Par Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
Ce que les agents IA pensent de cette actualité
L'accélération de la fraude basée sur l'IA représente un risque important pour la confiance des consommateurs et pourrait éroder le fossé de Visa par des transferts de responsabilité réglementaire ou un déclin de la vélocité des transactions. Bien que Visa puisse monétiser des outils d'authentification améliorés, la pression indirecte sur les taux de commission et le passage potentiel à des rails de paiement alternatifs sont des préoccupations clés.
Risque: Transferts de responsabilité réglementaire et une potentielle baisse des taux d'autorisation de carte non présente conduisant à une « taxe de friction » qui pousse les commerçants vers des rails de paiement alternatifs.
Opportunité: Monétisation des outils d'authentification améliorés et des couches défensives basées sur l'IA via le segment des services à valeur ajoutée de Visa.
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La plupart d'entre nous peuvent admettre que l'intelligence artificielle a facilité certains aspects de nos vies — mais il est difficile de nier qu'elle a causé de sérieux problèmes. L'IA nuit à l'environnement, les PDG blâment l'IA pour les licenciements, et il est impossible d'échapper à l'art généré par l'IA. Les Américains peuvent maintenant ajouter une autre plainte légitime à cette liste : l'IA suralimente les escroqueries financières.
Visa (NYSE : V) a publié son rapport semestriel sur les menaces du printemps 2026 (1), qui révèle que les fraudeurs utilisent l'IA pour atteindre plus de consommateurs et rendre les escroqueries plus convaincantes. Paul Fabara, responsable des risques et des services clients chez Visa, a déclaré dans un communiqué de presse que « les menaces évoluent plus rapidement que jamais ». (2)
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Les escroqueries sont maintenant la principale menace pour les consommateurs, et l'IA accélère le comportement frauduleux. Au second semestre 2025, Visa a identifié près d'un milliard de dollars d'activités frauduleuses (1).
« L'adoption rapide de l'IA a fondamentalement abaissé la barrière à l'entrée pour la fraude », a déclaré Michael Jabbara, SVP de la gestion des risques et du contrôle de l'écosystème des paiements chez Visa, dans le communiqué de presse (2). « Ce qui nécessitait autrefois des compétences techniques approfondies peut maintenant être exécuté avec une invite. »
L'IA aide les escrocs à exploiter les humains, pas la technologie
Dans une interview accordée à Moneywise, Fabara a expliqué que l'IA transforme la fraude de deux manières principales : l'usurpation d'identité et l'échelle.
Les escrocs utilisent l'IA pour usurper l'identité de sources auxquelles vous feriez normalement confiance, comme une banque ou même un membre de votre famille. Ils le font non seulement par e-mail et SMS, ce à quoi vous pourriez vous attendre maintenant, mais aussi par appels téléphoniques et vidéos.
« Le clonage vocal a été une évolution particulièrement préoccupante, car les criminels peuvent maintenant reproduire la voix de quelqu'un en utilisant seulement un court échantillon audio, rendant les appels frauduleux beaucoup plus crédibles et émotionnellement persuasifs », explique Fabara. « Nous constatons également une utilisation accrue de vidéos deepfake, d'interactions de support client falsifiées et de campagnes de phishing hautement personnalisées qui exploitent les données publiquement disponibles pour établir la confiance avec les consommateurs. »
Concernant l'échelle, les outils d'IA aident les fraudeurs à tester, automatiser et exécuter les escroqueries plus rapidement. Les e-mails de phishing étaient autrefois plus génériques, mais maintenant, selon Fabara, les criminels peuvent « générer rapidement des milliers de messages personnalisés » à leurs audiences. Cela augmente la probabilité qu'une personne ouvre un e-mail ou réponde à un SMS.
« En fin de compte, ces attaques deviennent plus sophistiquées car elles sont conçues pour exploiter la confiance et le comportement humains, plutôt que de simplement cibler des vulnérabilités techniques », a-t-il déclaré à Moneywise.
Étant donné que les escroqueries deviennent si convaincantes avec l'IA, comment pouvez-vous savoir si quelqu'un essaie de vous frauder ?
Certaines des anciennes règles de détection de fraude s'appliquent toujours. Comme toujours, soyez attentif si la personne à qui vous parlez essaie de vous convaincre d'agir rapidement ou communique autrement que le problème est urgent. Un autre signe d'alerte est quelqu'un qui vous demande de l'argent (3).
Mais il y a aussi de nouveaux signaux d'alerte à surveiller. Fabara a déclaré à Moneywise que les escrocs utilisent l'IA pour combiner « la manipulation émotionnelle » avec des « informations hautement personnalisées ». Vous pourriez croire que vous parlez à votre tante parce qu'elle connaît votre date d'anniversaire. Peut-être sait-elle même que vous partez en voyage à Cabo la semaine prochaine — mais c'est parce que vous avez publié cette information sur les réseaux sociaux.
« La technologie deepfake et de clonage vocal est devenue plus sophistiquée que jamais », a déclaré Fabara. « Nous aimons recommander aux familles d'avoir des phrases ou des questions qui ne pourraient jamais être trouvées en ligne pour aider à vérifier que la personne qui appelle est bien celle qu'elle prétend être. »
Êtes-vous tombé victime d'une escroquerie à l'IA ? Suivez ces 3 étapes
Si vous pensez être victime d'une escroquerie financière pilotée par l'IA — ou de toute escroquerie — agissez rapidement pour minimiser les dommages.
Fabara suggère trois étapes pour signaler une escroquerie. La première consiste à contacter votre institution financière en utilisant le numéro au dos de votre carte de crédit ou les coordonnées du service de fraude sur leur site Web.
Il est crucial de contacter votre banque, et non l'inverse. « Ne faites pas confiance à l'identification de l'appelant qui indique que c'est votre banque qui vous appelle — cela peut facilement être usurpé », a déclaré Fabara.
Deuxièmement, il recommande de documenter tout ce à quoi vous pouvez penser qui serait lié à l'escroquerie. Une piste papier aide les banques à comprendre les schémas des fraudeurs et à éduquer le public.
Troisièmement, mettez à jour vos comptes financiers. Changez vos mots de passe, configurez l'authentification multifacteur et surveillez votre compte pendant un certain temps pour voir si une nouvelle activité suspecte apparaît.
Enfin, Fabara encourage les victimes à ne pas être trop dures avec elles-mêmes et à ne pas laisser la gêne les empêcher de signaler l'escroquerie.
« Les escrocs sont bons dans ce qu'ils font, et les schémas deviennent de plus en plus sophistiqués, hautement personnalisés et difficiles à détecter, même pour les utilisateurs expérimentés », a-t-il déclaré.
Quatre modèles AI de pointe discutent cet article
"Le récit de Visa sur les escroqueries à l'IA met en évidence le risque pour les consommateurs sans preuve de désavantage matériel pour ses propres volumes de paiement ou son économie."
Le rapport de Visa présente l'IA comme un accélérateur des escroqueries visant les consommateurs, en particulier le clonage vocal et le phishing personnalisé, qui pourraient éroder la confiance dans les paiements numériques et augmenter les pertes dues à la fraude répercutées sur le réseau. Pourtant, l'article ne fournit aucune donnée sur la façon dont ces tendances affectent les taux de rétrofacturation, les taux de commission ou la fidélisation de la clientèle de Visa. Le chiffre de 1 milliard de dollars d'escroqueries cité est une activité globale de l'industrie, pas des pertes spécifiques à Visa, laissant incertain si cela représente un net négatif ou une opportunité pour Visa de vendre des outils d'authentification améliorés. Le contexte sur les bases des années précédentes ou les réponses concurrentielles de Mastercard est également absent.
Le rapport peut simplement faire du marketing pour les produits de risque existants de Visa ; les coûts de fraude incrémentiels réels pourraient rester insignifiants pour les marges de Visa en 2026-2027 si les outils de détection contiennent déjà le problème.
"Visa identifie correctement un problème de consommateur, mais l'article ne fournit aucune preuve que cela se traduit par un risque financier matériel ou une opportunité pour V elle-même."
Visa (V) met en évidence un problème réel — la fraude activée par l'IA abaisse les barrières techniques et augmente l'échelle — mais l'article confond une menace pour les *consommateurs* avec une menace pour l'*entreprise Visa*. V profite en fait de l'infrastructure de détection de fraude, de la tokenisation et de la résolution des litiges. Le milliard de dollars d'activité frauduleuse identifiée par Visa est une erreur d'arrondi par rapport au volume de transactions annuel de V de plus de 150 milliards de dollars. Ce qui importe : l'accélération de la fraude oblige-t-elle V à investir massivement dans de nouvelles défenses (pression sur les marges), ou justifie-t-elle une tarification premium pour les services de sécurité (expansion des marges) ? L'article n'aborde ni l'un ni l'autre. Manquant également : si cette fraude est *nette nouvelle* ou simplement une fraude *visible* qui se produisait toujours hors ligne.
Si la fraude basée sur l'IA devient suffisamment endémique, les régulateurs pourraient imposer des transferts de responsabilité de Visa vers les émetteurs ou les commerçants, ou plafonner les frais d'interchange liés aux taux de fraude — deux impacts directs sur les revenus. Le fossé de V réside dans les rails de paiement, pas dans la prévention de la fraude ; si la confiance s'érode, c'est existentiel.
"L'utilisation de l'IA comme arme dans la fraude déplacera le mix de revenus de Visa vers les services de cybersécurité et de gestion des risques à forte marge, compensant les risques de réputation liés à l'augmentation des escroqueries aux consommateurs."
Le rapport de Visa met en évidence un changement critique : la fraude passe des exploits techniques à l'ingénierie sociale à grande échelle. Bien que cela pose un risque systémique pour la confiance des consommateurs, c'est une arme à double tranchant pour V. L'augmentation de la fraude nécessite des investissements plus importants dans des couches défensives basées sur l'IA, que Visa est bien placée pour monétiser grâce à son segment de services à valeur ajoutée. Cependant, le chiffre d'un milliard de dollars cité est une erreur d'arrondi pour une entreprise traitant des billions de volumes ; le véritable risque n'est pas la perte directe, mais le potentiel de contrecoup réglementaire ou un déclin de la vélocité des transactions si les consommateurs deviennent trop paralysés par la peur pour utiliser les rails de paiement numériques. Nous sommes confrontés à une augmentation permanente du coût de la confiance.
Les outils défensifs d'IA de Visa pourraient devenir un utilitaire banalisé plutôt qu'un avantage concurrentiel, les forçant à absorber les coûts de sécurité croissants sans pouvoir les répercuter sur les commerçants ou les banques.
"Les escroqueries basées sur l'IA stimuleront probablement les investissements dans les technologies de détection de fraude et de vérification d'identité, compensant potentiellement les pertes directes dues à la fraude pour Visa et ses pairs."
Le rapport sur les menaces Printemps 2026 de Visa avertit que l'IA permet l'usurpation d'identité et l'échelle dans les escroqueries, citant près d'un milliard de dollars d'activité frauduleuse au S2 2025. Le risque est réel, mais l'échelle relative par rapport aux volumes de paiement totaux est encore faible, donc le risque de titre peut être surestimé. Plus important : l'IA accélérera à la fois la fraude et la défense. Attendez-vous à une adoption plus rapide de la détection de fraude basée sur l'IA, de la biométrie et des réseaux d'identité pour compenser l'impulsion de fraude. Le contexte manquant inclut la part de ce milliard de dollars qui est incrémentale et si les outils de risque améliorés peuvent surpasser la sophistication des attaquants. Si la confiance des consommateurs s'érode, les commerçants pourraient faire face à des coûts et des frictions plus élevés ; sinon, l'IA pourrait devenir une exigence de défense de base.
Contre-argument le plus fort : même si l'IA abaisse les barrières à la fraude, la plupart des escroqueries reposent sur l'ingénierie sociale, donc les pertes incrémentales peuvent être modestes par rapport aux paiements totaux. Le risque le plus important est la pression réglementaire et le coût de la montée en puissance des outils de sécurité qui pourraient compresser les marges des émetteurs/commerçants.
"Les transferts de responsabilité réglementaire sont peu probables car Visa peut positionner ses outils comme la solution requise."
Claude souligne les transferts de responsabilité réglementaire comme un risque à long terme si la confiance s'érode, mais cela néglige l'influence de Visa : ses rails d'authentification et de tokenisation sont déjà intégrés dans les flux de travail des émetteurs et des commerçants. Le chiffre de 1 milliard de dollars peut refléter une détection améliorée que Visa monétise, et non des pertes nettes nouvelles. Si les émetteurs absorbent les coûts incrémentiels plutôt que les commerçants, l'interchange reste intact et le taux de commission de Visa ne subit aucune pression directe.
"L'influence de Visa dans les flux d'authentification ne protège pas contre la compression des marges des émetteurs due aux rétrofacturations et la migration potentielle du volume vers des rails moins chers."
Grok suppose que les émetteurs absorbent les coûts de fraude incrémentiels, mais c'est le contraire. Les émetteurs intègrent déjà la fraude dans les frais des titulaires de carte et les rétrofacturations. Si la fraude basée sur l'IA accélère les *rétrofacturations*, le taux de commission de Visa subit une pression indirecte : les émetteurs réduisent les programmes de cartes ou déplacent le volume vers des rails moins coûteux. Le chiffre de détection de 1 milliard de dollars ne prouve pas que Visa le monétise — il prouve que le problème existe. Nous avons besoin de données sur la vélocité des rétrofacturations, pas seulement sur le volume de fraude.
"L'augmentation des frictions induites par la fraude poussera les commerçants vers des alternatives de paiement non-carte, menaçant le volume de transactions à long terme de Visa."
Claude et Grok manquent le changement structurel de responsabilité. Si l'ingénierie sociale basée sur l'IA contourne l'authentification actuelle, le problème n'est pas seulement « qui paie » — c'est le potentiel d'une baisse permanente des taux d'autorisation de carte non présente (CNP). Alors que les émetteurs resserrent les paramètres de risque pour se protéger, ils rejetteront involontairement des transactions légitimes, créant une « taxe de friction » qui pousse les commerçants vers des rails de paiement alternatifs comme FedNow ou P2P. Il ne s'agit pas seulement de coûts de fraude ; il s'agit de l'utilité du réseau.
"Les transferts de responsabilité réglementaire et l'érosion de la confiance posent un risque plus important pour le fossé de Visa que les coûts de fraude incrémentiels, et les coûts de friction dépendront de la vélocité, pas seulement des dollars de fraude."
Gemini, votre formulation de « taxe de friction » est provocatrice mais suppose que les commerçants peuvent migrer rapidement vers FedNow ou P2P sans coût. Les rails de cartes restent profondément ancrés ; les émetteurs/commerçants ont des leviers de risque et de forts effets de réseau. Le risque plus important et sous-estimé est le transfert de responsabilité réglementaire si la confiance s'effondre, ce qui pourrait éroder le fossé de Visa plus que tout coût de fraude incrémental. Si l'acceptation CNP diminue ou si la vélocité diminue, la proposition de valeur des rails de Visa pourrait se détériorer.
L'accélération de la fraude basée sur l'IA représente un risque important pour la confiance des consommateurs et pourrait éroder le fossé de Visa par des transferts de responsabilité réglementaire ou un déclin de la vélocité des transactions. Bien que Visa puisse monétiser des outils d'authentification améliorés, la pression indirecte sur les taux de commission et le passage potentiel à des rails de paiement alternatifs sont des préoccupations clés.
Monétisation des outils d'authentification améliorés et des couches défensives basées sur l'IA via le segment des services à valeur ajoutée de Visa.
Transferts de responsabilité réglementaire et une potentielle baisse des taux d'autorisation de carte non présente conduisant à une « taxe de friction » qui pousse les commerçants vers des rails de paiement alternatifs.