L'abus des essais gratuits d'IA devient un problème coûteux pour les startups, selon Stripe

Les startups en IA rencontrent de plus en plus une forme de fraude qui n’existait que depuis quelques années : des utilisateurs automatisés s’inscrivant en masse pour épuiser des ressources informatiques coûteuses avant que les entreprises ne puissent les arrêter.

Le PDG de Stripe, Patrick Collison, a déclaré que le problème était devenu répandu parmi les entreprises d’IA utilisant l’infrastructure de paiement de la société. Lors du podcast TBPN, Collison a dit qu’environ une inscription sur six sur certaines plateformes d’IA semble maintenant frauduleuse.

L’abus concerne les jetons d’inférence, les crédits informatiques nécessaires pour faire fonctionner les modèles d’IA. Les fraudeurs créent de faux comptes, consomment les allocations gratuites offertes aux nouveaux utilisateurs, puis disparaissent sans payer. Dans certains cas, l’accès est reportedly revendu via des canaux en ligne qui distribuent des identifiants d’IA à faible coût.

Fortune a rapporté des détails de dirigeants de Stripe le 7 mai.

Collison de Stripe met en garde contre une nouvelle forme de fraude pour les entreprises d’IA

Le problème touche particulièrement durement les startups car les produits d’IA entraînent des coûts réels d’utilisation dès que quelqu’un commence à interagir avec un modèle. Contrairement aux entreprises de logiciels traditionnels, les sociétés d’IA ne peuvent pas accueillir des millions d’utilisateurs gratuits sans payer pour la puissance de calcul sous-jacente nécessaire pour traiter les prompts et générer des réponses.

Emily Sands, responsable des données et de l’IA chez Stripe, a déclaré que certains attaquants opèrent à des vitesses rendant inefficaces les revues manuelles de fraude.

« L’une des choses qui est vraiment effrayante à ce sujet, c’est que ces attaquants peuvent brûler des coûts d’inférence, accumuler des factures d’utilisation massives qu’ils n’ont jamais l’intention de payer, et ils peuvent le faire très, très rapidement parce qu’ils consomment des jetons à la vitesse machine », a déclaré Sands à Fortune.

Selon Sands, l’abus lié aux essais gratuits d’IA a plus que doublé au cours des six derniers mois.

Les chercheurs suivant les vulnérabilités de sécurité de l’IA disent que ces attaques exploitent souvent des contrôles faibles sur les identifiants plutôt que des techniques de piratage sophistiquées. De nombreux systèmes d’IA dépendent encore de permissions API larges permettant aux agents automatisés d’accéder à de grandes parties de l’infrastructure backend une fois les identifiants obtenus.

Un rapport de mars 2026 du cabinet de recherche en sécurité Grantex a révélé que la plupart des projets d’agents d’IA open-source de premier plan manquaient de séparation granulaire des identités entre agents, ce qui rend difficile l’isolement des comptes compromis sans faire tourner en rotation l’ensemble des identifiants du système.

Le marché plus large des identifiants volés est également en expansion. La société de cybersécurité SpyCloud a déclaré avoir récupéré 18,1 millions de clés API exposées et d’identifiants de machine issus de marchés criminels en 2025, dont des millions liés à des services liés à l’IA.

Certaines startups commencent à changer leur gestion de l’acquisition d’utilisateurs

Certaines startups modifient déjà leur gestion de l’acquisition d’utilisateurs en raison de l’augmentation des coûts. Des dirigeants du secteur affirment que les entreprises qui dépendaient autrefois fortement des essais gratuits raccourcissent maintenant les périodes d’essai, imposent des limites de taux plus strictes ou exigent des détails de paiement plus tôt dans le processus d’inscription.

Stripe a déclaré avoir étendu son système de détection de fraude Radar pour évaluer les inscriptions de comptes IA en utilisant des indicateurs tels que les empreintes d’appareils, la réputation IP et l’historique des domaines d’email. La société a indiqué que le système a bloqué plus de 3,3 millions d’inscriptions potentiellement risquées dans huit entreprises d’IA au cours du mois dernier.

L’entreprise explore également des systèmes de paiement conçus pour réduire totalement l’utilisation non payée. Stripe a soutenu un projet basé sur la blockchain appelé Tempo, qui permettrait aux services d’IA de facturer en continu les clients à mesure que les ressources de calcul sont consommées.

La plateforme d’échange de cryptomonnaies Coinbase développe un système similaire appelé x402, axé sur les paiements en temps réel entre applications et API.

Les partisans de cette approche pensent que le règlement instantané pourrait réduire l’exposition à la fraude en supprimant le délai entre la consommation de ressources et la collecte du paiement.

Même ainsi, les analystes en sécurité disent que le problème reflète une tension plus large dans l’industrie de l’IA : les startups courent pour croître aussi vite que possible alors que de nombreux systèmes de sécurité et d’identité sous-jacents restent immatures.

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