Menaces pilotées par l'IA et messagerie sécurisée : perspectives 2025-2026

L'IA transforme le mode de fonctionnement des organisations, stimule l'innovation, l'efficacité et la collaboration numérique, mais elle transforme également paysage des risques.

Alors que les entreprises s'appuient de plus en plus sur applications de messagerie, messagerie électronique et plateformes de collaboration, ces outils essentiels sont devenus des cibles de choix pour les acteurs de la menace. Les attaques sophistiquées alimentées par l'IA, qu'il s'agisse de campagnes de phishing personnalisées ou d'usurpations d'identité, transforment les canaux de communication quotidiens en lignes de front critiques en matière de cybersécurité.

Comprendre l'évolution de ces menaces n'est plus une option. Les organisations doivent être proactives, et non réactives, pour protéger les informations sensibles, sécuriser les flux de travail numériques et se préparer aux défis de demain liés à l'IA.

Dans ce blog, nous explorons principales menaces liées à l'IA pour 2025 et décrivez ce à quoi les organisations devraient être prêtes 2026, en veillant à ce que la communication reste à la fois efficace et sécurisé dans un monde de plus en plus connecté.

Principales menaces liées à l'IA auxquelles les organisations devront se préparer en 2025

Les applications de messagerie, les outils de collaboration et les plateformes de messagerie, autrefois considérés uniquement comme des outils de productivité, sont désormais essentiels première ligne de la cybersécurité. Les attaquants tirent parti de l'IA pour exploiter les vulnérabilités. Il est donc essentiel pour les organisations de comprendre et d'anticiper ces risques.

Vous trouverez ci-dessous les menaces les plus pressantes de 2025.

1. Attaques de phishing et d'ingénierie sociale optimisées par l'IA (menace de messagerie #1 en 2025)

L'intelligence artificielle transforme les tactiques de phishing traditionnelles en attaques hautement ciblées et contextuelles qui sont presque impossibles à détecter avec les outils de sécurité classiques. Contrairement aux e-mails de phishing génériques du passé, les attaquants modernes utilisent l'IA générative et des modèles linguistiques étendus (LLM) pour analyser les empreintes numériques, les styles de communication et l'activité sur les réseaux sociaux afin de créer des messages qui semblent authentiques, notamment en ce qui concerne le ton, le timing et le choix des mots.

L'IA peut désormais imiter le style d'écriture d'un cadre, reproduire sa signature e-mail et même déduire ses habitudes de communication sur la base de données publiques ou piratées. Cela permet aux cybercriminels de se faire passer pour des dirigeants, des collègues ou des partenaires et de manipuler les employés pour qu'ils partagent des informations sensibles, des informations de connexion ou des transferts de fonds.

Un exemple concret frappant s'est produit en 2023, lorsque des escrocs ont utilisé la technologie vidéo et vocale deepfake pour se faire passer pour le directeur financier d'une entreprise lors d'un appel vidéo en direct avec des employés à Hong Kong. Les attaquants, à l'aide de visuels et de modèles vocaux générés par l'IA, ont ordonné un transfert urgent de plus de 25 millions de dollars américains, qui a été effectué avant que la fraude ne soit détectée.

De même, Google et Facebook ont été victimes d'une fraude collective de plus de 100 millions de dollars dans le cadre d'un précédent stratagème de compromission de la messagerie professionnelle (BEC), dans le cadre duquel des attaquants ont usurpé l'identité des fournisseurs à l'aide de messages de phishing assistés par l'IA.

Ces attaques concernent désormais les e-mails, les applications de messagerie et même les outils de conférence vocale ou vidéo, ce qui les rend plus difficiles à identifier via les filtres anti-spam traditionnels ou les passerelles de sécurité.

L'IA peut également traduire et localiser les messages de phishing dans plusieurs langues, ce qui permet de lancer des campagnes à l'échelle mondiale adaptées à chaque cible.

2. IA contradictoire et exploitation de systèmes

Au fur et à mesure que l'IA s'intègre aux systèmes professionnels quotidiens, qu'il s'agisse de chatbots ou d'outils de cybersécurité, elle introduit une toute nouvelle catégorie de vulnérabilités. Les acteurs de la menace ne se contentent plus d'exploiter l'erreur humaine ; ils ciblent directement les Modèles et flux de travail d'IA sur laquelle les organisations s'appuient pour l'automatisation, la prise de décisions et l'interaction avec les clients.

Ces attaques, souvent qualifiées de IA contradictoire, impliquent des techniques telles que injection rapide, empoisonnement du modèle et manipulation des données. En influençant subtilement les données d'entraînement ou les instructions introduites dans un système d'IA, les attaquants peuvent le forcer à se comporter de manière involontaire, par exemple en révélant des données sensibles, en exécutant des actions non autorisées ou en générant des résultats trompeurs.

Un cas bien documenté s'est produit en 2024, lorsque des chercheurs ont démontré que injections rapides malveillantes pourrait créer des assistants alimentés par l'IA comme Intégrations basées sur Copilot et ChatGPT de Microsoft divulguer des données internes de l'entreprise ou exécuter des commandes nuisibles.

De même, Le système de conduite autonome de Tesla a déjà été victime de attaques contradictoires, où des panneaux de signalisation manipulés ou des pixels modifiés ont incité l'IA à mal interpréter son environnement, mettant en évidence à quel point de petites manipulations peuvent avoir des conséquences catastrophiques dans des systèmes critiques.

Un autre incident majeur impliqué L'empoisonnement des modèles d'IA dans le secteur de la santé. Les attaquants ont compromis des ensembles de données utilisés pour entraîner un modèle de diagnostic, en modifiant subtilement les images médicales pour mal classer les cellules cancéreuses. La faille est passée inaperçue pendant des mois, montrant à quel point les données empoisonnées peuvent éroder la confiance dans les résultats de l'IA et mettre des vies en danger.

La même logique s'applique à Chatbots alimentés par l'IA et assistants virtuels internes. Lorsqu'elles ne sont pas correctement mises en sandbox, elles peuvent être manipulées pour accéder à des données sensibles ou les divulguer, qu'il s'agisse de dossiers RH, de détails financiers ou de communications stratégiques. Par exemple, en 2023, plusieurs déploiements de ChatGPT en entreprise ont été découverts comme exposant involontairement code propriétaire et données commerciales internes, simplement en collant du texte confidentiel dans les invites par les employés.

Ces exemples soulignent une vérité essentielle : même des systèmes d'IA fiables peuvent devenir surfaces d'attaque si les organisations n'appliquent pas de règles strictes surveillance, contrôle d'accès et isolation entre les couches de données.

3. Malwares intelligents et risques liés à la chaîne d'approvisionnement

Les malwares pilotés par l'IA et l'exploitation de la chaîne d'approvisionnement constituent l'une des évolutions les plus insidieuses du paysage des cybermenaces. Ce qui consistait autrefois à diffuser un fichier malveillant ou à inciter un utilisateur à télécharger un exploit implique désormais souvent des logiciels malveillants autonomes et adaptatifs et des intégrations ou dépendances tierces compromises.

Les attaquants utilisent de plus en plus des outils d'IA pour analyser de vastes écosystèmes (bibliothèques de logiciels, API, plugins, outils de collaboration) à la recherche de vulnérabilités à grande échelle, puis exploiter ces faiblesses pour infiltrer plusieurs systèmes simultanément.

Voici un exemple concret d'attaque contre la chaîne d'approvisionnement :

Incident : L'attaque du ver ShaiHulud dans l'écosystème npm
Détails : En septembre 2025, des attaquants ont utilisé le phishing pour compromettre le compte d'un responsable du package npm et ont injecté des logiciels malveillants dans un grand nombre de packages JavaScript largement utilisés (y compris @ctrl /tinycolor '). Le code malveillant a collecté les informations d'identification des développeurs, les jetons GitHub et les clés cloud, puis les a utilisés pour republier d'autres packages compromis.  
Pourquoi c'est important : Une seule faille dans la chaîne d'approvisionnement a permis une propagation automatique entre des milliers d'utilisateurs/projets en aval, illustrant comment les malwares automatisés et pilotés par l'IA et intégrés à du code tiers peuvent introduire des risques dans la messagerie, la collaboration et les flux de travail des développeurs.

4. Au-delà du chiffrement : des défenses basées sur l'IA

Comme Menaces pilotées par l'IA continuer à évoluer, chiffrement de bout en bout traditionnel, bien qu'essentiel, ne suffit plus à lui seul. Le chiffrement protège les données en transit, mais il n'empêche pas les attaquants d'exploiter des informations d'identification volées, de détourner des sessions actives ou de se faire passer pour des utilisateurs de confiance.

En 2025 et au-delà, les entreprises ont besoin de défenses adaptatives et sensibles à l'IA qui apprennent, détectent et réagissent activement aux comportements anormaux sur les systèmes de communication.

Les attaquants utilisent désormais l'IA pour imiter les interactions légitimes au sein d'environnements chiffrés, envoyer des messages qui semblent provenir de collègues vérifiés ou initier des transferts de fichiers qui semblent routiniers. Ces intrusions avancées contournent souvent les limites de chiffrement statiques car l'activité malveillante a pour origine à l'intérieur le canal sécurisé.

Un exemple concret révélateur s'est produit dans 2024, lorsque AT&T a signalé une violation de données massive malgré la mise en place de communications cryptées. Les attaquants ont utilisé le vol d'informations d'identification assisté par l'IA pour accéder aux données des clients et du réseau, démontrant ainsi comment l'erreur humaine et la compromission de l'identité peuvent compromettre même les cadres de chiffrement les plus robustes.

De même, Évaluation de la menace de la criminalité organisée sur Internet réalisée par Europol en 2023 a mis en lumière l'essor des deepfakes pilotés par l'IA, utilisés pour se faire passer pour des dirigeants et des employés vérifiés sur les plateformes de messagerie, en exploitant la confiance inhérente aux environnements de communication cryptés.

Pour faire face à cette nouvelle génération de risques, les organisations doivent adopter des défenses multicouches basées sur le renseignement qui combinent une architecture de confidentialité dès la conception avec une surveillance comportementale continue.

Des plateformes de communication sécurisées telles que RealTyme intègrent déjà ces fonctionnalités en appliquant principes de confiance zéro, des politiques d'accès contextuelles et une détection des anomalies basée sur l'IA pour garantir que chaque interaction reste à la fois privée et authentique.

Les principales stratégies tenant compte de l'IA sont les suivantes :

•  Surveillance comportementale : Analysez en permanence les habitudes de communication pour détecter les activités inhabituelles, telles que la fréquence anormale des messages ou les transferts de données inattendus.

•  Détection des anomalies en temps réel : Tirez parti de l'IA pour signaler les interactions suspectes ou les tentatives d'accès qui s'écartent du comportement de base.

• Contrôles d'accès contextuels : Restreignez l'accès de manière dynamique en fonction du type d'appareil, du rôle de l'utilisateur, de l'environnement réseau ou de l'emplacement.

• Vérification continue de l'identité : Effectuez des contrôles d'identité permanents tout au long de la session utilisateur pour empêcher l'usurpation d'identité ou l'utilisation abusive des informations d'identification.

5. Gouvernance, conformité et souveraineté des données à l'ère de l'IA

Avec l'adoption croissante de l'IA, comprendre où se trouvent les données, comment elles sont traitées et exigences réglementaires est essentiel.

Plateformes de messagerie basées sur principes de confidentialité dès la conception et offre options de déploiement souveraines aider les organisations à garder le contrôle tout en se conformant aux réglementations internationales, notamment Loi sur l'IA de l'UE et GDPR.

Sans une gouvernance adéquate, des données sensibles peuvent être exposées ou stockées par inadvertance dans des régions où la protection de la vie privée est plus faible, ce qui crée à la fois risques liés à la réglementation et à la réputation.

Menaces émergentes liées à l'IA à surveiller en 2026

Alors que les organisations envisagent 2026, une chose est claire : le paysage de la cybersécurité évoluera plus rapidement que jamais, grâce aux progrès rapides de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et d'autres technologies émergentes.

Les outils devenus essentiels aux opérations quotidiennes (applications de messagerie, plateformes de collaboration et systèmes de messagerie) ne sont plus uniquement des outils de productivité. Ils le sont maintenant infrastructures de communication critiques qui traitent des informations sensibles, facilitent la prise de décisions stratégiques et connectent les équipes mondiales en temps réel.

Cependant, le recours croissant à la communication numérique s'accompagne également de risques accrus. L'IA permet non seulement aux organisations de travailler plus intelligemment, mais elle permettre aux acteurs de la menace d'agir de manière plus intelligente et à grande échelle.

Les attaques sophistiquées utilisant l'IA, qu'il s'agisse de l'ingénierie sociale automatisée, des usurpations d'identité ou des malwares autonomes, sont sur le point de remettre en question les mesures de sécurité traditionnelles. Sans une approche proactive tenant compte de l'IA, les organisations risquent d'exposer des données confidentielles, de perturber les opérations et de subir des dommages financiers et de réputation importants.

En anticipant la manière dont l'IA sera utilisée pour exploiter les plateformes de communication, les organisations peuvent mettre en œuvre stratégies de sécurité adaptatives, analyses comportementales et surveillance intégrée pour garder une longueur d'avance sur les attaquants.

Les applications de messagerie et les outils de collaboration doivent évoluer pour devenir des acteurs actifs de la cybersécurité, détecter les anomalies, prévenir les risques internes et protéger les échanges sensibles, au lieu de rester des canaux passifs vulnérables à l'exploitation.

1. Sécurité adaptative et basée sur le comportement

D'ici 2026, analyses comportementales et cadres de sécurité adaptatifs sera au cœur de la défense de l'organisation. Les plateformes de messagerie ne s'appuieront plus uniquement sur des règles statiques ou des filtres de mots clés ; les systèmes pilotés par l'IA surveilleront en permanence le comportement des utilisateurs, la posture de l'appareil et les modèles de communication afin de détecter les anomalies en temps réel.

Par exemple, les plateformes signaleront les activités inhabituelles telles que les transferts soudains de gros volumes de fichiers, les connexions depuis des emplacements inconnus ou le routage de messages atypique.

Ces systèmes permettent aux entreprises de prévenir les menaces internes, de détecter les comptes compromis et d'atténuer les risques avant que des dommages ne surviennent. Les entreprises qui adoptent sécurité adaptative mesures conservera un avantage décisif face aux menaces de plus en plus sophistiquées liées à l'IA.

2. Attaques autonomes pilotées par l'IA

Des agents d'IA autonomes capables de planifier et d'exécuter des attaques sans supervision humaine se profilent à l'horizon. Ces systèmes peuvent identifier les vulnérabilités, exploiter plusieurs canaux simultanément et manipuler les plateformes de communication pour atteindre leurs objectifs.

Par exemple, une IA autonome pourrait surveiller les fils de discussion et les activités de messagerie des dirigeants afin de concevoir des tentatives d'ingénierie sociale très ciblées, susceptibles de compromettre des décisions ou des transactions financières sensibles.

Cette menace émergente souligne l'importance de stratégies de sécurité proactives et sensibles à l'IA, notamment une surveillance continue, une détection des anomalies pilotée par l'IA et une atténuation automatique des menaces.

Les organisations qui ne planifient pas les attaques autonomes risquent de faire face à des violations rapides et à fort impact que les mesures de cybersécurité traditionnelles peuvent ne pas être en mesure de contenir.

3. Deepfakes et médias synthétiques

La montée en puissance de technologie deepfake et médias synthétiques présentera des risques importants pour les plateformes de messagerie et de collaboration. Les attaquants peuvent générer des personnages audio, vidéo ou générés par l'IA réalistes pour se faire passer pour des dirigeants, des employés ou des partenaires de confiance.

Par exemple, un appel vidéo généré par l'IA et émanant d'un PDG pourrait demander au personnel de divulguer les données sensibles des clients ou de transférer des fonds, en contournant les méthodes d'authentification classiques.

Pour détecter et atténuer ces menaces, il faudra Outils de vérification alimentés par l'IA, programmes de sensibilisation continus des employés et authentification des médias en temps réel.

Les deepfakes devenant de plus en plus accessibles et réalistes, les organisations doivent intégrer des mesures de protection directement dans leur écosystèmes de messagerie pour maintenir la confiance et l'intégrité organisationnelle.

4. Chiffrement Quantum-Safe

L'informatique quantique progresse rapidement, menaçant de rendre les méthodes de chiffrement traditionnelles obsolètes. D'ici 2026, les organisations doivent adopter cryptographie post-quantique pour sécuriser les communications sensibles contre de futures attaques quantiques.

Algorithmes de chiffrement à sécurité quantique, combinés à gestion sécurisée des clés et surveillance continue, seront essentiels pour protéger les données des clients, la propriété intellectuelle et les communications internes. Adoption anticipée de plateformes de messagerie résistantes aux attaques quantiques garantira la sécurité des données à long terme, la conformité réglementaire et la continuité des activités.

Le fait de ne pas se préparer aux menaces quantiques pourrait entraîner l'exposition de données sensibles, même si les systèmes actuels semblent sécurisés, ce qui fait de la planification cryptographique prospective un impératif stratégique.

5. Écosystèmes de communication sécurisés intégrés

D'ici 2026, les plateformes de messagerie ne fonctionneront plus comme des applications autonomes. Ils évolueront vers écosystèmes de communication sécurisés intégrés, en se connectant aux systèmes de gestion des identités, aux évaluations de la posture des appareils, aux flux de renseignements sur les menaces et aux flux de travail automatisés.

Par exemple, un plateforme de messagerie sécurisée pourrait restreindre automatiquement l'accès aux informations sensibles sur les appareils signalés comme non conformes ou alerter les équipes de sécurité lorsque les renseignements sur les menaces détectent une activité malveillante ciblant les canaux de communication.

Les organisations traiteront de plus en plus la messagerie sécurisée comme une composante d'infrastructure stratégique, essentiel pour la conformité réglementaire, la résilience opérationnelle et la protection des flux de travail sensibles.

Ces écosystèmes de communication sécurisés intégrés permettront aux organisations de répondre de manière dynamique aux menaces, d'améliorer la collaboration entre les équipes en toute sécurité et de maintenir contrôle des communications sensibles, même dans des environnements de menaces complexes pilotés par l'IA.

Conclusion : renforcer la confiance numérique à l'ère des menaces intelligentes

À l'aube de 2026, l'influence croissante de l'intelligence artificielle transforme à la fois les possibilités et les risques de la communication numérique. Pour les entreprises confrontées à cette nouvelle réalité, il n'a jamais été aussi important de protéger l'intégrité de chaque conversation, de chaque fichier et de chaque décision.

La véritable résilience commence par une communication sécurisée et axée sur la confidentialité, une base sur laquelle la confiance est construite dès la conception, et non par hasard.

Des plateformes comme RealTyme activez-le en combinant architecture Zero Trust, de l'intelligence comportementale et des cadres axés sur la gouvernance pour garantir que la collaboration reste à la fois productive et protégée, même si les menaces alimentées par l'IA continuent d'évoluer.

La sécurité n'est plus seulement une mesure défensive. C'est un facteur de confiance, de conformité et d'innovation durable. Les organisations qui agissent dès maintenant pour renforcer leurs écosystèmes de communication avec RealTyme permettra non seulement de réduire les risques, mais également de donner à leurs employés les moyens de se connecter et d'innover en toute confiance dans un monde piloté par l'IA.

Pour découvrir comment RealTyme peut soutenir la stratégie de cybersécurité basée sur l'IA et la messagerie sécurisée de votre entreprise, prenez contact avec notre équipe ou demandez une démo personnalisée.

‍