Les pertes liées aux arnaques estimées à 442 milliards de dollars : comment l’IA transforme les méthodes de fraude

Les arnaques en ligne sont devenues une activité criminelle qui se chiffre en centaines de milliards de dollars.

Le rapport 2025 de la Global Anti-Scam Alliance (GASA) estime à 442 milliards de dollars les pertes liées aux arnaques dans les 42 pays étudiés au cours des 12 mois précédant son enquête de mars 2025. Par ailleurs, GASA indique que les escrocs adoptent l’IA pour rendre leurs opérations plus convaincantes, ciblées et faciles à déployer à grande échelle.

Pour les banques, les sociétés de paiement et les plateformes en ligne, le défi consiste à détecter la tromperie avant qu’une conversation convaincante ne se transforme en paiement coûteux.

L’IA peut automatiser une plus grande partie d’une opération d’arnaque

L’agenda politique 2026 de GASA appelle à intervenir avant que les victimes n’envoient de l’argent, les services financiers et les plateformes technologiques étant appelés à jouer un rôle accru dans la prévention.

Une autre analyse de GASA sur la fraude alimentée par l’IA indique que les escrocs utilisent l’IA pour étendre leurs opérations et rendre leurs interactions plus convaincantes et ciblées. Les outils génératifs peuvent aider à produire du langage, à usurper des identités et à créer du contenu, réduisant une partie du travail manuel nécessaire à chaque approche.

L’usurpation vocale fait entrer le risque dans les appels téléphoniques. Les arnaques par clonage vocal peuvent imiter une personne que connaît la victime, rendant un enregistrement audio familier peu fiable comme preuve d’identité. Le clonage facial lors des appels vidéo peut produire le même effet à l’écran, rendant également la confirmation visuelle peu fiable. 

L’automatisation ne laisse pas moins intactes les autres composantes de l’opération frauduleuse. Les groupes d’escrocs doivent trouver des moyens d’encaisser l’argent, d’en transférer le produit et de maintenir leur infrastructure en fonctionnement après qu’une victime a mordu à l’hameçon.

Les réseaux d’arnaque étaient lucratifs avant l’arrivée des derniers outils d’IA

Le rapport Shadow Figures de Global Financial Integrity cite une estimation antérieure selon laquelle les opérations d’arnaque au Cambodge, au Laos et au Myanmar volent environ 43,8 milliards de dollars par an, soit près de 40 % du PIB cumulé de ces pays. L’activité régionale comprend des fraudes à l’investissement et des arnaques sentimentales, GFI établissant également un lien entre cette économie des arnaques, la traite des êtres humains et le crime organisé.

Par ailleurs, une arnaque sentimentale utilisant un deepfake et ayant fait perdre 431 000 dollars montre comment l’usurpation d’identité peut entraîner des pertes considérables pour une victime individuelle.

Les fonds peuvent transiter par des banques et des plateformes de cryptomonnaies, tandis que les applications de transfert ou les cartes-cadeaux offrent d’autres voies entre les différentes juridictions. Ces mouvements peuvent compliquer la récupération des fonds lorsque l’argent volé traverse plusieurs systèmes financiers avant d’atteindre sa destination. 

Ce qu’a découvert eWeek : les Américains âgés représentent près de 40 % des pertes liées à l’IA

eWeek a analysé le rapport 2025 de l’Internet Crime Complaint Center du FBI et constaté un déséquilibre marqué selon l’âge dans les plaintes contenant des informations liées à l’IA.

Une plainte sur sept liée à l’IA concernait une personne âgée de 60 ans ou plus, alors que ce groupe représentait près de deux dollars perdus sur cinq. La perte moyenne par plainte dépassait 112 000 dollars, soit presque trois fois le chiffre global. L’IC3 classe ces plaintes comme liées à l’IA parce que l’IA apparaît dans l’incident signalé, même si cette catégorie n’attribue pas nécessairement chaque dollar perdu à l’IA.

La comparaison montre des pertes moyennes nettement plus élevées dans les plaintes déposées par des personnes âgées de 60 ans ou plus. Elle ne permet pas d’établir si l’IA a accru ces pertes ou si quelques cas exceptionnellement coûteux ont creusé l’écart. Pour les équipes de prévention de la fraude, ces résultats justifient l’examen du montant potentiel des pertes, en plus du volume de plaintes, lors de l’évaluation des risques liés aux paiements.

Le volume indique la fréquence d’apparition de la fraude. Le montant des pertes indique où se concentre le préjudice financier.

Si vous gérez les contrôles antifraude d’une banque, d’une société de paiement, d’un opérateur télécom ou d’une plateforme en ligne, renforcez les vérifications autour des paiements de montant élevé.

1. Revérifiez les bénéficiaires recevant pour la première fois des sommes importantes. Comparez le transfert avec l’historique habituel des paiements du client et confirmez la demande par un autre canal.
2. Ne vous fiez pas uniquement à la voix ou à la vidéo. Les arnaques par clonage vocal peuvent imiter une personne en qui le client a confiance ; un enregistrement audio familier ou un visage reconnaissable ne devrait donc pas suffire à autoriser un paiement.
3. Signalez les changements soudains de comportement en matière de paiements. Lorsqu’un client transfère une somme à six chiffres après des semaines de contact en ligne ou le début d’une nouvelle relation, suspendez le transfert et vérifiez qui en a fait la demande et pourquoi.

Les équipes peuvent également suivre les pertes évitées, ainsi que le nombre de transferts suspects de montant élevé interrompus avant leur règlement et la rapidité avec laquelle les fonds sont récupérés après un paiement frauduleux. Les équipes de prévention de la fraude peuvent ainsi déterminer si leurs contrôles empêchent réellement les pertes les plus coûteuses.

Autres informations sur l’IA : un test d’Anthropic a déraillé lorsque Claude a pris un véritable formulaire d’affaire non élucidée de la police pour un exercice et y a soumis de fausses informations.