Une menace bien réelle, mais pas encore autonome

Le 4 février 2026, l'Agence nationale de la sécurité des systèmes d'information (ANSSI) a publié sa première synthèse consacrée à l'IA générative face aux attaques informatiques. Un document attendu, présenté par son directeur général Vincent Strubel comme un avant-goût du panorama annuel de la menace.

Le constat est double. D'un côté, l'agence confirme que des modèles d'IA générative sont utilisés et détournés à différentes étapes des cyberattaques. De l'autre, elle tempère les discours alarmistes : à ce jour, elle n'a identifié aucun système d'IA capable de mener seul, de bout en bout, une attaque informatique, et n'a pas connaissance d'attaques contre des acteurs français conduites intégralement par une IA.

« L'ANSSI n'a pas de preuve d'attaque à 100 % IA », résumait Hugo Mania, chef de projet intelligence artificielle à l'agence, lors d'une conférence en janvier.

Comment les pirates utilisent déjà l'IA

Si l'IA ne remplace pas encore les attaquants, elle leur fait gagner un temps considérable. Selon l'ANSSI, elle intervient aujourd'hui surtout à trois niveaux.

Le repérage des victimes. Les modèles de langage permettent de collecter et de synthétiser rapidement des informations publiques sur une cible : organigramme d'une entreprise, profils des salariés, habitudes de communication. Un travail de renseignement qui prenait des jours se fait désormais en quelques minutes.

L'ingénierie sociale. C'est l'usage le plus visible. E-mails de phishing rédigés sans la moindre faute, adaptés au ton de l'entreprise ciblée, faux sites web générés intégralement par IA, deepfakes audio et vidéo pour usurper l'identité d'un dirigeant : l'IA rend les arnaques plus crédibles et plus faciles à produire en masse. L'ANSSI dit d'ailleurs avoir observé à plusieurs reprises des sites frauduleux qui semblaient entièrement générés par des systèmes d'IA.

Le développement de programmes malveillants. Les attaquants s'appuient sur l'IA pour écrire, corriger ou adapter du code. Mais l'agence relève une limite importante : la découverte de vulnérabilités inédites et la mise au point des exploits correspondants dépendent encore largement de compétences humaines. Les outils disponibles, y compris sur les forums cybercriminels, restent selon elle trop instables pour trouver des failles « zero day » rapidement et en quantité.

Des usages qui varient selon le niveau des attaquants

Tous les pirates ne tirent pas le même profit de l'IA. Pour les cybercriminels peu expérimentés, elle abaisse la barrière d'entrée et permet de lancer des campagnes qu'ils n'auraient pas su mener seuls. Pour les groupes les plus avancés, notamment ceux liés à des États, elle sert surtout à accélérer et industrialiser des opérations déjà maîtrisées. Google avait ainsi révélé que son assistant Gemini avait été sollicité par des dizaines de groupes de hackers travaillant pour des États.

Quand l'IA devient elle-même une cible

L'autre enseignement de la synthèse de l'ANSSI est moins connu du grand public : les systèmes d'IA ne sont pas seulement des outils pour les attaquants, ils deviennent aussi des cibles. À mesure que les entreprises les intègrent à leurs services, elles ouvrent de nouvelles portes d'entrée.

L'empoisonnement des données. Un modèle d'IA apprend à partir d'immenses volumes de données. Si un attaquant parvient à y glisser des contenus piégés, il peut influencer son comportement. Une étude britannique, menée notamment par l'AI Security Institute et l'Alan Turing Institute, a montré qu'un nombre étonnamment faible de documents malveillants pouvait suffire à corrompre un modèle. L'ANSSI indique ne pas avoir observé ce type d'attaque en France, mais juge le risque bien réel.

Les modèles piégés. De nombreux modèles d'IA sont téléchargeables librement, notamment pour générer du code. L'agence alerte sur l'existence de modèles malveillants ou compromis, capables d'installer une porte dérobée sur la machine de l'utilisateur dès leur téléchargement.

La manipulation par les instructions. Un assistant d'IA connecté à des outils, à une messagerie ou à des documents peut être détourné par des instructions cachées dans un contenu qu'il lit : une page web, un e-mail, un fichier. L'attaquant n'a alors plus besoin de pirater le système, il lui suffit de le convaincre.

Les fuites de données internes. Enfin, le risque le plus quotidien vient souvent de l'intérieur : des salariés qui copient des documents confidentiels, du code ou des données clients dans des outils d'IA publics, sans mesurer où vont ces informations.

Les entreprises en première ligne

Pour les organisations, l'enjeu dépasse la simple vigilance face au phishing. Dès 2024, l'ANSSI avait publié un guide de recommandations de sécurité pour les systèmes d'IA générative, avec plus d'une trentaine de mesures concrètes. Parmi elles : éviter d'entraîner un modèle sur des données sensibles qui ne devraient pas être accessibles aux utilisateurs, cloisonner les environnements, contrôler strictement le code généré par l'IA avant de le mettre en production.

L'agence insiste aussi sur un point : les usages évoluent si vite, côté attaquants comme côté organisations, que l'évaluation de la menace doit être révisée régulièrement. Ce qui est vrai aujourd'hui ne le sera peut-être plus dans six mois.

L'IA, aussi un allié pour les défenseurs

Si l'IA arme les attaquants, elle renforce aussi ceux qui les combattent. Les équipes de cybersécurité l'utilisent désormais pour trier des milliers d'alertes, repérer des comportements anormaux sur un réseau ou analyser plus vite un logiciel malveillant.

Elle commence aussi à aider à trouver des failles avant les pirates. Fin 2024, un système d'IA développé par Google, baptisé Big Sleep, a démontré sa capacité à découvrir une vulnérabilité réelle dans un logiciel largement utilisé. Un signal fort : la course entre attaquants et défenseurs se joue désormais aussi sur le terrain de l'automatisation.

Reste une question d'équilibre. Les attaquants n'ont besoin de réussir qu'une fois ; les défenseurs, eux, doivent tout protéger, tout le temps. L'IA pourrait accentuer cette asymétrie, ou au contraire la réduire, selon la vitesse à laquelle chaque camp s'en empare.

Un cadre réglementaire qui se met en place

Face à ces enjeux, l'Europe a commencé à légiférer. Le règlement européen sur l'intelligence artificielle, l'AI Act, impose depuis le 2 août 2026 des obligations de transparence sur les contenus générés par IA, dont les deepfakes, qui doivent être signalés comme tels. Il exige aussi des systèmes d'IA considérés comme à haut risque un niveau élevé de robustesse et de cybersécurité, des obligations dont l'application a été repoussée à décembre 2027.

Ces règles ne suffiront pas à empêcher les criminels, qui ne respectent par définition aucune loi. Mais elles poussent les éditeurs d'IA à mieux sécuriser leurs outils et à limiter leur détournement.

Ce que ça change pour vous

Pour les particuliers comme pour les entreprises, l'arrivée de l'IA dans la cybercriminalité impose de revoir quelques réflexes. Les anciens signaux d'alerte, comme les fautes d'orthographe dans un message frauduleux, ne sont plus fiables. Une voix familière au téléphone ou une vidéo d'un dirigeant ne constituent plus une preuve d'identité.

La meilleure protection reste la vérification par un autre canal : rappeler la personne sur un numéro connu, se connecter directement à son espace client plutôt que de cliquer sur un lien, instaurer une double validation pour les paiements sensibles. Côté entreprises, encadrer l'usage des outils d'IA par les salariés et former les équipes devient aussi important que d'installer un antivirus.

L'IA ne crée pas de nouvelles arnaques ex nihilo : elle rend les anciennes plus efficaces. Une raison de plus pour ne pas baisser la garde.

Sources

Cet article s'appuie principalement sur les publications de l'agence nationale de cybersécurité.

• ANSSI : synthèse de la menace sur l'IA générative face aux attaques informatiques : présentation de la synthèse publiée le 4 février 2026.