Bank of America a embauché 1 000 sous-traitants externes pour aider à corriger les vulnérabilités logicielles révélées par les modèles d'IA avancés, y compris Mythos d'Anthropic, a déclaré mercredi à CNBC le directeur général Brian Moynihan. Cette divulgation, faite lors d'une interview après la publication des résultats du troisième trimestre de la banque, est l'une des premières fois qu'une grande entreprise américaine précise les coûts en termes de main-d'œuvre et de dollars nécessaires à la défense de ses systèmes contre les modèles d'IA d'avant-garde.
Selon CNBC, les sous-traitants ont été recrutés au deuxième trimestre 2026 pour soutenir les quelque 3 000 employés internes qui travaillent dans ce domaine, et ils restent aujourd'hui à la banque. "Nous avons engagé 1 000 entrepreneurs pour nous aider à effectuer les travaux de réparation au deuxième trimestre, et ces personnes restent ici aujourd'hui, nous aidant, en plus des 3 000 personnes que nous avons dans cette zone", a déclaré Moynihan à Leslie Picker de CNBC. Pour plus de contexte sur cette histoire, consultez notre tendances IA.
Des centaines de millions de coûts trimestriels
La mise à jour des correctifs n’était pas bon marché. Moynihan a déclaré aux analystes plus tôt mercredi que la remédiation logicielle, combinée au travail réglementaire lié à la conformité en matière de lutte contre le blanchiment d'argent, avait ajouté « plus de quelques centaines de millions » aux coûts de la banque au troisième trimestre. Les actions de la banque ont chuté de 8% mercredi après la publication des résultats, et les dépenses de remédiation s'inscrivaient dans le cadre d'une conversation plus large avec les investisseurs sur la pression sur les dépenses.
Mythos, qu'Anthropic a dévoilé à un petit groupe de banques, d'entreprises technologiques et d'agences gouvernementales en avril, a été reconnu pour avoir découvert et exploité des failles logicielles vieilles de plusieurs décennies – des capacités qui ont contraint les entreprises détenant des données financières sensibles à une ruée défensive coûteuse. Bank of America s'est empressée de renforcer un large spectre de son code interne et de celui de ses fournisseurs plus tôt cette année, a déclaré Moynihan, en faisant appel à des milliers d'employés et de personnel externe.
"Ce risque est un risque réel, et c'est pourquoi, lorsque les modèles de type frontière sont apparus… beaucoup d'entre nous se sont assis et ont demandé : "Comment pouvons-nous trouver un moyen de surmonter cela rapidement ?", a déclaré Moynihan dans l'interview de CNBC.
La nature à double tranchant de Frontier AI
L’épisode illustre l’étrange économie de l’IA frontalière pour les grandes entreprises. La même classe de modèles qui aide les entreprises à réduire leurs coûts en augmentant leur productivité peut également révéler les faiblesses des logiciels qui se sont accumulées discrètement pendant des décennies. Moynihan a directement reconnu la tension, notant que les fournisseurs fournissant les logiciels de la banque se précipitent eux-mêmes pour équiper leurs outils d'une IA de pointe.
"Nous devons garder une longueur d'avance sur eux et nous devons garder à l'esprit que ceux qui développent les logiciels sont ceux qui essaient de nous vendre les services", a-t-il déclaré.
Un pic temporaire, affirme Moynihan
S'exprimant alors que le titre baissait, Moynihan a cherché à rassurer les investisseurs sur le fait que l'augmentation des dépenses s'avérerait temporaire. « Une fois que vous avez appliqué les correctifs, vous n'avez plus besoin d'en appliquer autant… Le pipeline passe à travers », a-t-il déclaré, ajoutant que la banque s'attend à ce que les coûts de remédiation diminuent avec le temps.
La banque parie également que l’IA fera plus que payer pour le travail défensif ailleurs. Bank of America gère environ 130 projets internes d’IA qui, selon CNBC, devraient générer environ 700 millions de dollars d’économies l’année prochaine – un chiffre qui éclipse la facture de remédiation à court terme, même si le timing des deux est inconfortable.
Ce que cela dit sur l'industrie
La divulgation de Bank of America offre l'un des points de données les plus clairs à ce jour sur ce que coûte réellement la découverte de vulnérabilités basée sur l'IA à une grande institution. Depuis que les modèles de cybersécurité ont commencé à être diffusés, les analystes ont averti que les bases de code existantes dans les banques, les hôpitaux et les gouvernements représentent une vaste surface d'attaque que l'IA peut cartographier beaucoup plus rapidement que les auditeurs humains. Jusqu’à présent, la majeure partie de cette discussion était théorique ; Moynihan a fixé un effectif et un prix pour la réponse.
Les commentaires soulignent également la position délicate d’entreprises comme Anthropic, qui vendent de puissants modèles de cybersécurité à un groupe sélectionné d’institutions, tandis que l’industrie dans son ensemble se demande comment – et à quelle vitesse – ces capacités devraient se propager. Les rapports faisant état de tentatives de piratage assistées par l'IA ont mis les pratiques de confinement et de surveillance sous surveillance, et les entreprises clientes envisagent désormais dans leur budget l'hypothèse que leurs vulnérabilités seront découvertes en premier.
Pour les banques, le calcul est simple : les coûts de mise à jour des correctifs sont mesurables et limités, alors que le coût d’un exploit réussi ne l’est pas. Le message de Moynihan aux investisseurs était que cette augmentation est un nettoyage ponctuel et non une ligne de dépenses permanente – mais l'épisode rappelle que chaque saut dans la capacité du modèle peut réévaluer silencieusement la posture de sécurité de chaque entreprise qui utilise des logiciels.
À mesure que les modèles pionniers continuent de s’améliorer pour détecter les failles, l’expérience de Bank of America pourrait devenir moins une exception qu’un modèle : des milliers d’employés, une armée de sous-traitants et une facture de plusieurs centaines de millions de dollars, le tout déclenché par un modèle qui n’a jamais touché directement les systèmes de la banque.
Les équipes de sécurité d’autres grandes institutions financières surveillent de près la situation. Si les modèles d’IA peuvent révéler une décennie de vulnérabilités accumulées en quelques jours, la question pour chaque banque n’est plus de savoir si son code comporte des failles : il s’agit plutôt de savoir qui les trouve en premier et si l’institution a la capacité de patcher pour réagir avant que ces failles ne soient utilisées. La divulgation de Moynihan suggère que pour la deuxième plus grande banque des États-Unis, la réponse consistait à traiter les mesures correctives basées sur l'IA comme une dépense trimestrielle plutôt que comme un poste informatique de routine.
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