L'IA dans les crimes cryptographiques augmente de 40 % en un an

Le L'IA dans les crimes cryptographiques a augmenté de 40 % au cours de l'année dernièreprincipalement due à la croissance des escroqueries qui utilisent des deepfakes, des chatbots et d’autres outils d’intelligence artificielle pour étendre leur portée. C'est ce que révèle le nouveau rapport de TRM Labs, qui place l'adoption de l'IA dans les activités criminelles liées aux crypto-monnaies à un niveau de 54 sur 100contre environ 28 points enregistrés en 2024.

L'avance ne se limite pas à la fraude. Les cybercriminels intègrent également l’intelligence artificielle pour analyser les vulnérabilités, réaliser de l’ingénierie sociale, infiltrer les organisations et accélérer les attaques contre les entreprises et les protocoles d’actifs numériques.

Pour Ari Redbord, responsable mondial des politiques et des affaires gouvernementales chez TRM Labs, la principale transformation provoquée par l'intelligence artificielle n'a pas été la création de nouveaux crimes, mais l'élimination des barrières qui limitaient auparavant leur exécution.

« L'IA n'a pas inventé de nouveaux crimes. Elle a supprimé les limitations imposées aux anciens. »

Selon l'analyse de TRM Labs, ce changement modifie l'économie et l'ampleur de la criminalité liée aux cryptomonnaies : des opérations qui nécessitaient auparavant des équipes spécialisées peuvent commencer à être exécutées par une seule personne équipée d'outils d'IA.

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L’adoption de l’IA dans la crypto-criminalité atteint un niveau émergent

Il Indice d'adoption de l'IA dans la criminalité 2026 par TRM Labs classe le niveau général d’utilisation de l’intelligence artificielle dans les délits liés aux cryptomonnaies comme « émergent », avec un score de 54 sur 100.

L’évolution est particulièrement significative par rapport à 2024, où l’indicateur se situait autour de 28 points.

Toutefois, l’adoption n’avance pas au même rythme dans toutes les catégories pénales. TRM Labs identifie les escroqueries aux crypto-monnaies en tant qu’activités avec un niveau « mature » d’utilisation de l’IAtandis que les attaques informatiques et les ransomwares restent dans une phase « émergente ».

À l’extrême opposé se trouvent les activités liées aux marchés des stupéfiants et du darknet, où l’utilisation de l’intelligence artificielle se poursuit dans une phase initiale ou « d’horizon ». Dans ces cas, l’application d’IA se concentre principalement sur les tâches marketing.

Cette différence montre que l’intelligence artificielle ne transforme pas uniformément tous les domaines de la cryptocriminalité. Son impact le plus immédiat se produit là où il peut rapidement accroître la capacité des opérateurs à tricher, automatiser et évoluer leurs activités.

Les arnaques à l’IA se multiplient

Les escroqueries représentent actuellement le principal moteur de l’adoption de l’intelligence artificielle au sein de l’écosystème criminel lié aux cryptomonnaies.

Selon TRM Labs, la proportion de rapports d'arnaques cryptographiques impliquant des technologies telles que deepfakes ou chatbots à intelligence artificielle a été multiplié par 13 depuis 2022.

Ces données reflètent un changement important dans la manière dont les criminels peuvent se forger de fausses identités et établir des contacts avec des victimes potentielles.

L’intelligence artificielle permet de générer des contenus plus convaincants et d’automatiser des interactions qui nécessitaient auparavant une participation humaine bien plus importante. Par conséquent, la même opération peut tenter de toucher un nombre considérablement plus grand de personnes.

Les résultats économiques montrent également cette accélération.

Les pertes signalées par escroqueries deepfake en 2026jusqu'à présent, ils dépassent déjà d'un 263% du total enregistré tout au long de 2025. Pour TRM Labs, cette croissance est l’un des signes les plus clairs de l’intégration rapide de l’IA dans les opérations frauduleuses.

L’importance du phénomène ne réside pas seulement dans la sophistication technologique. Le vrai changement est lié à l’échelle.

Un outil qui permet de produire de fausses identités, d’automatiser des conversations ou de générer du contenu en masse réduit considérablement le coût opérationnel d’une arnaque. Cela peut rendre rentables des attaques qui ne justifiaient auparavant pas le temps ou les ressources nécessaires à leur exécution.

L’intelligence artificielle change aussi les cyberattaques

Les escroqueries ne sont pas la seule menace.

TRM Labs identifie la croissance de l'utilisation de l'intelligence artificielle pour pirater des sociétés, des protocoles et des systèmes liés aux cryptomonnaies. Parmi les exemples mentionnés figurent des cyberacteurs liés à la Corée du Nord, qui utiliseraient l’infiltration de travailleurs via des deepfakes, l’ingénierie sociale opérée avec l’IA et des outils d’intelligence artificielle pour découvrir des vulnérabilités.

L’utilisation de l’IA dans ce domaine introduit une nouvelle dimension dans la défense des infrastructures numériques.

Pendant des années, les attaquants se sont appuyés sur des connaissances techniques spécialisées pour identifier les failles de sécurité. L’automatisation peut réduire une partie de cet obstacle et permettre à certaines tâches d’être exécutées plus rapidement.

Le risque est particulièrement pertinent dans le secteur des actifs numériques, où une vulnérabilité peut avoir un impact direct sur les fonds, les informations d'identification privées ou les infrastructures critiques.

Le potentiel de ce qu'on appelle agents d'intelligence artificielle C'est l'un des aspects qui inquiète le plus les experts cités dans le rapport.

Lors du Wyoming Blockchain Symposium 2026, Ryan Kirkley, PDG de Global Settlement Network, a noté que les agents d'IA pourraient permettre aux attaquants de rechercher des vulnérabilités dans les réseaux Wi-Fi, les mots de passe et les portefeuilles à une échelle qui aurait été auparavant peu pratique.

La différence réside encore une fois dans la capacité d’automatisation.

Un attaquant humain doit sélectionner des cibles, analyser les informations et consacrer du temps à chaque tentative. Un agent automatisé peut exécuter des processus répétitifs à une échelle beaucoup plus grande.

Kirkley a précisément évoqué ce changement en expliquant qu’attaquer auparavant une personne individuellement pour une somme d’argent relativement faible pouvait s’avérer trop coûteux en termes de temps. Avec les agents automatisés, l’incitation change car le même outil peut être dirigé contre plusieurs cibles simultanément.

La menace ne dépend donc pas uniquement de la capacité de l’IA à trouver une vulnérabilité extrêmement sophistiquée. Son impact peut également provenir de la capacité de rechercher des opportunités d'attaque en masse.

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Un cas particulier : la vulnérabilité découverte dans Zcash

Le potentiel de l'intelligence artificielle pour détecter les problèmes de sécurité a également été révélé en juin, lorsque l'ingénieur en sécurité Taylor Hornby a identifié grâce à l'IA une vulnérabilité critique dans le Pool de transactions de verger de Zcash.

Selon le cas cité par TRM Labs, la vulnérabilité aurait pu être exploitée pour créer une quantité « illimitée » de jetons contrefaits au sein du pool.

L’épisode illustre une caractéristique importante de la nouvelle course entre attaquants et défenseurs : l’IA peut être utilisée par les deux camps.

Les mêmes capacités qui permettent à un chercheur de trouver une vulnérabilité peuvent également être exploitées par des acteurs malveillants pour identifier les failles avant qu'elles ne soient découvertes ou corrigées par les équipes de sécurité.

Les attaques contre les cryptomonnaies atteignent des niveaux records

L’accélération du recours à l’intelligence artificielle intervient également dans un contexte de fortes pressions sur la sécurité du secteur.

TRM Labs enregistré 201 attaques contre des actifs numériques au cours du premier semestre 2026plus du double de ceux enregistrés au cours de l’ensemble de 2025.

La répartition des pertes révèle également une concentration importante. Près du 75 % des fonds perdus provenaient de seulement 4 % des incidents.

La plupart de ces cas étaient liés à des compromissions d'infrastructures, notamment par le vol de clés privées ou informations d'identification.

L'activité liée à la Corée du Nord a représenté environ 600 millions de dollars, soit 61% des pertes enregistrées au cours du premier semestre 2026.

Ces données permettent de dimensionner le problème : la menace ne dépend pas exclusivement du nombre d'attaques, mais de la capacité de certains incidents à produire des pertes extraordinairement élevées.

Les ransomwares entrent dans une nouvelle étape avec des agents autonomes

Les ransomwares sont un autre segment où l’intelligence artificielle gagne du terrain.

TRM Labs note que la plupart des opérations de ransomware utilisent déjà l'IA à des étapes telles que le phishing et l'accès initial. Dans le même temps, il existe des kits de ransomware sans code vendus entre 400 et 1 200 dollars.

Mais le changement le plus important pourrait venir des attaques entièrement automatisées.

Des chercheurs ont récemment révélé JadePufferdécrit comme la première attaque de ransomware entièrement agent utilisée dans une opération d'extorsion. Dans ce cas, un agent IA aurait géré de bout en bout différentes phases de l’attaque, notamment la reconnaissance, le vol d’identifiants, le mouvement latéral, l’élévation de privilèges et le chiffrement.

Pour Redbord, cette affaire représente un exemple de l’ampleur que pourraient atteindre les attaques contre les hôpitaux et les systèmes d’infrastructures critiques lorsque l’intervention humaine n’est plus nécessaire pour une grande partie de l’opération.

Qu’est-ce que cela signifie pour les utilisateurs de crypto-monnaie ?

La croissance du L'IA dans les crimes cryptographiques Elle pose un problème particulièrement complexe car elle touche aussi bien les utilisateurs individuels que les échanges, les protocoles, les entreprises et les fournisseurs d’infrastructures.

Pour les utilisateurs, l’un des plus grands risques réside dans la capacité des attaquants à créer de fausses communications et de faux profils de plus en plus convaincants. L’utilisation de deepfakes et de systèmes automatisés peut rendre difficile l’identification d’une arnaque basée uniquement sur l’apparence ou la qualité du contenu reçu.

Pour les entreprises, le défi est encore plus vaste. L’intelligence artificielle peut être utilisée pour rechercher des vulnérabilités, automatiser l’ingénierie sociale et accélérer les tentatives d’infiltration.

Cela signifie que les défenses traditionnelles devront faire face à des attaquants capables d’opérer avec plus de rapidité et d’échelle.

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La frontière de la crypto-criminalité s’oriente vers l’automatisation

Le rapport TRM Labs propose une transformation qui va au-delà de la simple incorporation de nouveaux outils technologiques.

L’intelligence artificielle réduit les coûts, le temps et les connaissances nécessaires à la réalisation de certaines activités criminelles. Dans le même temps, le nombre de cibles qu’un opérateur peut attaquer augmente.

La phrase de Redbord résume le phénomène : L’IA n’a pas nécessairement créé de nouveaux crimes ; limitations réduites des crimes existants.

L’évolution des escroqueries deepfake, la croissance des attaques contre les infrastructures cryptographiques et l’émergence de ransomwares exploités par des agents autonomes laissent présager un scénario dans lequel l’échelle peut devenir l’un des principaux facteurs de risque.

TRM Labs note qu'une grande partie des activités criminelles analysées finissent par déplacer de la valeur via des blockchains publiques. Par conséquent, les tendances observées dans les réseaux peuvent servir d’indicateur raisonnable pour comprendre l’évolution de la criminalité liée aux actifs numériques.

Les données centrales sont cependant déjà définies : L'adoption de l'IA dans les crimes cryptographiques a augmenté de 40 % en un an. Et alors que les escroqueries atteignent une phase de maturité en matière d’utilisation de l’intelligence artificielle, les pirates informatiques et les opérateurs de ransomwares commencent à explorer une deuxième frontière : des systèmes capables d’exécuter des attaques avec de moins en moins d’intervention humaine.