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 2025 : êtes-vous prêts pour les attaques propulsées par l'IA qui sont déjà parmi nous ? 90 % ne l'étaient pas. 10 % l'étaient. Mêmes répondants, même sondage, 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 dans les conseils d'administration et la réalité qui finit par s'imposer brutalement.
Gardez cela en tête, nous y reviendrons.
D'abord, l'histoire de quelqu'un qui a découvert cet écart avant les personnes responsables de le combler.
Une personne, deux agents 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 prétendaient que l'IA participait à un programme légitime de chasse aux bogues, le genre de test de sécurité éthique pour lequel les entreprises paient réellement.
Claude a refusé. Puis il a refusé à nouveau. Ensuite, après suffisamment de reformulations et de patience, avec cette persistance spécifique 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 agents conversationnels grand public pour scanner les réseaux du gouvernement mexicain à la recherche de vulnérabilités, rédiger du code d'exploitation, créer des outils d'automatisation et extraire systématiquement des données de dix agences fédérales et étatiques. Quand Claude hésitait, ChatGPT comblait les lacunes. Gambit Security, la firme qui a découvert l'affaire, a rapporté 150 Go exfiltrés. 195 millions de dossiers de contribuables. Données biométriques, adresses, déclarations de revenus, tout y est. Il ne s'agissait pas d'un État doté d'un programme cyber à un milliard de dollars. Ni de Fancy Bear (l'unité cyber du renseignement militaire russe) ou du groupe Lazarus (l'opération de piratage la plus prolifique de Corée du Nord). Juste une personne, deux abonnements à des agents conversationnels coûtant moins cher que Netflix, et le genre d'entêtement que votre tante déploie pour un retour après le lendemain de Noël.
Les agences touchées ? Elles avaient des pare-feu. Elles avaient de la surveillance. Elles avaient des politiques. Elles respectaient toutes les normes de l'industrie qui servaient de référence à tant d'autres. Elles avaient presque certainement quelqu'un dans une réunion trimestrielle pour dire « 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 se perfectionner depuis. Les modèles les plus performants sont désormais 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 en raison des contrôles à l'exportation américains avant d'être autorisée à revenir. L'affaire du Mexique a été réalisée avec des outils de base. Méditez là-dessus.
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 vraies sommes pour leur sécurité. Pendant des années. SOC, SIEM, pare-feu, protection des terminaux, cadres de conformité, cycles d'audit, toute la cathédrale d'acronymes que la sécurité informatique bâtit 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 par la bande, comme un avantage commercial, et non comme une menace pour la sécurité. Les équipes produit l'ont imposée. Les groupes de science des données l'ont dévorée. Les dirigeants qui voyaient leurs concurrents lancer des fonctionnalités basées sur l'IA en voulaient aussi. L'équipe de sécurité a été consultée quelque part entre « nous lançons le projet dans deux semaines » et « pouvez-vous valider cela d'ici vendredi ». À ce stade, les décisions architecturales étaient déjà prises, le modèle sélectionné, le pipeline de données construit, et les contrôles d'accès étaient ceux qui existaient déjà sur l'entrepôt de données original, 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 cela. Personne ne voulait être la personne qui ralentissait l'initiative mentionnée par le PDG lors de la réunion générale.
Pire encore, personne ne voyait cela comme une menace. L'IA était là pour aider, promue comme un sauveur 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 parties de votre défense qui n'étaient sécurisées que par le nombre infini d'heures de travail nécessaires pour trouver les failles. Vous commencez à voir le lien ?
C'est ainsi que 90 % de confiance coexistent avec 10 % de préparation. La confiance est réelle, méritée et tournée vers l'ancien périmètre. L'écart concerne la nouvelle horde 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 réellement les gens de dormir, ou qui devrait le faire.
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 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, l'air de rien, que l'entreprise qu'ils utilisent tous deux a eu « un problème de données ». Pas avec colère. Pire : avec désinvolture. « C'est pour ça que je suis passé à [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 votre équipe de communication ne sache 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 vous en rendez compte, il est déjà trop tard.
L'écart de 90/10 n'est pas un problème de mesures internes. C'est la distance entre ce que vos clients croient de votre sécurité et ce qui est réellement vrai. Lorsque cet écart se referme selon leurs conditions plutôt que les vôtres, aucune réunion ne peut y remédier. Aucun communiqué de presse ne peut annuler la rumeur. Le client qui vous faisait confiance ne vous envoie pas d'e-mail lorsqu'il part. Il part, tout simplement. Le seul signal que vous recevez est la courbe des revenus qui prend 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'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, les acteurs malveillants de s'en servir pour les escroquer. Et chaque service gouvernemental fourni par ces agences porte désormais un astérisque qui n'existait pas en novembre 2025. Les agences fonctionnent toujours. La confiance, elle, a disparu. 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 une entreprise typique, en ce moment même, cette semaine.
Un modèle d'apprentissage automatique adopté par le marketing il y a six mois est entraîné sur des données clients qui auraient dû être classées comme restreintes. Ce n'était pas le cas, car le système de classification était conçu pour des bases de données, et non pour des ensembles d'entraînement. Un agent IA au service d'assistance dispose d'autorisations héritées d'un compte de service créé 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 enterré sous onze autres priorités. Un pipeline d'inférence achemine les données d'interaction client via une plateforme dont la société mère est constituée 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. Ça fonctionnait, c'était rapide, et la personne qui l'a construit a été promue.
Rien de tout cela n'est exotique. C'est le quotidien. C'est l'équivalent IA des problèmes d'infrastructure que nous découvrons 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 sur l'état de la résilience en cybersécurité d'Accenture met des chiffres là-dessus. 77 % des organisations manquent 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 que nous observons dans les entreprises canadiennes : l'équipe de sécurité sécurise l'infrastructure, l'équipe de données gouverne les données, l'équipe 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 lorsque l'un d'eux déraille un vendredi après-midi.
C'est là que se trouve l'écart. Pas dans la brèche médiatisée qui fait les manchettes. L'accumulation silencieuse de surfaces non cartographiées, de modèles non gouvernés et d'autorisations non examinées qui se situe entre ce que croit la direction et ce qu'un attaquant avec un abonnement à un chatbot peut trouver en un après-midi.
Nous effectuons ce type de travail fondamental depuis plus de cinquante ans. Des environnements de données qui ont grandi au fil 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 cloud. Préparation à l'IA. Maintenant, sécurité de l'IA. Le travail sous-jacent reste le même. Il commence par savoir ce que vous possédez réellement, et c'est le travail que la plupart des fournisseurs évitent parce qu'il ne se prête pas bien aux démonstrations.
À lire ensuite
Le deuxième article porte sur ce qui traverse cet écart, et à quelle vitesse. Vingt-sept secondes. C'est le temps de percée le plus rapide observé par CrowdStrike. Du premier système au mouvement latéral. Votre équipe de réponse aux incidents a besoin de quarante-cinq minutes pour se réunir. Le pirate informatique à capuche des photos d'archives a lui aussi perdu son emploi au profit de l'IA. Ce qui l'a remplacé ne dort pas, ne négocie pas et ne se soucie pas du pays où vous vous trouvez. Ils sont plus rapides que vous.
Citations
Rapport 2025 sur l'état de la résilience en cybersécurité d'Accenture (2 286 cadres) : 90 % ne sont pas prêts pour les attaques basées sur l'IA, 10 % sont 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 2026 de CrowdStrike : augmentation de 89 % des opérations adverses basées sur l'IA, temps de percée moyen de 29 minutes, 82 % de détections sans logiciel malveillant
Recherche de Gambit Security sur la brèche 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
