Les flux cryptographiques illicites ont atteint un record de 158 milliards de dollars en 2025, selon TRM

Les flux cryptographiques illicites ont atteint un record de 158 milliards de dollars en 2025, selon TRM
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Les fraudeurs ont utilisé de nouveaux outils pour élargir leur portée et paraître plus réels. Selon TRM Labs, l’utilisation de grands modèles linguistiques dans les escroqueries a quintuplé en 2025, aidant les fraudeurs à rédiger des messages crédibles, à mener plusieurs conversations à la fois et à tromper les gens dans différentes langues.

Des outils d'IA aidant les escrocs à établir la confiance

Les rapports indiquent que les images d’IA, le clonage de voix et les deepfakes réduisent le coût de la création de fausses personnes qui ont une apparence et une apparence légitimes. Ces astuces ont alimenté une tendance selon laquelle les criminels font d’abord en sorte qu’une cible se sente en sécurité, puis lui demandent de l’argent.

Dans certains cas, une histoire d’amour est utilisée pour gagner la confiance, et cette confiance se transforme ensuite en fausses offres d’investissement ou en fausses demandes fiscales. Cette approche par étapes a permis aux escroqueries de durer plus longtemps et de récolter des sommes plus importantes auprès d'un nombre réduit de victimes.

Une augmentation de la fraude à l’échelle industrielle

Derrière bon nombre de ces projets se cachent des groupes qui agissent comme de petites entreprises. Ils embauchent du personnel, vendent des outils et réutilisent des scripts pour mener des campagnes dans de nombreux endroits.

Certains fournisseurs vendent désormais des kits de phishing ou proposent l'IA en tant que service pour automatiser les messages et les réponses, abaissant ainsi la barre pour les nouveaux fraudeurs et facilitant la copie et la propagation des escroqueries.

Appels Deepfake et piratages ciblés

Les rapports indiquent que les attaquants ont même utilisé de faux appels vidéo pour inciter les travailleurs de la cryptographie à installer des logiciels malveillants. Dans plusieurs incidents, les victimes ont été invitées à ce qui ressemblait à des réunions Zoom normales, pour ensuite trouver des visages générés par l’IA sur l’écran.

Lorsque la réunion « nécessitait un correctif », les victimes ont été invitées à installer ce qui était en réalité un logiciel malveillant. Ces méthodes ont été liées à des groupes liés à la Corée du Nord et ont été signalées par des chercheurs en sécurité l'année dernière.

BTCUSD se négocie désormais à 87 971 $. Graphique : TradingView

L’action des prix de la crypto entre dans l’histoire

Tandis que les escroqueries devenaient plus sophistiquées, le marché évoluait également. Fin janvier 2026, le Bitcoin se négociait entre 88 000 et 90 000 dollars, alors que les investisseurs étudiaient les nouvelles macroéconomiques et les évolutions politiques.

Ce contexte de marché est important : à mesure que les prix augmentent, l’urgence et l’authenticité des escroqueries cryptographiques peuvent sembler plus plausibles, et les risques tant pour les victimes que pour les forces de l’ordre peuvent être plus élevés.

Produits des escroqueries comparés aux flux illicites en général

Les flux illicites vers les actifs cryptographiques ont atteint un niveau record de 158 milliards de dollars, une augmentation substantielle due à une meilleure surveillance qui a mis en lumière davantage d’activités illicites.

Dans le même temps, les portefeuilles liés à l’escroquerie ont vu leurs revenus diminuer légèrement, à environ 35 milliards de dollars en 2025, contre 38 milliards de dollars l’année précédente.

Toutefois, le volume total des activités criminelles a considérablement augmenté, même si la part attribuée aux escroqueries a légèrement augmenté.

Il semble que la technologie de détection des escroqueries s’améliore, mais les escroqueries évoluent rapidement. L’utilisation croissante d’outils basés sur l’IA rend les conseils génériques moins utiles, car les escroqueries semblent désormais plus authentiques.

Image en vedette d'Unsplash, graphique de TradingView

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