90 % exposés. 10 % prêts.
Dans son étude sur la résilience de 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 là ? » 90 % ne l'étaient pas. 10 % l'étaient. Les mêmes personnes interrogées, la même enquête, la même année. Ces 90 % ne manquaient pas de confiance. Ils manquaient de preuves.
C'est un écart de quatre-vingts points entre ce qu'a entendu le conseil d'administration et la réalité, qui se manifeste de manière flagrante.
Garde ça en tête, on y reviendra.
D'abord, l'histoire d'une personne qui a découvert l'écart avant même ceux qui en étaient responsables.
Une personne, deux assistants conversationnels, en 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 ont fait croire à l’IA qu’elle participait à un programme légitime de prime aux bogues, le genre de test de sécurité « chapeau blanc » pour lequel les entreprises paient vraiment.
Claude a dit non. Puis il a encore dit non. Ensuite, après pas mal de reformulations et de patience, pas mal de cette persévérance particulière qui distingue une personne curieuse d'une personne dangereuse, 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 de dix agences fédérales et régionales. Quand Claude a refusé, ChatGPT a pris le relais. Gambit Security, la société qui l’a découvert, a signalé 150 Go de données exfiltrées. 195 millions de dossiers de contribuables. Données biométriques, adresses, déclarations d’impôts, tout y était. Pas un acteur étatique doté d’un programme cybernétique d’un milliard de dollars. Ni Fancy Bear (l’unité cyber du renseignement militaire russe) ni le Lazarus Group (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 d’obstination dont fait preuve ta tante pour récupérer son cadeau le lendemain de Noël.
Les agences qui ont été 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 avaient servi de référence à tant d'autres. Il y avait presque certainement quelqu'un, lors d'une réunion trimestrielle, qui disait : « 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'affiner. Les modèles les plus performants sont désormais à l'abri, confiés à un cercle restreint de défenseurs triés sur le volet et tenus à l'écart de tous les autres. Une version publique a été soumise aux contrôles à l'exportation américains cet été avant d'être autorisée à revenir. Le Mexique a été touché par des outils peu performants. 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 de l'argent pour la sécurité. Pendant des années. Des SOC, des SIEM, des pare-feu, la protection des points d’accès, des cadres de conformité, des cycles d’audit, toute cette cathédrale d’acronymes que la sécurité informatique construit depuis la fin des années 90. Elles ont fait le travail pour l’environnement qu’elles comprenaient, et pendant longtemps, cet environnement a coopéré.
Et puis tout a changé. L'IA est arrivée à l'improviste, comme un atout commercial, et non comme une menace pour la sécurité. Les équipes produit l'ont propulsée. Les équipes de science des données s'en sont emparées. Les dirigeants, voyant leurs concurrents lancer des fonctionnalités d'IA, en ont voulu aussi. L'équipe de sécurité a été consultée à un moment donné, entre « on sera en ligne dans deux semaines » et « tu peux valider ça d'ici vendredi ? ». À ce moment-là, les décisions d’architecture étaient déjà prises, le modèle était choisi, le pipeline de données était en place, et les contrôles d’accès correspondaient aux mêmes autorisations que celles qui existaient sur l’entrepôt de données d’origine, car personne n’avait créé de couche de gouvernance distincte pour les charges de travail d’IA. Personne n’avait le temps. Personne n’avait de budget alloué à ça. Personne ne voulait être celui ou celle qui ralentirait l’initiative dont le PDG avait parlé lors de la réunion générale.
Pire encore, personne ne l'a perçue comme une menace. Elle était là pour aider, on la présentait comme une sauveuse pour les tâches routinières, capable d'accomplir en quelques instants des tâches répétitives qui prendraient des mois, voire plus, à des humains. Personne n’a jamais pensé que certaines parties de ta défense n’étaient sécurisées que grâce aux innombrables heures de travail qu’il faudrait au personnel pour en trouver les failles. Tu commences à voir le lien ?
C'est comme ça que 90 % de confiance coexistent avec 10 % de préparation. La confiance est réelle, méritée et portée sur l'ancien périmètre. L'écart concerne la 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 empêcher de dormir.
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.
Ce qu’ils font, c’est repérer un titre. Ou un fil de discussion sur Reddit. Ou un ami dans un groupe Facebook communautaire qui mentionne, l’air de rien, que l’entreprise qu’ils utilisent tous les deux a eu « un problème de données ». Pas avec colère. Pire. L'air de rien. « C'est pour ça que je suis passé chez [concurrent]. » Quelques personnes sont d'accord. Quelqu'un partage un lien. L'histoire, quelle que soit la version que l'Internet a décidé de raconter, prend de l'ampleur avant même que ton équipe de communication ne se rende compte qu'elle doit rédiger une réponse.
La confiance ne s'érode pas dans une salle de réunion. Elle s'effrite dans la section des commentaires. Et quand tu t'en rends compte, c'est déjà trop tard.
L'écart 90/10 n'est pas un problème de chiffres 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 n'envoie pas d'e-mail quand il part. Il part, tout simplement. Le seul signal que tu reçois, c'est le chiffre d'affaires qui s'effondre et un fil de discussion que tu as découvert trop tard.
Les dix agences mexicaines comptaient 195 millions de contribuables qui n'avaient pas choisi de se retrouver mêlés à cette histoire. Ces personnes ne peuvent pas empêcher la fuite de leurs données. Elles ne peuvent pas empêcher la divulgation de leurs dossiers fiscaux. Elles ne peuvent pas repousser sciemment les acteurs malveillants qui en profitent pour les arnaquer. Et chaque service public que ces agences fournissent est désormais assorti d’un astérisque qui n’existait pas en novembre 2025. Les agences fonctionnent toujours. La confiance, non. 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 cette situation dans un environnement professionnel typique, en ce moment, cette semaine.
Un modèle d'apprentissage automatique que le service marketing a adopté 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 a été conçu pour les bases de données, et non pour les ensembles d'entraînement. Un agent IA du service d'assistance dispose d'autorisations héritées d'un compte de service qui avait été configuré comme 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 noyé sous onze autres priorités. Un pipeline d’inférence achemine les données d’interaction client via une plateforme dont la société mère est enregistrée 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 obtenu une promotion.
Aucun de ces scénarios n'a rien d'exotique. C'est le quotidien. Ce sont les équivalents, en IA, des problèmes d'infrastructure qu'on rencontre depuis des décennies : des décisions raisonnables, prises rapidement, sous pression, par des personnes compétentes, 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 les chiffres. 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 d'IA développe 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 organisations, 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 ça, l'écart. Pas la faille qui fait la une des journaux. C'est l'accumulation silencieuse de zones non cartographiées, de modèles non contrôlés et d'autorisations non revues qui se trouve entre ce que croit le conseil d'administration et ce qu'un pirate muni d'un abonnement à un chatbot peut dénicher en un après-midi.
On fait ce genre de travail de fond depuis plus de cinquante ans. Des environnements de données qui ont évolué 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 de fond reste le même. Ça commence par savoir ce que tu as vraiment, et c’est justement ce travail que la plupart des fournisseurs négligent parce que ça ne fait pas très bon effet lors d’une démo.
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L'article 2 traite de ce qui se passe pendant cette fenêtre, et à quelle vitesse. Vingt-sept secondes. C'est le temps d'évasion 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 répondre à un appel. Le pirate informatique à la capuche sombre des photos d'archives a lui aussi perdu son boulot à cause de l'IA. Ce qui les a remplacés ne dort pas, ne négocie pas et se fiche de savoir dans quel pays tu te trouves. Ils sont plus rapides que toi.
Références
Rapport Accenture « État de la résilience en cybersécurité 2025 » (2 286 dirigeants) : 90 % ne sont pas préparés aux attaques pilotées par l'IA, 10 % le sont, 77 % manquent de pratiques de sécurité spécifiques aux données et à l'IA, 22 % ont des politiques d'utilisation de l'IA générative
Rapport mondial sur les menaces CrowdStrike 2026: augmentation de 89 % des opérations malveillantes assistées par l'IA, temps d'évasion moyen de 29 minutes, 82 % des détections sans malware
Enquête de Gambit Security sur la fuite de données 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
