Une même IA, deux accélérations opposées
L’actualité de la cybersécurité vient de fournir une démonstration presque parfaite de la double nature de l’IA générative. D’un côté, le FBI alerte sur Kali365, un kit de phishing vendu comme service et capable d’aider des attaquants peu expérimentés à voler des jetons OAuth Microsoft 365. De l’autre, Microsoft met en avant Security Copilot et un agent de détection dynamique censé aider les défenseurs à rattraper des attaques de plus en plus rapides. Entre les deux, une troisième information refroidit l’enthousiasme : selon The Verge, repris et contextualisé par Numerama, Microsoft a commencé à réduire l’usage interne de Claude Code, notamment pour des raisons de coûts.
Le signal est important. L’IA ne se contente pas d’augmenter la productivité des bons acteurs. Elle abaisse aussi le niveau technique nécessaire pour mener des opérations offensives crédibles. Et lorsqu’une entreprise tente de déployer des agents IA à grande échelle pour défendre, coder ou automatiser, la facture opérationnelle peut rapidement devenir moins évidente que les promesses de productivité.
Kali365 : le phishing ne vole plus seulement des mots de passe
Selon l’alerte du FBI publiée par l’Internet Crime Complaint Center, Kali365 est apparu en avril 2026 et circule principalement via Telegram. Son intérêt pour les cybercriminels est simple : plutôt que de voler directement un mot de passe, il vise les jetons OAuth d’un environnement Microsoft 365. Ces jetons peuvent ensuite permettre l’accès à Outlook, Teams ou OneDrive sans que l’attaquant ait nécessairement besoin de rejouer une authentification multifactorielle classique.
TechRadar résume le problème ainsi : Kali365 propose des leurres générés par IA, des modèles de campagnes automatisés, des tableaux de bord de suivi des victimes et des capacités de capture de jetons. Autrement dit, l’attaquant n’a plus besoin de maîtriser toute la chaîne technique. Il peut louer une infrastructure, adapter ses messages et piloter une campagne avec des outils qui ressemblent davantage à un produit SaaS qu’à un bricolage clandestin.
La mécanique repose sur l’abus du flux d’authentification par code d’appareil. Ce flux est légitime : il sert à connecter des appareils avec peu ou pas de clavier, par exemple certains écrans partagés, téléviseurs, bornes ou équipements de salle de conférence. Dans une attaque, la victime reçoit un message qui l’incite à entrer un code sur une vraie page Microsoft. C’est précisément ce qui rend l’attaque redoutable : l’utilisateur n’est pas forcément sur une fausse page de connexion. Il accomplit une action réelle, mais au bénéfice de l’appareil ou de la session de l’attaquant.
Un phénomène qui dépasse Kali365
Kali365 n’est pas un incident isolé. Proofpoint documentait déjà, fin 2025, une hausse des attaques exploitant l’OAuth Device Authorization Grant Flow contre Microsoft 365. L’entreprise indiquait suivre à la fois des groupes criminels et des acteurs alignés sur des États utilisant cette technique pour obtenir des accès persistants, exfiltrer des données ou préparer des compromissions plus larges.
En mai 2026, Proofpoint a également décrit l’évolution du device code phishing vers des chaînes plus automatisées, avec génération de codes à la demande. Cette amélioration est cruciale : auparavant, un code expirait vite, ce qui limitait la fenêtre d’exploitation. Désormais, certains kits génèrent le code au moment où la victime clique, ce qui rend les campagnes plus tolérantes au délai de lecture d’un courriel et donc plus efficaces.
Microsoft a aussi publié ses propres observations. Dans un billet d’avril 2026, Microsoft Defender Security Research décrit une campagne de phishing par code d’appareil « AI-enabled », combinant automatisation et génération dynamique afin de contourner la fenêtre d’expiration habituelle. Un mois plus tard, Microsoft rapportait une campagne de phishing de type adversary-in-the-middle, sur le thème du code de conduite, ayant ciblé plus de 35 000 utilisateurs dans plus de 13 000 organisations et 26 pays entre le 14 et le 16 avril 2026. Ces chiffres viennent de Microsoft, donc d’un acteur intéressé à valoriser ses propres outils de défense, mais ils donnent tout de même une indication de l’industrialisation en cours.
La défense répond par des agents IA, mais la preuve reste à qualifier
Face à cette industrialisation, Microsoft pousse Security Copilot comme couche d’assistance aux analystes. La source la plus intéressante ici n’est pas un communiqué marketing, mais une prépublication arXiv intitulée « GenAI-Driven Threat Detection with Microsoft Security Copilot ». Les auteurs y décrivent le Dynamic Threat Detection Agent, ou DTDA, un agent toujours actif qui enquête sur des incidents dans Microsoft Defender, reconstruit une chronologie d’activité, formule des hypothèses, cherche des preuves et génère des détections explicables lorsque des « trous » apparaissent dans l’histoire d’attaque.
Les résultats rapportés sont impressionnants sur le papier : une précision de 80,1 % selon les retours clients sur une évaluation en ligne de 120 jours, de nouvelles alertes pour environ 15 % des incidents investigués et un coût médian de 2,04 dollars en jetons par investigation. Mais il faut insister sur la nature de la source : il s’agit d’un preprint, non évalué par les pairs, portant sur une technologie Microsoft intégrée à l’écosystème Microsoft. C’est une source primaire utile pour comprendre l’architecture et les ambitions, pas une validation indépendante définitive.
Ce point est central. L’IA défensive peut accélérer les SOC, réduire la charge de triage et aider à produire de la logique de détection plus vite. Mais elle introduit aussi des questions de fiabilité, de dépendance fournisseur, d’explicabilité et de coûts. Microsoft lui-même facture Security Copilot via des Security Compute Units, avec capacité provisionnée et surconsommation possible. Le modèle économique ressemble donc moins à un logiciel fixe qu’à une infrastructure de calcul continue.
Le retour de la facture : Claude Code et l’économie des agents
C’est là que l’affaire Claude Code devient révélatrice. The Verge rapporte que Microsoft retire la plupart des licences Claude Code utilisées par des équipes internes, notamment dans la division Experiences + Devices, et pousse ses ingénieurs vers GitHub Copilot CLI. Le média indique que l’échéance du 30 juin 2026 correspond à la fin de l’année fiscale de Microsoft et que la décision serait aussi financière. Numerama reprend l’information sous un angle plus direct : certains usages d’agents IA reviendraient désormais plus cher que le travail humain.
Il faut rester prudent : Microsoft n’a pas présenté publiquement un tableau complet de coûts comparant Claude Code, Copilot CLI et le travail salarié. L’information repose sur des sources internes rapportées par The Verge, puis recoupée par des médias comme Fortune, TechRadar et Windows Central sous différents angles. Mais le signal est cohérent avec une réalité bien connue des équipes techniques : les agents consomment beaucoup plus de jetons qu’un simple chatbot, surtout lorsqu’ils lisent des dépôts entiers, exécutent des boucles d’essai-erreur, génèrent des plans, corrigent du code et recommencent.
La contradiction est donc moins « l’IA ne sert à rien » que « l’IA n’est pas rentable par défaut ». Dans certains cas, elle accélère énormément une tâche. Dans d’autres, elle transforme une économie salariale prévisible en consommation variable de calcul, de jetons, d’intégrations, de vérification humaine et de gouvernance.
Ce que les entreprises devraient retenir
Pour les équipes de sécurité, la première réponse à Kali365 n’est pas d’acheter aveuglément plus d’IA. Microsoft recommande de bloquer ou restreindre le device code flow lorsque possible via Conditional Access. Le FBI donne le même conseil général. Les organisations devraient auditer l’usage réel de ce flux, limiter les exceptions aux appareils qui en ont vraiment besoin, surveiller les connexions anormales, révoquer les jetons suspects et accélérer l’adoption d’une authentification résistante au phishing.
Ensuite, les entreprises doivent revoir leur formation. Dire aux employés « vérifiez l’URL » ne suffit plus lorsqu’une partie du parcours se déroule sur une page Microsoft authentique. Le bon réflexe devient : ne jamais entrer un code d’appareil reçu par courriel, Teams, PDF ou QR code, sauf si l’on a soi-même initié l’opération sur un appareil connu.
Enfin, les directions TI devraient appliquer aux agents IA la même discipline qu’aux services cloud : budgets, plafonds, journalisation, indicateurs de retour sur investissement, contrôles de sécurité et tests comparatifs. Un agent qui économise deux heures d’analyste mais consomme des ressources imprévisibles n’est utile que si l’on mesure l’ensemble de la chaîne : coût de calcul, taux d’erreur, temps de validation humaine et impact réel sur le risque.
Prospective : l’IA ne remplace pas la stratégie, elle l’expose
La tendance est claire : le phishing devient plus modulaire, plus automatisé et plus accessible. Les kits comme Kali365 transforment des techniques avancées en produits criminels. En face, des outils comme Security Copilot promettent de compresser le temps d’enquête et de détection. Mais la bataille ne sera pas gagnée uniquement par le modèle le plus puissant. Elle sera gagnée par les organisations capables de réduire leur surface d’attaque, de comprendre leurs flux d’identité et de financer l’IA là où elle produit une valeur mesurable.
L’IA amplifie donc les deux camps. Elle donne aux attaquants des interfaces plus simples et aux défenseurs des assistants plus rapides. Mais l’épisode Claude Code rappelle une limite terre à terre : à grande échelle, l’intelligence artificielle est aussi une facture. Et dans la cybersécurité comme dans le développement logiciel, le prochain avantage compétitif ne viendra pas seulement de l’adoption de l’IA, mais de la capacité à savoir quand l’utiliser, quand la limiter et quand revenir à des contrôles plus simples.