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L’enquête AMRAE 2026 montre que 88,6 % des professionnels du risque utilisent l’IA, principalement générative (85,6 %). L'adoption s'est faite par la productivité documentaire (rédaction, analyse juridique) plutôt que par le cœur analytique. Le frein majeur est technique : les données textuelles affichent un taux d’usage de 25,9 %, contre 8,4 % pour les données « terrain » complexes. L’étude identifie 14 usages d’avenir prioritaires (risques émergents, simulations de crise, climat). La profession attend un accompagnement pragmatique (retours d’expérience, guides, cartographie des outils) pour évoluer de la productivité au pilotage des risques.

Face aux attaques sophistiquées, les méthodes traditionnelles de simulation cyber souffrent de lenteur et de coûts élevés. L'intégration des modèles de langage (LLM) automatise la génération d'environnements dynamiques via des schémas YAML de référence, tout en surmontant les erreurs de configuration réseau.
Sur le plan tactique, les agents d'attaque pilotés par LLM atteignent un taux de succès allant jusqu'à 94,5 % en gérant l'infiltration multi-étapes. Comparativement à l'apprentissage par renforcement classique, souvent sujet à l'échec par récompense éparse, les LLM accélèrent l'évaluation des risques de 25 000× à 50 000×. L'avenir réside dans l'intégration du RAG pour aligner ces simulations avec des CVE réelles.