À mesure que l’IA progresse, arme ou bouclier, la limite est flou. La frontière entre attaquants et défenseurs se brouille. Les cybercriminels s’en servent pour lancer des attaques plus rapides et plus sophistiquées, tandis que les équipes de sécurité l’utilisent pour mieux repérer, anticiper et bloquer les menaces. Cette dépendance à la qualité des données montre clairement qu’il est indispensable de mettre en place une vraie stratégie de gestion des risques liée à l’IA.
Des attaques précises et rapides.
Les assaillants exploitent l’intelligence artificielle pour automatiser des étapes traditionnellement ardues. L’intelligence artificielle facilite la reconnaissance : exploration automatisée des réseaux, étude de profils publics, identification de vulnérabilités et élaboration de stratégies spécifiques à une vitesse remarquable.
Cette amélioration de la rapidité s’accompagne d’une personnalisation redoutable. L’IA produit en continu du code malveillant qui s’adapte à l’environnement de la cible. Elle change son comportement pour éviter les défenses conventionnelles. L’émergence des modèles de langage sophistiqués (LLM) facilite cette mission : même une personne non experte en informatique peut générer des scripts malveillants, rendant ainsi l’attaque plus aisée, rapide et adaptable.
Finalement, ce mélange (vitesse, personnalisation, accessibilité) convertit chaque attaque en menace de grande envergure, discrète et complexe à détecter.
Une défense proactive et adaptative
En réponse à ces dangers, les solutions de sécurité informatique se transforment. La méthode classique, fondée sur des signatures ou des règles fixes, révèle ses contraintes. L’intelligence artificielle de protection privilégie une étude comportementale en temps réel : elle assimile les modèles standards (« baseline ») et repère les irrégularités dès qu’elles se manifestent.
Les Security Operations Centers (SOC), améliorés grâce aux services de Détection et Réponse gérées (MDR), profitent de cette vitesse et profondeur d’analyse. Ils ont désormais la capacité de traquer les menaces dissimulées et de réagir presque immédiatement face à des attaques élaborées.
L’IA est également utilisée pour des protections anticipatives : études prédictives, simulation d’attaques inspirées du social engineering, détection de tendances à partir de données passées, afin de prévoir les vecteurs d’attaque avant leur exploitation.
Des méthodes sophistiquées, intégrant l’apprentissage profond, le renforcement et l’apprentissage actif, sont récemment combinées pour identifier les menaces persistantes (APT). Un article de recherche décrit un système adaptatif à plusieurs agents, qui peut demander une révision humaine (apprentissage actif) lorsqu’il a des doutes, pour perfectionner sa précision.
La dualité : l’IA comme défi tant pour la défense que pour la vulnérabilité
L’IA ne se limite pas à être un instrument d’intelligence offensive ou défensive. Elle se soumet à de nouveaux types d’attaques. Par exemple, le poisoning implique la corruption des données d’apprentissage, introduisant ainsi des biais ou des vulnérabilités dans le modèle, parfois même une backdoor dans l’ensemble du système.
Cette dépendance à la qualité des données montre à quel point il est essentiel de mettre en place une vraie stratégie de gestion des risques liée à l’intelligence artificielle. L’ANSSI (France) préconise l’adoption immédiate de protocoles de gestion de crise spécifiques à l’IA, qui comprennent la transparence, la traçabilité et les équipes multidisciplinaires, afin d’anticiper, d’identifier et de réagir efficacement aux incidents relatifs à l’intelligence artificielle.
Lors du forum InCyber (FIC), une analyse commune a mis l’accent sur le fait qu’actuellement, l’IA n’est pas encore largement utilisée par les cybercriminels ou les États, mais que cette situation pourrait évoluer rapidement. Cependant, elle est d’ores et déjà utile pour les défenseurs, en particulier pour l’analyse de grandes quantités de données où un être humain se sentirait perdu.
En résumé,
L’association de l’intelligence artificielle et de la cybersécurité est un outil à double effet. En ce qui concerne les cybercriminels, elle permet d’accélérer, d’automatiser et de personnaliser des attaques pour contourner les défenses conventionnelles. À l’instar d’entreprises telles qu’ipanemads, nous consolidons les compétences analytiques, ce qui permet d’identifier les comportements et de fournir des réponses prédictives et adaptatives.
Il ne s’agit pas d’une révolution instantanée, mais plutôt d’une progression constante : l’avantage ira à celui qui sera capable de prévoir, d’incorporer des défenses astucieuses, de garantir la fiabilité de l’IA et de conserver l’implication humaine en tête du système. Pour les leaders et cadres, cela implique de miser sur des technologies fondées sur l’IA, ainsi que sur des procédures fiables, transparentes et robustes..
