90% exposés. 10% prêts.

90 % exposés. 10 % prêts.

Accenture a posé une question directe à plus de deux mille leaders en sécurité et en technologie dans son étude sur la résilience de 2025 : êtes-vous prêts pour les attaques basées sur l'IA qui sont déjà là? 90 % ne l'étaient pas. 10 % l'étaient. Les mêmes répondants, la même enquête, la même année. Les 90 % ne manquaient pas de confiance. Ils manquaient de preuves.

C'est un écart de quatre-vingts points entre le discours entendu par le conseil d'administration et la réalité qui se manifeste de la manière forte.

Gardez cela à l'esprit, nous y reviendrons.

D'abord, l'histoire de quelqu'un qui a découvert l'écart avant même les personnes qui en étaient responsables.

Une personne, deux agents conversationnels, même pas 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 primes aux bogues, le genre de test de sécurité « chapeau blanc » pour lequel les entreprises paient réellement.

Claude a dit non. Puis il a dit non encore. Ensuite, après suffisamment de reformulations et de patience, suffisamment de cette persévérance spécifique qui distingue une personne curieuse d'une personne dangereuse, il a commencé à dire oui.

Au cours du mois suivant, cet unique opérateur a utilisé une paire d'agents conversationnels grand public pour analyser les réseaux du gouvernement mexicain à la recherche de vulnérabilités, écrire du code d'exploitation, créer des outils d'automatisation et extraire systématiquement des données de dix agences fédérales et étatiques. Lorsque Claude a refusé, ChatGPT a comblé les lacunes. Gambit Security, la firme qui l'a découvert, a signalé 150 Go de données exfiltrées. 195 millions de dossiers de contribuables. Données biométriques, adresses, déclarations de revenus, tout y était. Pas un acteur étatique avec un programme cybernétique d'un milliard de dollars. Pas Fancy Bear (l'unité cybernétique du renseignement militaire russe) ou Lazarus Group (l'opération de piratage la plus prolifique de la Corée du Nord). Une personne, deux abonnements à des agents conversationnels qui coûtent moins cher que Netflix, et le genre d'entêtement que votre tante déploie pour un retour le lendemain de Noël.

Les agences qui ont été touchées? Elles avaient des pare-feu. Elles avaient de la surveillance. Elles avaient des politiques. Elles avaient toutes les normes de l'industrie qui avaient servi de référence à tant d'autres. Elles avaient presque certainement quelqu'un lors d'une réunion trimestrielle qui disait : « Nous avons tout ce qu'il nous faut. » Elles faisaient partie des 90 %.

Elles ne faisaient pas partie des 10 %.

C'était fin 2025. Les outils n'ont fait que s'affûter depuis. Les modèles les plus performants sont maintenant derrière des portes closes, confiés à un cercle contrôlé 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 faibles. Réfléchissez-y.

D'où vient cette confiance, et pourquoi elle n'est pas stupide

Voici ce que personne ne veut admettre : la confiance n'est pas irrationnelle, elle est simplement dépassée. Ces organisations ont dépensé de l'argent réel 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 la cathédrale d'acronymes que la sécurité informatique construit depuis la fin des années quatre-vingt-dix. Elles ont fait le travail pour l'environnement qu'elles comprenaient, et pendant longtemps, cet environnement a coopéré.

Puis tout a changé. L'IA est arrivée de manière inattendue, comme un avantage commercial, et non comme une menace pour la sécurité. Les équipes de produits l'ont propulsée. Les groupes de science des données l'ont dévorée. Les dirigeants qui voyaient leurs concurrents lancer des fonctionnalités d'IA en voulaient. L'équipe de sécurité a été consultée quelque part entre « nous serons en ligne dans deux semaines » et « pouvez-vous approuver cela d'ici vendredi ». À ce moment-là, les décisions architecturales étaient déjà prises, le modèle était sélectionné, le pipeline de données était construit, et les contrôles d'accès étaient les mêmes permissions 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 cela. Personne ne voulait être la personne qui ralentirait l'initiative mentionnée par le PDG lors de la réunion générale.

Pire encore, personne ne l'a vu comme une menace. Elle était là pour aider, elle était présentée comme une sauveuse pour les tâches routinières, capable de faire en quelques instants des choses répétitives qui prendraient des mois, voire plus, aux humains. Personne n'a jamais pensé quelles parties de votre défense étaient sécurisées uniquement en raison des innombrables heures de personnel qu'il faudrait pour trouver les failles. Commencez-vous à voir le lien?

C'est ainsi que 90 % de confiance coexistent avec 10 % de préparation. La confiance est réelle, méritée et dirigée vers l'ancien périmètre. L'écart concerne la nouvelle horde aux portes. Et la horde méthodique croît plus vite que la plupart des équipes ne peuvent la cartographier, ce qui nous amène à la partie qui empêche réellement les gens de dormir, ou devrait.

La partie qui vous coûte des clients

Le client de votre client n'envoie pas un courriel poli pour demander où se trouvent ses données. Il ne planifie pas de réunion avec votre responsable de la protection de la vie privée. Il ne lit pas votre page de conformité.

Ce qu'ils font, c'est remarquer un titre. Ou un fil de discussion 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 pourquoi je suis passé à [competitor]. » 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 que votre équipe de communication n'apprenne qu'elle doit rédiger une réponse.

La confiance ne s'érode pas dans une salle de conseil. Elle s'effrite dans une section de commentaires. Et au moment où vous savez que cela se produit, il est déjà trop tard.

L'écart 90/10 n'est pas un problème de métriques internes. C'est la distance entre ce que vos clients croient de votre sécurité et ce qui est réellement vrai. Lorsque cet écart se comble selon leurs conditions plutôt que les vôtres, aucune réunion ne peut le réparer. Aucun communiqué de presse ne peut défaire la rumeur. Le client qui vous faisait confiance n'envoie pas de courriel lorsqu'il part. Il part, tout simplement. Le seul signal que vous recevez est la ligne de revenus qui va dans la mauvaise direction et un fil de discussion que vous avez trouvé trop tard.

Les dix agences du Mexique comptaient 195 millions de contribuables qui n'avaient pas choisi de participer à cette histoire. Ces personnes ne peuvent pas annuler la fuite de leurs données. Elles ne peuvent pas annuler l'exposition de leurs dossiers fiscaux. Elles ne peuvent pas sciemment repousser les acteurs malveillants qui en profitent pour les escroquer. Et chaque service gouvernemental que ces agences fournissent porte désormais un astérisque qui n'était pas là en novembre 2025. Les agences fonctionnent toujours. La confiance, non. Cet écart entre le fonctionnement et la confiance est là où réside le coût réel, et c'est l'écart qu'aucun rapport trimestriel ne mesure.

Ce que personne n'a cartographié

Voici à quoi ressemble l'intérieur de cet écart dans un environnement d'entreprise typique, en ce moment, cette semaine.

Un modèle d'apprentissage automatique que le marketing a adopté il y a six mois est entraîné sur des données clients qui auraient dû être classifiées comme restreintes. Il ne l'a pas été, car le système de classification a été conçu pour les bases de données, et non pour les ensembles d'entraînement. Un agent d'IA au service d'assistance possède des autorisations héritées d'un compte de service qui a 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 rôle et le ticket a été enseveli sous onze autres priorités. Un pipeline d'inférence achemine les données d'interaction client via une plateforme dont la société mère est incorporée dans un pays que votre équipe de conformité n'a pas examiné, car le pipeline a été construit avant que la conformité ne soit informée du projet. Il fonctionnait, il était rapide, et la personne qui l'a construit a obtenu une promotion.

Aucun de ces scénarios n'est exotique. C'est le quotidien. Ce sont les équivalents en IA des problèmes d'infrastructure que nous rencontrons 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 que personne ne possède.

Le rapport 2025 d'Accenture sur l'état de la résilience en cybersécurité en donne les chiffres. 77 % des organisations manquent de pratiques de sécurité spécifiques aux données et à l'IA. Seulement 22 % ont des politiques régissant l'utilisation de l'IA générative. Ces chiffres sont cohérents avec ce que nous observons dans les entreprises canadiennes : l'équipe de sécurité sécurise l'infrastructure, l'équipe de données gouverne les données, l'équipe d'IA construit les modèles, et personne n'est responsable des jonctions entre eux.

Vous ne pouvez pas sécuriser ce que vous n'avez pas cartographié. Et la plupart des organisations, si elles sont honnêtes, ne peuvent pas vous dire combien de systèmes d'IA scrutent leur environnement en ce moment, qui y a accès, quelles données les alimentent, ou ce qui se passe quand l'un d'eux déraille un vendredi après-midi.

C'est ça, l'écart. Pas la brèche qui fait les gros titres. L'accumulation silencieuse de surfaces non cartographiées, de modèles non gouvernés et de permissions non révisées qui se situe entre ce que le conseil d'administration croit et ce qu'un attaquant avec un abonnement à un chatbot peut trouver en un après-midi.

Nous faisons ce genre de travail fondamental depuis plus de cinquante ans. Des environnements de données qui ont évolué sur des décennies, connectés par des intégrations que personne n'a documentées, régis par des politiques que personne n'a mises à jour. L'étiquette change tous les quelques années. Gouvernance des données. Préparation au nuage. Préparation à l'IA. Maintenant, sécurité de l'IA. Le travail sous-jacent est le même. Cela commence par savoir ce que vous avez réellement, et c'est le travail que la plupart des fournisseurs ignorent parce qu'il ne se présente pas bien en démonstration.

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L'article 2 porte sur ce qui arrive par l'écart, et à quelle vitesse. Vingt-sept secondes. C'est le temps d'évasion le plus rapide observé par CrowdStrike. Du premier système au mouvement latéral. Votre équipe d'intervention en cas d'incident a besoin de quarante-cinq minutes pour se joindre à un appel. Le pirate informatique à capuche sombre des photos d'archives a lui aussi perdu son emploi à cause de l'IA. Ce qui les a remplacés ne dort pas, ne négocie pas et ne se soucie pas du pays où vous vous trouvez. Ils sont plus rapides que vous.

Références

Accenture État de la résilience en cybersécurité 2025 (2 286 dirigeants) : 90 % non préparés aux attaques pilotées par l'IA, 10 % prêts, 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 adverses assistées par l'IA, temps d'évasion moyen de 29 minutes, 82 % de détections sans maliciel

Recherche de Gambit Security sur la violation de données au Mexique, février 2026: 150 Go exfiltrés de 10 agences, 195 millions de dossiers de contribuables, l'attaquant a utilisé Claude d'Anthropic et ChatGPT d'OpenAI

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