La banque traditionnelle est-elle prête à se défendre contre l'IA ?

• L'IA change la vitesse et la fréquence à laquelle une vulnérabilité peut être explorée.
• Le risque concerne également les fournisseurs technologiques des institutions financières.

Le piratage des portefeuilles matériels Coldcard a remis la sécurité au centre de la conversation sur le bitcoin (BTC). Cet épisode a cependant laissé une distinction importante : le protocole Bitcoin n'a pas été compromis. L'attaque a touché un outil utilisé par les utilisateurs pour garder leurs fonds en sécurité.

Cette nuance permet d'élargir la perspective. L'intelligence artificielle (IA) augmente la capacité à détecter et à exploiter les vulnérabilités, et ce risque ne se limite pas à l'écosystème des cryptomonnaies. La banque traditionnelle dépend également d'applications, de logiciels, de fournisseurs technologiques et de systèmes connectés qui peuvent devenir des points d'entrée.

La différence réside dans l'échelle des conséquences. Une vulnérabilité dans un dispositif peut affecter ses utilisateurs. Dans le système financier, où de nombreuses banques partagent des fournisseurs, des services cloud et des technologies, une même faille peut simultanément toucher plusieurs institutions et se transformer en un problème de stabilité financière. C'est la thèse que divers organismes ont commencé à souligner ces derniers mois.

En mai, le secrétaire au Trésor des États-Unis, Scott Bessent, a directement exprimé ses préoccupations à Wall Street. Après avoir rencontré le président de la Réserve fédérale (Fed), Jerome Powell, avec des dirigeants de grandes banques américaines pour discuter des capacités des modèles avancés d'intelligence artificielle, il a été interrogé sur la possibilité que ces outils soient utilisés pour pirater des comptes bancaires. Sa réponse a été brève : "Ils devraient s'inquiéter".
Le secrétaire au Trésor des États-Unis, Scott Bessent. Source : @NBCNews -- YouTube.

Bessent a également expliqué qu'il y avait eu un saut significatif dans les capacités des grands modèles de langage et a souligné la nécessité de trouver un équilibre entre le maintien du leadership technologique des États-Unis et la protection de son système financier.

Le problème n'est plus de trouver une faille, mais de le faire avant {#h-le-probleme-n-est-plus-de-trouver-une-faille-mais-de-le-faire-avant}

Un rapport publié en juin par des chercheurs du Fonds monétaire international (FMI) permet de comprendre pourquoi l'avertissement va au-delà d'un compte bancaire individuel.

Selon l'organisme, le principal changement introduit par l'IA ne consiste pas nécessairement à inventer de nouvelles modalités d'attaque. Ce qui change, c'est la vitesse, la fréquence et l'ampleur avec lesquelles les vulnérabilités peuvent être découvertes et potentiellement exploitées.

Ce facteur réduit un avantage que les défenseurs avaient depuis des années : le temps.

Le FMI cite des données de CrowdStrike selon lesquelles l'activité des attaquants assistés par l'IA a augmenté de 89 % entre 2024 et 2025, tandis que le temps moyen nécessaire pour se déplacer dans un réseau une fois l'accès obtenu est tombé à 29 minutes, une réduction de 65 %. Dans les cas les plus extrêmes, ce mouvement s'est produit en quelques secondes.

C'est là qu'apparaît l'une des plus grandes difficultés pour les banques. Leurs systèmes peuvent être fermés au public, mais ils ne sont pas isolés. Les banques, les marchés et les systèmes de paiement dépendent de plateformes cloud, de systèmes d'exploitation, de logiciels partagés et de fournisseurs technologiques.

Dans ce sens, le FMI avertit que cette architecture génère une "exposition corrélée". Si plusieurs institutions utilisent un même composant vulnérable, l'IA peut faciliter l'identification et l'attaque de cette faiblesse dans plusieurs d'entre elles dans un délai très court.

C'est-à-dire que le risque n'est plus seulement qu'un attaquant parvienne à pénétrer dans une banque. Le véritable problème apparaît lorsque la même porte existe dans de nombreuses banques en même temps.

Le graphique montre que les vulnérabilités sont de plus en plus exploitées rapidement et avant qu'il y ait une marge pour réagir (zero-day). Depuis 2018, les points se déplacent vers moins de jours et une plus grande proportion d'attaques : en ce qui concerne 2026, le taux dépasse les 70 %, tandis que le temps moyen d'exploitation se rapproche de zéro.
L'axe horizontal indique le temps moyen, en jours, qu'il faut pour qu'une faille soit exploitée. Source : Fonds Monétaire International (IA).

Wall Street cherche déjà les fissures {#h-wall-street-ya-esta-buscando-las-grietas}

Les avertissements ne sont pas purement théoriques. De grandes banques américaines ont commencé à utiliser des outils avancés d'IA pour examiner leurs propres systèmes.

Reuters a rapporté en mai que des entités comme JPMorgan Chase, Goldman Sachs, Citigroup, Bank of America et Morgan Stanley ont eu accès à Mythos, un modèle d'Anthropic spécialisé en cybersécurité, comme l'a expliqué CriptoNoticias. Les tests ont commencé à révéler des centaines, voire des milliers de vulnérabilités à faible et moyen risque que les banques ont dû examiner plus rapidement que d'habitude.

Le problème n'était pas nécessairement de trouver une faille critique isolée. Mythos a montré sa capacité à connecter plusieurs vulnérabilités mineures pour les transformer en une voie d'attaque plus dangereuse, ce qui peut nécessiter beaucoup plus de temps pour une équipe humaine.

🤖 L'IA Claude Mythos d'Anthropic a découvert des vulnérabilités dans HAWK, un algorithme de signature numérique post-quantique actuellement évalué par le NIST. Bien qu'il ne compromette pas les systèmes actuels, il anticipe le rôle de l'IA dans le secteur. pic.twitter.com/XNYCx75tqf --- CriptoNoticias (@CriptoNoticias) 29 juillet 2026

Le rapport lui-même du FMI utilise le modèle comme exemple du nouveau scénario. Lors des tests, Mythos a identifié des milliers de vulnérabilités zero-day de haute sévérité et a complété de manière autonome une simulation d'attaque corporative en 32 étapes, selon la documentation citée par l'organisme.

L'IA montre ainsi ses deux visages. La même capacité qui permettrait de trouver une vulnérabilité avant qu'une banque puisse permettre à la banque de la trouver avant l'attaquant. Et c'est là que commence la course.

Le secteur bancaire renforce également sa défense avec l'IA {#h-la-banca-tambien-esta-armando-su-defensa-con-ia}

Le Conseil de Stabilité Financière (FSB) arrive à une conclusion similaire. Dans son rapport sur l'adoption responsable de l'intelligence artificielle dans les institutions financières, l'organisme souligne que ces technologies peuvent accroître "la facilité, la fréquence et l'impact des cyberattaques", tout en améliorant la capacité des institutions à se défendre.

C'est pourquoi le FSB propose douze bonnes pratiques pour intégrer l'IA dans le système financier, parmi lesquelles inclure des scénarios d'attaques assistées par ces outils dans les tests de sécurité, renforcer l'échange d'informations et utiliser l'IA elle-même pour gérer les risques cybernétiques.

Un autre point sensible apparaît : les fournisseurs.
L'utilisation de l'IA facilite l'accélération des attaques par les hackers. Source : Image générée avec Grok.

De nombreuses institutions dépendent des mêmes entreprises pour des services d'intelligence artificielle, d'infrastructure cloud ou de logiciels critiques. Le FMI avertit que cette concentration peut générer des points de défaillance uniques. Un problème chez un fournisseur largement utilisé pourrait se propager rapidement entre plusieurs entités.

Le FSB, pour sa part, recommande que les banques évaluent particulièrement la qualité des données, la continuité des affaires, la chaîne d'approvisionnement et la concentration lors de la souscription de services d'IA auprès de tiers.

Bitcoin et la banque ont des points faibles distincts {#h-bitcoin-et-la-banque-ont-des-points-faibles-distincts}

Coldcard permet de revenir au point de départ avec plus de précision. L'attaque n'a pas montré de faiblesse du protocole Bitcoin.

Dans le secteur bancaire, quelque chose de comparable se produit, bien qu'avec une architecture complètement différente. Un attaquant n'a pas besoin de compromettre le cœur de tout le système financier pour causer des dommages. Il peut trouver une faille chez un fournisseur, une application, une crédential ou un composant utilisé par de nombreuses entités.

Cette différence réside dans le fait que la forte interconnexion des finances traditionnelles peut amplifier les conséquences. Le FMI avertit que l'IA élève le risque cybernétique d'un problème opérationnel à une question centrale pour la stabilité financière, précisément en raison de la combinaison entre infrastructure partagée, fournisseurs communs et capacité de propagation.

La question, par conséquent, n'est pas de savoir si un système fermé est automatiquement protégé contre l'IA. Ni si l'IA favorise inévitablement l'attaquant.

La course est de savoir qui parviendra à trouver et corriger la prochaine vulnérabilité en premier. Et lorsque l'argent de millions de personnes dépend de systèmes partageant de plus en plus de technologies, arriver quelques minutes en retard peut commencer à être trop.

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