Être entrepreneur et investisseur signifie que je suis de l'autre côté de nombreuses présentations. Je reçois des dossiers sur mon bureau construits autour de feuilles de route et d'équipes qui jurent que leur traction est réelle.
Mon travail consiste à déterminer quelles parties de ces présentations survivent au contact de la blockchain. Donc, quand je vous dis que le côté détection de cette industrie s'est réellement amélioré, je ne répète pas le dossier de présentation d'un fournisseur.
Les plateformes de criminalistique blockchain comme Chainalysis, TRM Labs et Elliptic ont gelé ou récupéré environ 34 milliards de dollars de fonds illicites. Plus de 45 régulateurs dans le monde utilisent désormais ces outils comme pratique standard. Ils aident à récupérer de l'argent volé, tracé grâce à la classification des portefeuilles et à l'attribution des entités qui sont suffisamment solides pour tenir devant un tribunal.
Grâce à l'IA, les nouvelles générations de ces outils font plus que tracer l'argent après qu'il ait déjà été déplacé. Aujourd'hui, il existe des plateformes prédictives qui prétendent signaler un portefeuille avant qu'il n'agisse.
Ils évaluent le comportement en fonction de plus de 50 caractéristiques et se réentraînent quotidiennement. Un fournisseur prétend avoir un score de précision de 98 % sur 14 millions de portefeuilles. Nous avons des scanners de rug-pull intégrés directement dans des agents de trading IA, vérifiant les verrous de liquidité, l'autorité de gel et l'historique des déployeurs en environ cinq secondes.
Un tel service a rapporté avoir scanné plus de 881 000 adresses de jetons et en a signalé 271 000 comme à haut risque. Il existe même des outils de regroupement de portefeuilles qui détectent une adresse « dormante » qui est restée inactive pendant des années et qui ne s'est réveillée qu'avant une liquidation — la version numérique de remarquer que quelqu'un observe votre rue.
Donc, si vous ne lisez que les pages des fournisseurs, vous pourriez penser que la fraude crypto est essentiellement résolue, car nous avons maintenant cette petite armée de modèles d'apprentissage automatique surveillant chaque chaîne, chaque portefeuille et chaque transaction 24 heures sur 24.
Ensuite, vous vérifiez ce que cette même ère d'apprentissage automatique a fait de l'autre côté du bilan.
Les chiffres derrière les arnaques crypto alimentées par l'IA
Selon Chainalysis, les pertes totales liées aux arnaques et à la fraude crypto pour 2025 s'élèvent à environ 17 milliards de dollars, contre 9,9 milliards de dollars l'année précédente. Le chiffre de l'FBI pour la fraude crypto sur la même période est de 11,36 milliards de dollars rien qu'aux États-Unis, soit une augmentation de 22 % d'une année sur l'autre.
Ce sont les chiffres qui apparaissent sur une diapositive de panel. Mais celui qui a réellement changé ma façon de mener la diligence raisonnable est celui-ci : Chainalysis a découvert que les arnaques alimentées par l'IA étaient 4,5 fois plus rentables que les arnaques traditionnelles.
Même escroquerie, même cible, mais avec l'IA, les escrocs peuvent fabriquer des agents de support faux, des investisseurs faux ou des initiés de confiance à grande échelle.
Lior Aizik, co-fondateur et directeur des opérations de la plateforme d'échange de crypto-monnaies XBO, a publiquement averti que les escroqueries par usurpation d'identité augmentent et deviennent plus sophistiquées dans l'ensemble de l'industrie. Sa règle de base est simple : ne jamais transférer vos crypto-monnaies à quiconque que vous ne pouvez pas vérifier, surtout si la demande est enveloppée d'urgence et de secret.
La fraude par usurpation d'identité — des criminels se faisant passer pour une banque, un investisseur ou un influenceur crypto — a connu une croissance de 1 400 % d'une année sur l'autre. Les escrocs utilisent désormais l'IA pour mener des arnaques coûteuses et ciblées sur des personnes qu'ils ont d'abord profilées, plutôt que l'approche bon marché et à volume élevé qu'ils utilisaient auparavant.
Cela a fait grimper la taille moyenne des paiements de manière spectaculaire, passant de 782 $ en 2024 à 2 764 $ en 2025, soit une augmentation de 253 %. Je prends cela personnellement, car les investisseurs et les opérateurs ayant un profil public sont exactement ceux qui sont clonés.
Voici la partie inconfortable : bien que les outils de défense se soient considérablement améliorés, les résultats offensifs se sont également améliorés.
C'est comme un réseau antagoniste génératif, où le générateur et le discriminateur partagent une rivalité qui améliore continuellement l'ensemble du modèle.
Les outils offensifs et défensifs puisent tous deux dans la même source de capacité d'IA. En ce moment, cette source favorise le premier à agir, et non celui qui construit le meilleur modèle en isolation.
Pourquoi une meilleure détection continue de perdre la course
La réponse honnête est que les outils d'analyse criminelle sont conçus pour le travail d'enquête, pas pour la prédiction. Pour qu'une enquête ait lieu, un crime doit avoir été commis.
Vous avez besoin d'une victime qui a déjà perdu de l'argent avant de pouvoir tracer un modèle suffisamment visible pour être signalé. Même les modèles prédictifs qui prétendent attraper un rug pull avant qu'il ne se produise sont formés sur les escroqueries d'hier — et l'escroquerie de demain est conçue par quelqu'un qui a lu les mêmes données d'entraînement.
Cela m'est devenu clair en temps réel avec l'opération NexFundAI du FBI : le faux token honeypot que les agents fédéraux ont créé pour attraper les wash traders.
Un jour après que le DOJ a annoncé des arrestations liées à l'opération, quelqu'un a cloné le contrat intelligent exact et lancé un token imitateur, gagnant 127 000 $ en une seule journée en utilisant les mêmes tactiques que le FBI venait d'exposer dans des documents judiciaires.
Tout LP qui m'a demandé si « le pire comportement sur ce marché était enfin en train d'être nettoyé » aurait eu sa réponse dans les vingt-quatre heures.
L'opération du FBI est devenue le modèle pour l'attaquant. Chaque divulgation qui aide le défenseur remet également à l'attaquant un modèle de travail — et les attaquants lisent plus vite que les régulateurs ne corrigent.
Le côté attaque vient de devenir moins cher et plus rapide
Vous pouvez voir la même asymétrie dans le peu d'effort qu'une attaque nécessite maintenant. Le développeur de logiciels Peter Steinberger a construit un projet open-source populaire qui vous permet de faire fonctionner un assistant IA sur votre ordinateur avec un accès complet au système via des applications comme Telegram, WhatsApp et Discord.
Le produit a dû être rebaptisé après un litige sur la marque.
Dans les minutes qui ont suivi l'annonce du rebranding, quelqu'un avait détourné ses anciens comptes GitHub et X et les avait utilisés pour lancer et promouvoir un token qui a atteint une capitalisation boursière de 16 millions de dollars avant de s'effondrer de plus de 90%.
Pas de malware, pas de clés volées. Juste quelqu'un assez rapide pour exploiter une lacune d'attention que aucun outil d'analyse ne surveillait. Les outils ne surveillaient pas parce que rien d'illégal ne s'était encore produit.
Quand l'agent IA est celui qui se fait avoir
Ce n'est pas seulement les humains qui se laissent prendre qui m'inquiètent, car tant de propositions que je reçois sont une version de « laissez notre agent IA trader pour vous. » Ces agents peuvent aussi perdre de l'argent en votre nom.
Un développeur a décrit comment un agent IA sur Solana a acheté un token qui a chuté de 94% après vingt minutes, coûtant au portefeuille de l'agent 12 000 $.
Après enquête, le token avait l'autorité de gel activée, les 10 principaux détenteurs contrôlaient 91% de l'offre. Le déployeur avait déjà lancé trois tokens frauduleux précédents.
Chacun de ces signaux d'alerte devait être vérifiable en quelques secondes par les outils de détection que j'ai décrits ici. Mais l'agent n'a pas vérifié. Il a simplement vu un token et un prix et l'a acheté — parce que personne n'a relié la couche de sécurité à la couche de décision.
C'est le mode de défaillance exact que je teste maintenant dans chaque présentation de fonds basée sur des agents qui passe sur mon bureau.
La partie qu'aucun outil ne peut réparer
Ce qui m'inquiète le plus, c'est que certains de ces dommages ne touchent jamais un contrat intelligent. J'ai un profil public et un public, ce qui fait de moi exactement le genre de visage qui se fait cloner.
En mai, il a été rapporté qu'une femme à Guelph, en Ontario, avait perdu 14 000 $ à cause de fraudeurs après avoir pensé qu'elle parlait avec le YouTuber Mr Beast au sujet d'un investissement crypto. Ce n'était pas le cas. Mr Beast lutte contre des vidéos générées par IA qui utilisent son image pour promouvoir de faux cadeaux depuis des années.
Les outils d'analyse judiciaire ne signalent pas ces interactions, car rien à leur sujet ne touche la chaîne tant que l'argent n'est pas déjà en mouvement. La fraude se produit lors d'un appel vidéo, dans un moment de confiance. Au moment où une transaction existe pour qu'une plateforme d'analyse puisse l'évaluer, la décision qui coûte à la victime a déjà été prise.
L'IA s'est améliorée pour fabriquer cette fausse confiance plus rapidement qu'elle ne s'est améliorée pour la signaler. Et c'est là que la majeure partie des 17 milliards de dollars est réellement allée.
Escroqueries crypto IA : Alors qui gagne vraiment ?
Aucune des deux parties.
C'est la réponse la plus honnête que je puisse donner. Les deux ensembles d'outils, judiciaires et prédictifs, sont réels. Les récupérations sont réelles. Les rejeter parce que la fraude a également augmenté serait une forme de malhonnêteté.
Mais « réel et en amélioration » n'est pas la même chose que « en avance ». Les données de 2025 sont claires : en termes de dollars, l'offensive s'est améliorée plus rapidement que la défense.
S'il y a une raison à cela, c'est celle-ci. Les outils de détection répondent principalement à la question « ce portefeuille est-il suspect ? » — et cette question n'est posée qu'après que quelqu'un a décidé de vérifier.
Puis il y a des cas comme Guelph, où il n'y a pas de portefeuille à scanner en premier lieu. L'IA a rendu ces cas plus courants, c'est pourquoi j'ai cessé de considérer l'IA comme un argument de vente dans n'importe quelle présentation et j'ai commencé à la traiter comme la première chose que je veux tester.
La blockchain peut confirmer l'historique d'un portefeuille. Elle ne peut pas confirmer un appel téléphonique,
Source : BeInCrypto
