IA et cybersécurité :  pourquoi l’humain reste indispensable ?

L’IA dans la cybersécurité, de quoi parle-t-on ?

D’abord, quelques définitions de l’IA et de la cybersécurité

Commençons par le commencement. 

Tout d’abord, l’intelligence artificielle (IA), c’est la capacité d’un programme informatique à imiter certaines facultés humaines : apprendre, analyser, prédire ou encore prendre des décisions. On parle souvent d’algorithmes capables de détecter des schémas, de traiter de grandes quantités de données ou de s’améliorer au fil du temps. Il existe plusieurs sortes d’IA, dont l’IA générative, la plus prometteuse et populaire (ChatGPT, Suno.ai, Midjourney, DALL-E sont des IA génératives par exemple). 

L’IA dans la cybersécurité, c’est avant tout l’utilisation de ces technologies intelligentes pour détecter plus vite, analyser plus précisément, et réagir plus efficacement aux menaces numériques. En effet, la cybersécurité regroupe toutes les réglementations, pratiques et actions de protection de nos systèmes informatiques, de nos outils numériques, de nos données et de nos communications contre les attaques malveillantes.

Par exemple, que ce soit chez les entreprises ou les particuliers, on ne compte plus les e-mails frauduleux reçus chaque année : ainsi, un tiers de tous les emails reçus sont indésirables, et 2,3 % d’entre eux contiennent un contenu malveillant ! Vous savez, ces e-mails qui vous disent que vous devez 3 € pour savoir où est votre colis ? Ou qui vous expliquent que votre tante a besoin d’un virement très – très – rapidement ? Ou encore que le nom de domaine de votre site web a un souci ? Et bien grâce à l’IA, des solutions peuvent filtrer ces tentatives de phishing plus intelligemment qu’un simple filtre antispam. L’IA analyse non seulement le contenu du message, mais aussi son style, son origine, et les habitudes de réception du destinataire.

IA et cybersécurité, retour sur leur histoire

L’intelligence artificielle, ce n’est pas juste une tendance des années 2020. Elle existe depuis bien plus longtemps, même si elle a beaucoup évolué. Dès les années 1980, on trouve déjà des traces d’utilisation de l’IA dans des systèmes de cybersécurité, notamment via des algorithmes dits « experts ». Ces programmes pouvaient analyser des menaces connues et déclencher des alertes, mais restaient limités à ce qu’on leur avait explicitement appris.

L’intelligence artificielle arrive réellement sur le devant de la scène en 1997, portée par un exploit emblématique : la victoire de l’ordinateur Deep Blue d’IBM face au champion du monde d’échecs Garry Kasparov.

Depuis, la donne a changé. Avec l’explosion des données, la multiplication des appareils connectés et l’évolution constante des menaces, les entreprises – petites ou grandes – n’ont plus d’autre choix que d’adapter leur défense. Et l’IA devient un allié de taille… mais aussi un nouveau défi. 

Car les cybercriminels s’en servent eux aussi pour lancer des attaques plus ciblées, plus rapides, plus difficiles à détecter. Par exemple, des malwares capables de modifier leur comportement en fonction de l’environnement, ou des e-mails de phishing écrits en langage ultra-naturel grâce à des modèles génératifs. Autrement dit : il faut une IA… pour combattre une autre IA. 

Les usages actuels de l’IA dans la cybersécurité

Aujourd’hui, l’IA ne se contente plus d’observer passivement. Elle est active, prédictive et parfois même autonome dans ses décisions.

Elle peut jouer plusieurs rôles clés : 

• Dans la surveillance des réseaux : là où un humain doit forcément aller se coucher, l’IA est capable de veiller 24h/24 sur les flux de données, les connexions entrantes et sortantes, sans pause café. Elle repère les signaux faibles et les anomalies qui pourraient passer inaperçues à l’œil humain.
• Dans la gestion de très grandes quantités de données : au sein d’une organisation, on peut générer des milliers de connexions par jour. Une IA peut les trier, les classer et détecter une menace en analysant l’ensemble comme un puzzle géant.
• Dans la détection de comportements suspects : elle apprend ce qui est « normal » pour un utilisateur (par exemple, se connecter chaque matin depuis Bordeaux) et détecte les déviations (une connexion à 3h du matin depuis Bucarest).
• Dans l’analyse prédictive : en croisant des données historiques et en repérant des patterns, l’IA peut anticiper certains types d’attaques avant même qu’elles ne se produisent. C’est comme avoir une météo de la cybersécurité.
• Dans l’automatisation et l’apprentissage : grâce à l’IA générative et à l’apprentissage automatique, les systèmes deviennent capables de s’améliorer avec le temps. Ils peuvent distinguer plus finement un comportement bénin d’un comportement pathologique. En résumé, ils gagnent en finesse.

Et tout cela, on le retrouve déjà dans plusieurs outils accessibles, tels que des antivirus intelligents qui ne se contentent plus de listes de virus connues, mais qui analysent les comportements en temps réel, des pare-feux comportementaux, qui adaptent leur réponse en fonction de l’activité observée, ou encore des systèmes de scoring de menaces, qui attribuent une note de dangerosité à chaque événement détecté pour prioriser les alertes.

L’IA et l’humain : une complémentarité gagnante en matière de cybersécurité

Quand on parle de cybersécurité, il ne s’agit pas de choisir entre l’IA et l’humain. En réalité, les deux se complètent très bien et forment une équipe redoutablement efficace.

Face à un risque ou une attaque réelle, le processus se découpe ainsi en trois grandes étapes :

1. La surveillance : des comportements suspects, des systèmes informatiques, des données et de tout ce qui peut faire l’objet d’une cyberattaque. 
2. La détection : une fois une anomalie repérée, il faut évaluer la nature du risque. Tentative de phishing ? Intrusion sur le réseau ? Comportement utilisateur inhabituel ? 
3. La réponse: faut-il bloquer, isoler ou analyser plus en profondeur l’incident ? Comment empêcher cette cyberattaque de se passer une nouvelle fois ? La réponse doit être rapide et complète pour limiter les futurs risques ! 

Voyons comment l’humain et l’IA travaillent ensemble à chacune de ces étapes. 

L’IA repère en solo et interprète… avec l’humain !

Là où l’intelligence artificielle brille, c’est dans la gestion massive de données. Elle peut analyser des millions de points d’information à la seconde : logs systèmes, historiques de connexion, flux réseau, et même des signaux venus d’objets connectés. Trop pour un cerveau humain, mais parfait pour un algorithme bien entraîné.

Elle repère ce qui sort de l’ordinaire bien plus facilement et rapidement que l’humain. Un pic d’activité inattendu, un utilisateur qui se connecte depuis un nouvel appareil, un fichier qui circule à une vitesse anormale… Elle ne comprend pas forcément ce que cela veut dire, mais elle est mesure de décréter que ça mérite un œil humain. 

Grâce à l’IA, les analystes et techniciens ne perdent plus de temps sur des faux positifs ou des comportements habituels. Ils peuvent se concentrer sur ce qui compte vraiment, là où leur expertise a le plus de valeur.

Ce duo IA + humain, c’est un peu comme un chien de garde hyper-entraîné qui vous réveille au moindre bruit suspect… mais vous laisse le soin d’aller voir si c’est le facteur ou un cambrioleur. Une complémentarité qui permet d’allier rapidité, efficacité et discernement dans la réponse aux menaces.

L’IA automatise, l’humain décide

L’un des grands atouts de l’intelligence artificielle, c’est sa capacité à apprendre vite. Très vite. Grâce à l’automatisation, elle peut analyser des milliers de cas, identifier des tendances, et ajuster ses réactions en temps réel. Elle devient ainsi capable non seulement de détecter des incidents, mais aussi de proposer des réponses adaptées, voire de les mettre en œuvre automatiquement dans certains cas simples.

Par exemple, si elle repère une tentative d’intrusion depuis une adresse IP classée comme dangereuse, elle peut bloquer l’accès en quelques secondes. Si un fichier suspect est téléchargé, elle peut le mettre en quarantaine immédiatement. Tout cela sans attendre l’intervention humaine. Une rapidité qui peut s’avérer précieuse, notamment pour les petites structures qui n’ont pas forcément une équipe dédiée à la cybersécurité. 

L’efficacité ne suffit toutefois pas toujours. L’IA agit selon des modèles, des algorithmes, des statistiques. Elle ne comprend pas (encore) la subtilité d’un contexte métier, la spécificité d’une situation humaine, ni les implications stratégiques d’un choix. L’humain garde donc l’avantage et reste essentiel pour qualifier une alerte, pour savoir si une réponse automatique est pertinente, ou pour prendre en compte les enjeux globaux d’une entreprise.

Sans supervision humaine, gare aux risques d’erreurs ou de biais !

Si l’intelligence artificielle offre des perspectives prometteuses en cybersécurité, elle n’est pas infaillible. L’un des premiers risques, ce sont les erreurs d’interprétation. Une IA peut très bien détecter une menace là où il n’y en a pas (un faux positif) et bloquer l’accès à un service parfaitement légitime. À l’inverse, elle peut aussi manquer une attaque plus subtile, passer à côté d’un comportement réellement suspect : c’est le faux négatif. 

Dans les deux cas, seule l’intervention d’un expert humain peut remettre les choses dans le bon ordre et réajuster l’analyse.

Il faut aussi garder à l’esprit que les algorithmes n’apprennent pas dans le vide. Leur efficacité repose sur les données qu’on leur fournit. Si ces données sont incomplètes, déséquilibrées ou tout simplement biaisées, l’IA peut, sans le vouloir, reproduire des erreurs ou même des discriminations. 

Quelques exemples des limites de l’IA selon les données : 

• Un système entraîné uniquement avec des données venant de grandes entreprises pourrait mal interpréter le comportement d’une plus petite structure, simplement parce qu’il n’a jamais « vu » ce type de contexte.
• Un algorithme de recrutement pourrait sous-évaluer un CV car il ne reconnaît pas certaines formations ou expériences du candidat.
• Un outil de scoring bancaire peut refuser un prêt à un travailleur indépendant, car ses revenus ne correspondent pas aux modèles standards utilisés pour les salariés de grandes entreprises.
• Une IA de recommandation peut proposer uniquement des solutions coûteuses ou complexes, inadaptées aux besoins réels d’une petite organisation.

C’est bien là une autre limite importante : le manque de compréhension du contexte. Une IA peut signaler une activité comme suspecte – une connexion tardive ou un transfert massif de fichiers – sans savoir que, ce soir-là, une équipe était exceptionnellement en astreinte pour un projet urgent. Là où une IA peut voir une alerte, un humain peut y voir une situation métier normale.

Et concrètement, comment l’IA peut-elle améliorer la détection des cybermenaces ?

L’un des apports les plus visibles – et les plus puissants – de l’intelligence artificielle dans la détection de certaines cybermenaces, c’est sa capacité à voir ce que nous ne voyons pas. Des comportements suspects, des micro-anomalies, des variations dans les flux de données que l’œil humain, même expérimenté, ne pourrait pas repérer à temps. 

Elle peut aussi jouer un rôle essentiel dans le tri des alertes. Car dans un monde où chaque jour des milliers de tentatives d’intrusion ou de comportements inhabituels sont signalés, il faut pouvoir distinguer ce qui est critique de ce qui est simplement inhabituel mais sans danger. 

Grâce à sa capacité d’apprentissage, elle peut aller au-delà des bases de données traditionnelles et peut ainsi détecter des menaces encore inconnues, des attaques inédites, des modes opératoires jamais vus auparavant. 

Elle est aussi en mesure de gérer en temps réel des volumes colossaux de données. Par exemple, dans un Security Operation Center (SOC), une équipe spécialisée dont la mission est de surveiller, détecter, analyser et répondre aux incidents de cybersécurité dans une entreprise, les analystes peuvent recevoir des milliers d’alertes par jour. Une surcharge d’informations qui rend difficile la hiérarchisation et la réactivité. L’IA vient alors jouer un rôle de soutien stratégique en filtrant, analysant, et permettant de prendre des décisions plus éclairées, plus vite.

Et c’est justement là l’un des gains majeurs : le temps. L’IA permet une réponse beaucoup plus rapide, souvent avant que les dégâts ne soient trop importants.

Quel avenir pour l’IA dans la lutte contre les cyberattaques ?

Ce que nous voyons aujourd’hui avec l’IA en cybersécurité n’est qu’un début. Les dispositifs actuels, bien qu’impressionnants, sont encore principalement réactifs : ils surveillent, détectent, trient et alertent. Mais demain, il est tout à fait possible que nous basculions dans une nouvelle dimension : celle de l’IA prédictive.

Imaginez une intelligence capable d’anticiper une attaque avant qu’elle ne survienne.

En repérant des signaux faibles – un pic de trafic, des connexions suspectes ou des tentatives de phishing répétées – l’IA pourrait détecter les signes avant-coureurs d’une cybermenace. Ce serait un peu comme une météo des risques numériques, capable de dire : « Attention, la configuration actuelle ressemble fortement à ce qu’on a observé juste avant une attaque dans d’autres contextes. » Bien qu’il reste du chemin à faire pour les technologies d’IA afin d’avoir cette capacité de précision et de prédiction, cela pourrait bien être le mode de fonctionnement de la cybersécurité de demain. 

Mais si cette évolution a lieu, elle passera aussi par l’intelligence collective. Pourquoi ? Parce que l’IA « collaborative » ou d’apprentissage fédéré fait de plus en plus de bruits. Le principe ? Avoir plusieurs systèmes qui apprennent ensemble sans forcément partager leurs données sensibles. Nous le voyons dans le monde professionnel avec l’apprentissage collaboratif inter-entreprises : chaque organisation garde ses données en local, mais partage avec les autres les leçons tirées des cyberattaques qu’elle a subies (types d’attaques, signaux détectés, réponses apportées). En croisant ces expériences, l’IA peut s’entraîner à reconnaître plus vite des schémas malveillants. Une manière de renforcer collectivement la cybersécurité, sans compromis sur la confidentialité.

Dès lors, plus l’IA devient puissante, plus la formation des professionnels de la cybersécurité devient indispensable. Non pas pour faire « comme avant », mais pour apprendre à piloter ces nouveaux outils, à comprendre leurs limites, à interpréter leurs alertes et à corriger leurs biais. Face à l’automatisation croissante, c’est bien la compétence humaine, la capacité à prendre du recul, à contextualiser et à décider, qui fera la différence.

💡Le saviez-vous ?

Tous les outils d’IA comme ChatGPT, Gemini, Copilot s’appuient sur des bases de données construites par des humains. Résultat : leurs réponses peuvent être biaisées, influencées par le tri des sources. On appelle ça le « biais de l’IA » ou le « biais de machine learning. » Il est donc essentiel de garder un esprit critique, de toujours vérifier une information avant de la prendre pour acquise.

Deepfakes, phishing, hameçonnage…comment l’IA est-elle utilisée comme cybermenace ?

Quand l’IA sert les criminels

Si l’IA peut jouer un rôle clé dans la lutte contre les cybermenaces, elle peut aussi être un facteur aggravant et rendre celles-ci encore plus dangereuses pour les systèmes informatiques. Attaques plus rapides, plus intelligentes, plus discrètes, plus personnalisées, plus difficiles à détecter…  Les cybermenaces dopées à l’IA ne sont pas à négliger.

• L’un des usages des cybercriminels à surveiller de très près est la création automatisée de logiciels malveillants. Grâce à l’IA, il est désormais possible de générer du code malveillant en quelques clics, de le faire évoluer pour contourner les antivirus classiques, et même de piloter des réseaux de machines infectées, les fameux « botnets », de manière autonome. Ces botnets « intelligents » peuvent changer de tactique, s’adapter aux défenses en place, et rester discrets plus longtemps.

• Le phishing, ou hameçonnage, a lui aussi fait un bond en avant. Les messages frauduleux ne sont plus bourrés de fautes et mal rédigés. L’IA permet de générer des e-mails parfaitement crédibles, adaptés au profil de la cible, avec un ton professionnel et des arguments personnalisés. On peut même y ajouter des fausses photos, vidéos, ou documents officiels générés automatiquement, rendant l’arnaque encore plus convaincante.

• L’usurpation d’identité, notamment via les deepfakes, est devenue un véritable fléau. Imaginez recevoir un appel de votre PDG vous demandant en urgence un virement important… Sauf que ce n’est pas vraiment lui au bout du fil. Sa voix a été clonée, sa demande semble crédible, le ton est pressant — et pourtant, tout est faux.

Quelques astuces pour rester prudent en toutes circonstances

Ce n’est plus de la science-fiction : les deepfakes vocaux et vidéo sont aujourd’hui utilisés pour tromper, manipuler et détourner des fonds.

Face à ce type de manipulations sophistiquées, il est essentiel de redoubler de vigilance, car même les interlocuteurs les plus familiers peuvent ne pas être ceux qu’ils prétendent être. Pour s’en prémunir, quelques réflexes simples peuvent faire toute la différence :

• Vérifiez toujours par un second canal (e-mail, SMS, messagerie interne) toute demande inhabituelle ou urgente.
• Méfiez-vous des appels ou messages pressants, surtout s’ils demandent une action financière immédiate.
• Soyez attentifs à la qualité de la voix ou de l’image : des intonations étranges, des mouvements de lèvres désynchronisés ou un ton trop neutre peuvent trahir une imitation.
• Analysez toujours le libellé de l’adresse e-mail de l’expéditeur d’un mail qui vous paraît douteux, et notamment ce qu’il y a après l’arobase : correspond-il au site internet de l’organisation concernée ?

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Conclusion

C’est clair : l’intelligence artificielle transforme la manière dont on détecte, analyse et répond aux menaces, en offrant des capacités de traitement et d’anticipation inédites. Pour les professionnels comme pour les particuliers, elle représente une alliée précieuse, capable de filtrer l’essentiel du bruit pour se concentrer sur les véritables dangers.

Mais cette technologie, aussi puissante soit-elle, n’est pas magique. Elle comporte des limites, des biais, et peut elle-même devenir un outil aux mains des cybercriminels. Deepfakes, phishing ciblé, logiciels malveillants générés automatiquement : l’IA est utilisée des deux côtés du champ de bataille numérique.
C’est pourquoi le facteur humain reste plus que jamais essentiel. En tant qu’utilisateur comme en tant que collaborateur, il est plus que jamais indispensable de rester aux aguets. Former, sensibiliser, développer un esprit critique face aux outils d’IA, tout en construisant des collaborations homme-machine intelligentes et maîtrisées, voilà le véritable défi de demain. Sans oublier que l’IA n’est pas surpuissante : c’est un ensemble d’algorithmes écrits par les humains, qui est en mesure d’apporter de nombreuses optimisations positives dans le monde professionnel. Comme tout nouvel outil, l’important est de savoir s’en servir mais aussi de savoir au service de quoi on s’en sert.

Article rédigé par les experts du .fr

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