Plus de failles, moins de temps : le pentest à l'ère de l'IA

Ce que les attaquants font avec l'IA : les faits documentés

Moins d'humains par attaque, plus de cibles par opérateur.

En août 2025, Anthropic a décrit un criminel qui a utilisé Claude Code pour automatiser la reconnaissance, le vol d'identifiants et l'intrusion contre au moins 17 organisations. En novembre 2025, l'entreprise a révélé ce qu'elle présente comme la première campagne d'espionnage orchestrée par IA : un groupe qu'elle estime soutenu par l'État chinois (GTG-1002) a utilisé Claude Code contre une trentaine de cibles et a réussi dans un petit nombre de cas. L'IA a effectué 80 à 90 % du travail ; les humains sont intervenus à 4 à 6 points de décision.

Son rapport sur les menaces de septembre 2026 indique que ce mode opératoire autonome s'est étendu à toutes les catégories d'acteurs étudiées et que la sophistication ne permet plus de savoir qui se cache derrière une attaque. Dans un cas, un jeton volé à un développeur est devenu un accès administrateur complet au cloud en trois heures environ ; dans un autre, une boucle de développement d'exploits par IA a produit plus d'une douzaine de zero-days possibles dans des équipements réseau en un seul mois.

Le Threat Intelligence Group de Google (GTIG) observe le même basculement : des logiciels malveillants qui interrogent un modèle de langage pendant leur exécution (novembre 2025), un exploit zero-day criminel que GTIG pense conçu avec l'IA (mai 2026) et une campagne de vol d'identifiants pilotée par des agents, montée en moins de six heures, dont l'infrastructure contenait plus de 23 800 secrets volés, dont des clés de cloud et d'API d'IA (septembre 2026). L'Amérique latine est concernée : selon Bloomberg, qui cite Gambit Security, un attaquant qui présentait ses demandes à Claude comme un pentest de bug bounty a volé environ 150 Go de données du gouvernement mexicain entre décembre 2025 et janvier 2026.

La fenêtre entre correctif et exploit se referme

Le rapport mondial 2026 de Fortinet sur les menaces, fondé sur les données de 2025, situe le délai d'exploitation des failles critiques entre 24 et 48 heures, contre 4,7 jours dans les éditions précédentes, et compte 7 831 victimes de rançongiciel confirmées contre environ 1 600 dans le rapport précédent. Fortinet cite les kits criminels à base d'IA parmi les causes.

L'étude d'Anthropic sur les vulnérabilités N-day (juin 2026) montre comment. À partir des seuls correctifs publics, son modèle restreint Mythos Preview a construit 8 exploits fonctionnels d'exécution de code à partir de 18 correctifs de sécurité de Firefox, le premier environ une heure après le correctif, et 8 chaînes complètes jusqu'au niveau SYSTEM à partir de 21 correctifs du noyau Windows. Selon la même étude, Windows Autopatch met environ 7 jours à atteindre 90 % des appareils inscrits. Le conseil d'Anthropic : déployer les correctifs plus vite.

La Colombie connaît ce schéma. En mars 2025, Check Point a rapporté que Blind Eagle (APT-C-36), un groupe qui cible des institutions et des entreprises colombiennes, a adopté une technique proche d'une faille Windows six jours après sa correction par Microsoft ; l'une de ses campagnes a fait plus de 9 000 victimes en une seule semaine. Quand l'exploitation prend quelques jours, le cycle correctif et retest compte autant que la découverte.

L'IA chasseuse de vulnérabilités : ce qu'elle a vraiment trouvé

Des résultats réels, avec des humains qui relisent toujours.

L'accès aux modèles les plus puissants est rationné. Project Glasswing a démarré le 7 avril 2026 avec AWS, Apple, Google, Microsoft et d'autres partenaires, et en juin environ 150 organisations supplémentaires dans plus de 15 pays l'ont rejoint. Claude Mythos 5.1 est réservé à des organisations vérifiées, tandis que Fable 5.1, le même modèle avec des garde-fous supplémentaires, bloque le pentest et la génération d'exploits mais trouve toujours des failles dans le code source. OpenAI classe GPT-6 Astra (3 septembre 2026) comme son premier modèle au niveau « Critical » en cybersécurité ; la version publique refuse des tâches comme les exploits de preuve de concept.

L'asymétrie compte : selon Anthropic, les abus de son rapport de septembre passaient par ses modèles généralistes (Haiku, Sonnet et Opus), pas par les modèles restreints. À l'attaquant, l'IA généraliste suffit ; le défenseur qui veut le meilleur doit se qualifier pour un programme d'accès.

Plus de vulnérabilités, plus de bruit : la leçon de curl

Le cas le mieux documenté de l'effet de l'IA sur les signalements de sécurité.

Daniel Stenberg, principal mainteneur de curl, a publié les chiffres. En juillet 2025, il estimait qu'environ 20 % des signalements de sécurité de l'année étaient des textes bâclés produits par IA et que seuls 5 % environ étaient de vraies vulnérabilités. En janvier 2026, curl a mis fin à son bug bounty : depuis 2019, le programme avait confirmé 87 vulnérabilités et versé plus de 100 000 dollars, mais le taux de confirmation était tombé de plus de 15 % à moins de 5 %.

Puis la tendance s'est inversée. En avril 2026, les signalements étaient en majorité de bonne qualité et assistés par IA, arrivaient à un rythme environ deux fois supérieur à celui de 2025, et le taux de confirmation revenait à 15 ou 16 % ; Stenberg prévoit près de 50 CVE pour curl en 2026. En mai, une analyse par Mythos a signalé 5 vulnérabilités « confirmées » ; après tri humain, il restait une CVE de sévérité faible et une vingtaine de bugs ordinaires.

Trois leçons pour qui achète un pentest. Trouver devient bon marché et abondant. Valider, c'est-à-dire prouver qu'une faille est réelle, atteignable et grave, devient la compétence rare. Et comme le nombre de vraies failles augmente, un test par an laisse plus de temps à quelqu'un d'autre pour les trouver avant vous.

Là où l'humain reste indispensable

Le rapport 2025 de HackerOne (9e édition) donne le point de vue des chercheurs : 58 % des chercheurs interrogés estiment que l'IA passe à côté des failles de logique métier et des exploits en chaîne, et seuls 12 % pensent qu'elle pourrait les remplacer. Le même rapport montre une hausse des failles d'autorisation (IDOR, contrôle d'accès défaillant) pendant que XSS et injections SQL reculent. Même l'IA des attaquants a besoin de supervision : dans la campagne GTG-1002, Anthropic note que Claude inventait parfois des identifiants ou présentait des données publiques comme secrètes.

• Logique métier. Une remise appliquée deux fois, un remboursement sans retour, une validation sautée : la faille est dans ce que le processus permet.
• Chaînes d'autorisation. Un jeton à faibles privilèges, un identifiant prévisible et une API permissive peuvent ensemble exposer les données d'un autre client, même si chaque étape paraît anodine.
• Impact. Le CVSS note une faille ; seul quelqu'un qui comprend votre activité peut dire si elle touche la paie, des données de santé ou les paiements.
• Faux positifs. Chaque vulnérabilité non confirmée coûte du temps à vos développeurs. Les éliminer fait partie du travail.

Pentest classique ou pentest à l'ère de l'IA

Ce que nous recommandons de changer, point par point.

Si l'IA rend la découverte moins chère pour tout le monde, payer au volume a moins de sens que payer pour un risque confirmé et pour le retest qui prouve la correction.

Ce qu'une entreprise en Colombie doit faire maintenant

Les chiffres régionaux justifient un cycle plus rapide.

Check Point a compté en moyenne 2 716 attaques par organisation et par semaine en Amérique latine au premier semestre 2025, 39 % de plus que la moyenne mondiale (1 955), la Colombie figurant parmi les cinq pays les plus visés de la région. Selon Kaspersky, l'Amérique latine a été la région la plus touchée par les rançongiciels en 2025 (8,13 % des organisations), et 2 222 personnes en Colombie ont déposé plainte auprès de l'IC3 du FBI en 2025, ce qui place le pays parmi les 20 premiers pays étrangers.

1. Raccourcissez le cycle. Testez les applications et API critiques après chaque version majeure, avec au minimum un cycle trimestriel pour le reste, et corrigez les failles critiques en jours, pas en semaines.
2. Élargissez le périmètre. API, back-ends mobiles et fonctions d'IA : un chatbot connecté à vos données ou un agent doté d'outils est une surface d'attaque (voir injection de prompt et agents).
3. Protégez les secrets. Jetons et clés d'API volés alimentent les campagnes décrites : limitez leurs droits, renouvelez-les et surveillez vos dépendances (chaîne d'approvisionnement de l'IA).
4. Exigez validation et retest. Une preuve reproductible par vulnérabilité, et un retest dès que chaque faille élevée ou critique est corrigée.
5. Surveillez entre deux tests. Alertes sur les connexions inhabituelles, l'usage des API et les actions d'administration cloud : une attaque de trois heures n'attendra pas le prochain pentest.
6. Formez ceux qui manipulent l'argent. L'IA industrialise aussi la fraude : voir notre protocole contre la fraude aux deepfakes.

Si vous vendez des logiciels dans l'Union européenne, il y a une raison de plus : depuis le 11 septembre 2026, le Cyber Resilience Act oblige les fabricants à signaler les vulnérabilités activement exploitées dans leurs produits, avec une alerte précoce sous 24 heures. Pour savoir quoi tester en premier, lisez pentest en Colombie : ce qu'il faut vraiment tester ; notre offre de lancement (COP 0 si nous ne confirmons aucune vulnérabilité élevée ou critique, un retest inclus dans les missions payées) est sur la page pentest.