. Ils sont plus rapides que toi.
Références
Rapport 2025 d'Accenture sur l'état de la résilience en cybersécurité (2 286 cadres) : 90 % ne sont pas prêts à faire face aux attaques basées sur l'IA, 10 % le sont, 77 % manquent de pratiques de sécurité spécifiques aux données et à l'IA, 22 % ont mis en place des politiques d'utilisation de l'IA générative
Rapport mondial sur les menaces 2026 de CrowdStrike: hausse de 89 % des opérations malveillantes basées sur l'IA, temps moyen de pénétration de 29 minutes, 82 % des détections sans logiciel malveillant
Enquête de Gambit Security sur la faille de sécurité au Mexique, février 2026: 150 Go de données exfiltrés de 10 agences, 195 millions de dossiers de contribuables ; l'attaquant a utilisé Claude d'Anthropic et ChatGPT d'OpenAI
