Rapport du FBI sur la fraude IA : 893 millions de dollars perdus en 2025
Le rapport du FBI sur la fraude IA, inclus dans le rapport 2025 sur la criminalité sur internet publié en avril 2026, attribue plus de 893 millions de dollars de pertes à 22 364 plaintes qui mentionnaient l'intelligence artificielle. C'est la première fois que le bureau suit l'IA comme un critère distinct, et il estime que le chiffre réel pourrait être plus élevé. Pour les entreprises, ces affaires désignent deux processus exposés : la validation des paiements, visée par de faux e-mails de dirigeants, et le recrutement, visé par des candidats en deepfake.
Pourquoi le FBI a commencé à compter l'IA à part
Le problème du FBI était la visibilité. Son centre de plaintes pour la criminalité sur internet, l'IC3, classe les plaintes par type d'infraction depuis 25 ans, et les escroqueries assistées par IA étaient noyées dans les catégories générales de fraude. Personne ne pouvait dire combien d'argent les outils d'IA aidaient les criminels à dérober.
La pression montait. Les pertes totales signalées à l'IC3 ont atteint 20,877 milliards de dollars en 2025, en hausse de 26 % sur un an, pour 1 008 597 plaintes. C'était la première année où les plaintes dépassaient le million. La fraude facilitée par le numérique, c'est-à-dire l'usage d'internet pour mener des escroqueries classiques, représentait 45 % des plaintes mais 85 % des pertes financières.
Ce que le rapport IC3 2025 a ajouté
Pour la première fois, le rapport 2025 comprend une section spéciale consacrée à l'intelligence artificielle et suit l'IA comme un critère à part entière, tous types d'infractions confondus. Le bureau décrit l'IA comme un outil qui « peut servir à des fins légitimes et utiles ou à des fins criminelles ».
Le rapport cite quatre usages courants de l'IA dans la cybercriminalité : la fraude au président et la compromission de messagerie professionnelle, les escroqueries à la confiance et aux sentiments, les fausses offres d'emploi et les arnaques à l'investissement. Les criminels déploient de faux profils sur les réseaux sociaux, des clones de voix, des pièces d'identité et des vidéos crédibles de personnalités publiques ou de proches, selon le FBI.
Comment les analystes classent une plainte comme liée à l'IA
La méthode est simple, et elle a une limite. Les analystes de l'IC3 n'ont appliqué le critère IA que lorsque la personne qui portait plainte mentionnait directement l'intelligence artificielle. La plupart des victimes ignorent qu'un escroc a utilisé l'IA, donc le décompte dépend de ce qu'elles écrivent.
Le FBI l'a lui-même reconnu dans un e-mail adressé à The Register.
« Les décomptes liés à l'IA dépendent de la qualité et de la formulation des informations fournies par le plaignant ; il est donc possible que le chiffre soit plus élevé. » FBI, à propos de ses chiffres sur les plaintes liées à l'IA
Les chiffres de l'investissement montrent l'écart. Les pertes liées aux arnaques à l'investissement impliquant l'IA ont atteint 632 041 188 dollars, alors que les pertes totales dues aux arnaques à l'investissement ont dépassé 8,6 milliards de dollars. Selon le bureau, cela montre que de nombreuses victimes ne mesurent pas à quel point l'IA peut être en cause.
Ce qu'a révélé le rapport du FBI sur la fraude IA
Le rapport du FBI sur la fraude IA attribue plus de 893 millions de dollars de pertes à 22 364 plaintes mentionnant l'IA en 2025. Les arnaques à l'investissement arrivent en tête en nombre comme en montant, avec 4 356 plaintes et 632 041 188 dollars de pertes.
Le reste pèse moins, mais se répartit sur de nombreuses escroqueries. La fraude au président liée à l'IA a coûté 30 256 592 dollars. Les arnaques au faux support technique ou client citant l'IA ont atteint 19 457 078 dollars, les escroqueries à la confiance et aux sentiments 19 041 653 dollars, et les plaintes pour violation de données personnelles 18 767 964 dollars. Les arnaques à la détresse, dans lesquelles une voix clonée imite un membre de la famille en situation d'urgence, ont représenté plus de 5 millions de dollars. Les personnes de 60 ans et plus ont déposé 3 143 plaintes liées à l'IA, pour des pertes de 352 496 231 dollars.
Ce que la fraude par IA signifie pour les entreprises
Pour une entreprise, deux constats comptent le plus. Le premier est la fraude au président. Le rapport décrit des générateurs de texte qui rédigent des e-mails d'apparence officielle dans le style d'un dirigeant, avec des liens d'hameçonnage ou des instructions de virement, et un clonage de voix qui appuie la même demande par un faux appel téléphonique.
Le second est le recrutement. Le rapport décrit des candidats qui utilisent une voix truquée ou une vidéo en deepfake lors d'entretiens d'embauche en ligne, où le mouvement des lèvres ne correspond pas à la parole ou une toux ne correspond pas à l'image. Les victimes ont déclaré près de 13 millions de dollars de pertes liées à de fausses offres d'emploi impliquant l'IA, et le bureau indique que l'objectif principal est l'accès à des réseaux informatiques privés plutôt que des paiements directs. Un entretien de recrutement devient ainsi un risque de sécurité.
Ce que conseillent le FBI et d'autres acteurs
Le FBI invite à prendre le temps de réfléchir avant de donner suite à une demande de paiement urgente. L'éditeur de sécurité Bitdefender conseille de vérifier toute demande par un second canal et de rappeler la personne ou l'organisation à un numéro de confiance.
Jose Perez, directeur des opérations de la branche criminelle et cyber du FBI, a déclaré que les cybermenaces et la criminalité facilitée par le numérique continueront d'évoluer à mesure que le monde adopte des technologies émergentes comme l'intelligence artificielle.
Questions et réponses
Combien d'argent les Américains ont-ils perdu à cause de fraudes liées à l'IA en 2025 ?
Le FBI attribue plus de 893 millions de dollars de pertes à 22 364 plaintes mentionnant l'IA. Il estime que le chiffre réel pourrait être plus élevé, car les victimes ignorent souvent que l'IA a été utilisée.
Quelles arnaques à l'IA coûtent le plus cher ?
Les arnaques à l'investissement, avec 632 041 188 dollars de pertes liées à l'IA sur 4 356 plaintes, suivies de la fraude au président, à 30 256 592 dollars.
Comment l'IA intervient-elle dans les fraudes aux entretiens d'embauche ?
Des candidats utilisent une voix truquée ou une vidéo en deepfake lors d'entretiens en ligne. Selon le FBI, le but est généralement l'accès à des réseaux informatiques privés, et les victimes ont déclaré près de 13 millions de dollars de pertes.
Le regard de MOZGII
Comment nous le construirions
La leçon tient ici à la méthode même du FBI. Il ne compte l'IA que lorsqu'une victime dit que l'IA était en cause, si bien que le chiffre mesure autant la prise de conscience que la criminalité. Une entreprise qui veut connaître sa propre exposition ne peut pas attendre qu'une victime s'en aperçoive. Elle doit regarder le processus que l'arnaque vise.
Si nous construisions une défense pour une équipe financière, nous commencerions par le circuit de validation des paiements, pas par la détection des deepfakes. Toute demande de modification de coordonnées bancaires ou de virement urgent exigerait une confirmation par un second canal que le demandeur n'a pas choisi, comme un rappel à un numéro déjà enregistré. Un modèle pourrait lire les e-mails entrants et signaler les demandes qui imitent le style d'un dirigeant mais arrivent d'une nouvelle adresse, et une personne de la finance examinerait chaque alerte. Pour le recrutement, nous ajouterions une courte vérification d'identité en direct avant qu'une nouvelle recrue reçoive un accès au réseau.
Le système casserait là où les gens sont pressés. Un faux habile qui arrive en fin de trimestre, avec la voix clonée d'un dirigeant, passera devant un relecteur fatigué. Les modèles de détection vieillissent aussi vite à mesure que les faux s'améliorent. Le seul indicateur que nous suivrions est la part des demandes de modification de paiement confirmées par le second canal avant que l'argent ne parte.
Ensuite, nous construirions un simple bouton de signalement qui permet au personnel d'envoyer en un geste un e-mail, un appel ou un entretien suspect à l'équipe de sécurité, pour que l'entreprise compte ses propres tentatives au lieu de les deviner.
Sources
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