Le trafic Internet automatisé malveillant croît plus de neuf fois plus vite que le trafic humain, tandis que les robots IA accèdent de plus en plus aux pages de connexion et à d’autres zones sensibles des sites Web, selon un rapport publié mardi par une société de gestion de confiance pour les robots et les agents.
Le rapport de DataDome, basé sur plus d’un billion de requêtes sur 75 000 sites clients et sur des tests de plus de 20 000 sites Web populaires, a révélé que le trafic de robots malveillants a augmenté de 124 % entre juillet 2025 et juin 2026.
Au cours du premier semestre 2026, les requêtes des robots IA vers les pages de connexion de sites Web ont été multipliées par huit.
« Le trafic automatisé n’est plus seulement un problème de volume à la périphérie d’Internet », a déclaré Jérôme Segura, vice-président de la recherche sur les menaces de DataDome, dans un communiqué. « Cela grandit rapidement et cela s’approfondit. »
« Pour les entreprises », a-t-il poursuivi, « le défi n’est plus simplement d’identifier l’automatisation ; il s’agit de déterminer si cette activité est bénéfique ou nuisible. »
L’IA alimente la montée en puissance du Web Scraping
Segura a déclaré à TechNewsWorld que plusieurs développements ont probablement contribué à l’augmentation du trafic des robots.
« Les outils de scraping automatisés ont continué à se multiplier à mesure que la demande de données Web utilisées dans la formation des modèles d’IA, les réponses des agents et d’autres services d’IA augmentait », a-t-il expliqué.
« Dans le même temps, les cadres anti-empreintes digitales, les navigateurs automatisés et les plates-formes de robots en tant que service à faible coût ont rendu l’évasion sophistiquée plus accessible », a-t-il ajouté, « et l’IA rend également ces outils plus rapides et moins chers à construire. »
Selon le rapport de DataDome, le scraping, qui a augmenté de 185,2 % au cours de la période de référence, est le vecteur d’attaque le plus important et celui qui connaît la croissance la plus rapide, représentant 70,9 % du trafic de robots malveillants au sein de la clientèle de DataDome.
« Cette augmentation de 185 % d’une année sur l’autre du scraping est due au fait que des agents récupèrent des réponses sur des pages conçues pour les gens », a expliqué Jacob Krell, directeur principal des solutions d’IA sécurisées et de la cybersécurité chez Suzu Labs, un fournisseur de services de cybersécurité basés sur l’IA à Las Vegas.
« La recherche par l’IA, les outils de recherche, la veille concurrentielle et les anciens scrapers peuvent tous générer des extractions de pages continues », a-t-il déclaré à TechNewsWorld. « Une question humaine peut se transformer en requêtes sur plusieurs pages ou sites. Il s’agit d’une demande au niveau de la machine sur une infrastructure à taille humaine, avec plus de place pour le vol de contenu, la suppression des prix et la collecte de données non autorisées. »
Ensar Seker, RSSI de SOCRadar, une société de renseignement sur les menaces basée à Newark, dans le Del., a affirmé que l’augmentation de 185 % du scraping est significative car le scraping ne consiste plus seulement à copier le contenu de sites Web publics.
« Les systèmes automatisés peuvent collecter des données sur les produits, les prix, la propriété intellectuelle, les recherches exclusives et d’autres informations commercialement précieuses à une échelle énorme », a-t-il déclaré à TechNewsWorld. « L’IA a également augmenté la valeur économique des grands ensembles de données, car les informations peuvent être collectées pour la formation de modèles, les systèmes de récupération et la veille concurrentielle. »
Le scraping peut nuire aux entreprises, a-t-il ajouté, car un scraping agressif peut créer des coûts d’infrastructure, fausser les analyses et potentiellement nuire à la valeur commerciale des données et du contenu qu’elles produisent.
Passer des robots scriptés aux robots adaptatifs
Krell a pointé du doigt l’utilisation du navigateur agent comme un autre développement augmentant le volume.
« Les modèles pouvaient déjà planifier une séquence d’actions », a-t-il déclaré. « Les modèles de vision et les outils de contrôle du navigateur ont rendu pratique l’exécution de ce plan sur un site Web normal. Un agent peut lire la page rendue, localiser les contrôles, remplir des formulaires et cliquer sur un flux de travail à l’échelle de la machine. »
Seker a ajouté que l’IA générative a contribué à l’augmentation du volume en réduisant considérablement les obstacles techniques à la création et à la modification de l’automatisation, tandis que les navigateurs sans tête, les réseaux proxy résidentiels et les technologies anti-détection permettent aux robots d’imiter bien mieux les utilisateurs légitimes.
« Dans le même temps », a-t-il poursuivi, « les attaquants peuvent automatiser la reconnaissance, le scraping, les tests d’identifiants et les abus transactionnels à une échelle qui nécessitait auparavant beaucoup plus d’infrastructure et d’expertise. »
« Nous passons de robots scriptés relativement prévisibles à une automatisation adaptative capable de naviguer sur des sites Web, de prendre des décisions et de modifier les comportements en fonction de ce qu’ils rencontrent », a-t-il déclaré.
AI Bots cible les pages de connexion et l’accès au compte
Seker a identifié l’augmentation des demandes de robots IA pour se connecter aux pages comme l’une des conclusions les plus importantes du rapport.
« Explorer une page d’accueil est avant tout une activité d’accès à l’information », a-t-il expliqué. « L’interaction avec les pages d’authentification indique que l’automatisation s’étend plus profondément dans les applications et vers l’identité, les comptes et les transactions. »
« Cela crée une frontière de sécurité beaucoup plus sensible », a-t-il poursuivi. « Les mêmes technologies qui permettent aux agents légitimes d’IA d’accéder à un compte au nom d’un utilisateur peuvent potentiellement être utilisées à des fins de bourrage d’informations d’identification, de piratage de compte, d’abus de session ou de fraude automatisée. »
« Les équipes de sécurité ne peuvent donc plus se contenter de demander si le trafic est humain ou automatisé », a-t-il déclaré. « Ils ont de plus en plus besoin de déterminer qui ou quoi exploite l’agent, s’il est autorisé et ce qu’il tente d’accomplir. »
Aviv Nahum, co-fondateur et PDG d’Above Security, un fournisseur de protection contre les risques internes basé à San Francisco, a conseillé aux DSI et aux équipes de sécurité de traiter les agents d’IA comme des identités de premier ordre et une nouvelle génération d’initiés.
« Comprendre quels agents sont déployés et ce qu’ils font, qui gère ces outils et à quels systèmes ou informations d’identification ils ont accès est essentiel pour identifier les risques associés aux initiés synthétiques », a-t-il déclaré à TechNewsWorld. « Cela permet aux équipes d’évaluer l’activité des agents et de déterminer si le comportement a du sens ou s’il s’agit d’un signal d’alarme. »
« Mais atteindre ce niveau d’intelligence nécessite une nouvelle approche qui comble les lacunes laissées ouvertes par les approches traditionnelles de gestion des robots », a-t-il déclaré. « Pour lutter contre la vitesse des agents IA, le modèle défensif doit enquêter en permanence sur les comportements des humains et des agents synthétiques avec des déclencheurs intégrés qui automatisent l’intervention lorsque des comportements suspects sont détectés. »
Repenser l’authentification pour les agents IA
Segura de DataDome recommande aux organisations d’arrêter de se demander « est-ce un robot ou un humain ? » » et commencez à vous demander « qu’est-ce que ce visiteur essaie de faire et est-ce que cela sert l’entreprise ?
« L’identité seule ne peut pas répondre à cette question », a-t-il souligné. « L’usurpation d’identité des agents d’IA a augmenté de 45 % entre février et juillet 2026, et une étude distincte de DataDome a révélé que 80 % des agents d’IA ne s’identifient pas correctement.
« La réponse pratique consiste à combiner l’identité vérifiée de l’agent avec des signaux comportementaux, mais le juste équilibre dépend de l’entreprise », a-t-il ajouté.
Kevin Tussy, PDG de FaceTec, une société de logiciels d’identité biométrique basée à Las Vegas, a fait valoir que l’IA agentique présente un défi croissant pour les méthodes d’authentification conventionnelles.
« Les agents sont déjà en train de devenir fous », a-t-il déclaré à TechNewsWorld. « Ils peuvent posséder et utiliser pratiquement n’importe quel facteur d’authentification moderne : mots de passe, clés d’accès et OTP par courrier électronique ou SMS. La seule chose qu’un agent ne peut pas posséder est un visage humain vivant. »
« Les robots peuvent regarder un humain résoudre un Captcha, ce qui prend 15 à 30 secondes, et être entraînés à reproduire parfaitement ce comportement », a-t-il expliqué. « C’est pourquoi les défenses de type test de Turing sont une impasse. Un robot plus rapide et plus performant qu’un humain peut facilement apprendre à agir exactement comme tel. »
« Ce qu’on ne peut pas lui apprendre à faire », a-t-il poursuivi, « c’est présenter un visage humain à une caméra et relever un défi de détection d’activité biométrique en 3D. »
