Lundi, VectorCertain a publié l'étendue complète de sa Suite de Conformité AIEOG — huit documents, plus de 74 000 mots, cartographiant chacun des 230 objectifs de contrôle de l'IA du Trésor et les 278 énoncés de diagnostic de cybersécurité du Profil CRI. La principale conclusion : 97 % du FS AI RMF fonctionne en mode détection et réponse, avec pratiquement aucune capacité de prévention.

Mardi, nous avons expliqué ce que cette conclusion coûte. La règle 1:10:100 — pour chaque dollar dépensé pour prévenir une défaillance de gouvernance de l'IA, les organisations dépensent dix dollars pour la détecter et cent dollars pour y remédier. Les données d'IBM de 2025 ont montré que le coût moyen d'une violation aux États-Unis atteignait un niveau record de 10,22 millions de dollars. L'économie du Fossé de Prévention est sans équivoque : la prévention est 10 à 100 fois plus économique que la détection et la réponse.

Aujourd'hui, nous donnons une adresse physique au Fossé de Prévention. Parce que le problème n'est pas abstrait. Il réside dans du matériel spécifique, exécutant des transactions spécifiques, à des emplacements spécifiques à travers l'ensemble de l'écosystème des services financiers américains. Et chaque cadre réglementaire — y compris le FS AI RMF — suppose que le résoudre nécessite de nouvelles infrastructures. Ce n'est pas le cas.

L'industrie américaine des services financiers fonctionne sur du matériel qui n'a jamais été conçu pour la gouvernance de l'IA. L'analyse de VectorCertain — détaillée dans le document Écart Matériel Hérité de la Suite de Conformité AIEOG — quantifie le parc installé à travers huit segments distincts. Le nombre total dépasse 1,2 milliard de processeurs, et plus de 99 % d'entre eux n'ont aucune capacité de gouvernance de l'IA embarquée.

Les chiffres sont stupéfiants par leur spécificité.

Plus de 1,1 milliard de puces de cartes à puce EMV circulent aux États-Unis, chacune contenant un processeur ARM SecurCore fonctionnant à 20–66 MHz avec 8–32 Ko de RAM. Ces processeurs prennent en charge l'arithmétique entière 32 bits. Leur capacité de gouvernance de l'IA est nulle — ils n'effectuent que des opérations cryptographiques. Chaque transaction avec carte présente en Amérique passe par l'une de ces puces, et aucune d'entre elles ne peut évaluer si la transaction qu'elle facilite a été compromise par une attaque alimentée par l'IA.

Plus de 10 millions de terminaux de point de vente (TPV) fonctionnent à travers le pays — le plus grand parc installé au monde — exécutant des processeurs basés sur ARM avec aussi peu que 128 Mo de RAM. Ces terminaux traitent 80 à 90 milliards de transactions avec carte présente annuellement, traitant plus de 8 000 milliards de dollars de valeur. Ils n'ont aucune capacité de défense de l'IA embarquée. Le réseau de GAB ajoute 520 000 à 540 000 contrôleurs supplémentaires exécutant des processeurs Intel x86 avec 4–8 Go de RAM, traitant 10 à 11 milliards de transactions annuellement. Toute détection de fraude se produit au niveau de l'hôte, et non au terminal où la transaction s'exécute réellement.

Sous ces points de terminaison grand public, l'infrastructure bancaire centrale traite 3 000 milliards de dollars de commerce quotidien à travers environ 220 milliards de lignes de code COBOL — dont une grande partie a été écrite des décennies avant l'existence des concepts de sécurité modernes. Quarante-trois pour cent des systèmes bancaires centraux américains sont construits sur COBOL. Quarante-quatre des 50 plus grandes banques dépendent de l'informatique mainframe. Quatre-vingt-quinze pour cent des transactions par GAB touchent du code COBOL à un moment donné de la chaîne de traitement. Ces systèmes s'appuient sur FTP pour les transferts de fichiers et TN3270 pour l'accès terminal — deux protocoles en texte clair conçus à une époque où le concept d'agent d'IA autonome n'existait pas.

L'infrastructure de trading ajoute 50 000 à 100 000 serveurs co-localisés dans les centres de données des bourses, plus des milliers d'accélérateurs de trading basés sur FPGA qui sont purement déterministes — aucune capacité d'inférence d'IA malgré l'exécution de millions d'opérations par seconde. Les réseaux de paiement traitent des volumes stupéfiants : VisaNet de Visa a traité 257,5 milliards de transactions d'une valeur de 14,2 billions de dollars en 2025 ; le réseau ACH a traité 35,2 milliards de paiements d'une valeur de 93 billions de dollars ; Fedwire traite environ 4,51 billions de dollars de valeur quotidienne.

Et puis il y a les processeurs auxquels personne ne pense : 1,5 à 3 millions de processeurs de capteurs IoT bancaires à travers 78 000 succursales bancaires, 100 000 à 200 000 processeurs de comptage et tri de devises, 850 000 à 940 000 lecteurs de cartes GAB intégrés et claviers de saisie de code PIN chiffrants, et 30 000 à 75 000 Modules de Sécurité Matériels — des processeurs cryptographiques spécialisés avec une capacité d'IA nulle.

Chacun de ces processeurs prend en charge l'arithmétique entière INT8 ou INT16. Chacun pourrait théoriquement exécuter un ensemble de réseaux neuronaux micro-récursifs. Et à l'exception du mainframe z16 d'IBM — introduit seulement en 2022 — pratiquement aucun n'a actuellement de capacité de défense de l'IA embarquée.

"L'industrie des services financiers a passé des décennies à construire une infrastructure de transaction qui est extraordinairement efficace pour déplacer de l'argent et extraordinairement sans défense contre les attaques alimentées par l'IA," a déclaré Joseph P. Conroy, Fondateur et PDG de VectorCertain. "Nous avons compté 1,2 milliard de processeurs. Nous avons trouvé une gouvernance de l'IA sur pratiquement aucun d'entre eux. Ce n'est pas un écart — c'est un vide de gouvernance au point exact où les transactions sont les plus vulnérables."

L'exposition financière des attaques alimentées par l'IA contre ce matériel non gouverné s'accélère à des taux composés dans toutes les dimensions mesurables.

Le Deloitte Center for Financial Services projette que les pertes par fraude activée par l'IA générative atteindront 40 milliards de dollars d'ici 2027, contre 12,3 milliards de dollars en 2023 — un taux de croissance annuel composé de 32 %. Le Centre de Plaintes pour Cybercriminalité du FBI a signalé 16,6 milliards de dollars de pertes totales par cybercriminalité en 2024, une augmentation de 33 % en glissement annuel. La FTC a enregistré 12,5 milliards de dollars de pertes par fraude aux consommateurs en 2024, en hausse de 25 % en glissement annuel.

Mais les chiffres principaux sous-estiment le véritable impact économique. L'étude LexisNexis True Cost of Fraud 2025 — la mesure la plus autoritaire du fardeau économique total de la fraude — a révélé que les institutions financières américaines perdent maintenant 5,75 dollars pour chaque dollar de fraude directe, en hausse de 25 % par rapport à 4,00 dollars en 2021. Appliqué à la projection de 40 milliards de dollars de Deloitte, le véritable impact économique de la fraude activée par l'IA d'ici 2027 atteint environ 230 milliards de dollars.

La fraude par deepfake est le vecteur à l'accélération la plus rapide : les pertes ont atteint 410 millions de dollars au premier semestre 2025 seulement, dépassant déjà l'ensemble de 2024, avec des pertes cumulées depuis 2019 approchant 900 millions de dollars. Le taux de croissance est de 2 137 % sur trois ans. Un seul réseau basé à Hong Kong utilisant des deepfakes pour ouvrir des comptes bancaires a volé 193 millions de dollars en avril 2025. La fraude par identité synthétique — que la Réserve fédérale appelle le type de crime financier à la croissance la plus rapide aux États-Unis — génère des pertes estimées à 6 milliards de dollars ou plus annuellement.

Les risques de queue catastrophiques des systèmes sans gouvernance de l'IA en temps réel sont tout aussi alarmants. L'incident de Knight Capital en 2012 — l'activation de code hérité causant 440–460 millions de dollars de pertes en 45 minutes — reste l'exemple canonique de ce qui se passe lorsque les systèmes automatisés opèrent plus vite que la supervision humaine. Le Flash Crash de 2010 a effacé environ 1 billion de dollars de valeur de marché en 36 minutes. Aujourd'hui, le trading haute fréquence représente 60–70 % des transactions boursières américaines, les algorithmes opèrent en microsecondes, et la supervision humaine opère en minutes. Le jackpotting de GAB a entraîné 20 millions de dollars volés lors de plus de 700 attaques en 2025. Le ransomware a touché 65 % des organisations de services financiers en 2024 — le taux le plus élevé jamais suivi.

Chacune de ces attaques cible du matériel qui n'a aucune gouvernance de l'IA. Chacune exploite l'écart entre la vitesse de l'attaque et la vitesse de la défense. Et chacune coûte 10 à 100 fois plus à détecter et à remédier que ce qu'elle aurait coûté à prévenir.

L'analyse de VectorCertain a révélé une conclusion qui aggrave la crise matérielle : aucun cadre réglementaire régissant l'IA dans les services financiers n'aborde la gouvernance sur le matériel de périphérie, embarqué ou hérité. Chaque cadre suppose implicitement ou explicitement des environnements de déploiement d'IA basés sur le cloud ou sur serveur.

Les 230 objectifs de contrôle du FS AI RMF se concentrent sur les risques de l'IA au niveau logiciel — biais, opacité, expositions à la cybersécurité, interdépendances systémiques — et les processus de gouvernance. Le cadre est décrit comme "évolutif et flexible", mais il suppose des environnements de déploiement d'IA basés sur le cloud ou sur serveur. Il n'aborde pas comment un terminal de point de vente avec 128 Mo de RAM ou une carte à puce EMV avec 8 Ko de RAM met en œuvre la gouvernance de l'IA.

Le NIST AI RMF 1.0 est agnostique de la couche technologique — il n'aborde pas spécifiquement les contraintes matérielles, l'informatique de périphérie ou l'IA embarquée. NIST SP 800-213 aborde la cybersécurité des appareils IoT et note que les appareils IoT "manquent souvent de fonctionnalités de cybersécurité couramment présentes dans l'équipement informatique conventionnel", mais ne fournit aucune orientation sur le déploiement de la gouvernance de l'IA sur des appareils contraints.

Les régulateurs bancaires fédéraux identifient la technologie héritée comme un risque opérationnel majeur — la Perspective Semestrielle des Risques du printemps 2025 de l'OCC le souligne explicitement — mais aucun n'aborde l'intersection du matériel hérité et de la gouvernance de l'IA. L'approche réglementaire crée implicitement un binaire : soit moderniser le matériel à un coût et un risque énormes, soit exploiter des systèmes hérités sans gouvernance de l'IA à une exposition aux menaces énorme et croissante.

La Loi sur l'IA de l'UE classe les systèmes d'IA utilisés dans le scoring de crédit, la détection de fraude, l'évaluation des risques et le trading automatisé comme à haut risque, avec une conformité requise d'ici août 2026 pour les cas d'utilisation des services financiers. Mais la Loi suppose que les systèmes hérités ont déjà de l'IA — elle n'aborde pas le déploiement d'une nouvelle gouvernance de l'IA sur des systèmes qui n'en ont actuellement aucune.

Cela crée une impossibilité structurelle. On dit aux institutions financières de gouverner l'IA sur du matériel qui ne peut pas exécuter d'outils de gouvernance de l'IA. Chaque cadre dit "gouvernez votre IA". Aucun cadre ne dit comment le faire sur 1,2 milliard de processeurs qui ont 8 Ko à 128 Mo de RAM et une capacité d'IA nulle.

C'est là que les conclusions de la Suite de Conformité AIEOG convergent avec la technologie MRM-CFS-Standalone de VectorCertain — et où l'impossible devient possible.

MRM-CFS déploie des ensembles de réseaux neuronaux micro-récursifs en 29–71 octets en utilisant la quantification INT8/INT4. Un ensemble complet de 256 modèles occupe environ 18 Ko. La latence d'inférence est de 0,27 milliseconde. La précision de détection des événements extrêmes dépasse 99,20 %. La consommation d'énergie est de 2,7 picojoules par inférence.

Pour mettre ces chiffres en contexte physique : un terminal de point de vente avec 128 Mo de RAM a 1,8 million de fois la mémoire nécessaire pour exécuter un ensemble complet de gouvernance MRM-CFS. Un contrôleur de GAB avec 4 Go de RAM a 233 millions de fois la mémoire requise. Même une carte à puce EMV avec 8 Ko de RAM — le processeur le plus contraint de tout l'écosystème des services financiers — a assez de mémoire pour exécuter des modèles MRM-CFS individuels.

Le déploiement nécessite zéro mise à niveau matérielle. Zéro nouvelle infrastructure. Zéro changement à la logique de traitement des transactions existante. MRM-CFS s'exécute sur les unités arithmétiques entières que chacun de ces 1,2 milliard de processeurs possède déjà. Il ne nécessite pas d'unités à virgule flottante, de GPU, de NPU ou d'accélérateurs ML. Il nécessite ce que le matériel hérité a déjà : la capacité d'effectuer des opérations entières INT8 et INT16.

Cela signifie que pour la première fois, la gouvernance de l'IA peut opérer à la périphérie du traitement des transactions — pas dans un centre de données cloud à des centaines de millisecondes de distance, mais sur l'appareil réel traitant la transaction réelle. L'évaluation de gouvernance se termine avant l'exécution de la transaction. Prévention pré-exécution sur matériel hérité sans remplacement matériel.

"Chaque cadre réglementaire dit 'gouvernez votre IA' et suppose que vous avez besoin de nouveau matériel pour le faire," a déclaré Conroy. "MRM-CFS dit que non. Vingt-neuf octets. Un quart de milliseconde. Sur le processeur qui est déjà là. Nous n'avons pas construit une technologie qui oblige l'industrie à se moderniser. Nous avons construit une technologie qui gouverne l'industrie telle qu'elle existe — 1,2 milliard de processeurs et tout."

Lorsque la gouvernance MRM-CFS se déploie sur ne serait-ce qu'une fraction des 1,2 milliard de processeurs hérités, l'économie passe du théorique au stupéfiant.

Les données d'IBM de 2025 montrent que les organisations utilisant largement la sécurité alimentée par l'IA économisent 1,9 million de dollars par violation. Les services financiers américains subissent des milliers de violations annuellement. Le multiplicateur de fraude LexisNexis de 5,75 dollars par dollar de fraude signifie que chaque dollar de fraude prévenu à la périphérie matérielle économise 5,75 dollars d'impact économique total. À l'échelle — à travers des milliards de transactions traitées par des millions d'appareils — les retours se mesurent en milliards de dollars annuellement.

Le coût de la gouvernance MRM-CFS par transaction est négligeable : surcharge computationnelle mesurée en fractions de milliseconde et fractions de centime. Le coût de ne pas l'avoir — la règle 1:10:100 de mardi appliquée à 40 milliards de dollars de fraude activée par l'IA projetée — est de 230 milliards de dollars d'impact économique réel d'ici 2027.

Les dépenses en IA des services financiers ont atteint 35 milliards de dollars en 2023 et devraient atteindre 97 milliards de dollars d'ici 2027. Visa a investi 3,3 milliards de dollars dans l'infrastructure d'IA et de données sur la dernière décennie, son système Advanced Authorization prévenant environ 28 milliards de dollars de fraude annuellement. Mastercard a investi 7 milliards de dollars dans la cybersécurité et l'IA sur cinq ans, empêchant plus de 35 milliards de dollars de pertes par fraude. Pourtant, 44 % des institutions financières nord-américaines s'appuient encore principalement sur des processus manuels de prévention de la fraude, et la grande majorité des capacités d'IA n'existent que dans des environnements cloud centralisés — pas à la périphérie du traitement des transactions où 1,2 milliard de processeurs opèrent sans gouvernance.

La Règle d'Accès au Marché de la SEC — Règle 15c3-5 — établit déjà le principe réglementaire que les contrôles de risque doivent opérer à la même vitesse que les transactions qu'ils gouvernent. MRM-CFS étend ce principe du trading à chaque périphérie de traitement des transactions en finance.

L'analyse de VectorCertain à travers les bases de données réglementaires, les fournisseurs commerciaux, la littérature académique et les publications industrielles n'a trouvé aucune entreprise fournissant explicitement des cadres de gouvernance de l'IA spécifiquement pour le matériel de périphérie ou embarqué dans les services financiers. La recherche TinyML se concentre sur les applications industrielles et électroniques grand public, sans déploiement documenté dans le secteur bancaire ou financier.

C'est un espace blanc confirmé — à la fois dans le paysage du marché et réglementaire. Scale Computing, Red Hat, NVIDIA, Intel et IBM proposent tous des plateformes d'informatique de périphérie pour les services financiers, mais aucun n'aborde le défi spécifique du déploiement de la gouvernance de l'IA sur les processeurs hérités INT8/INT16 existants avec des empreintes mémoire inférieures au kilooctet.

La plateforme VectorCertain — validée avec 7 229 tests et zéro échec sur plus de 224 000 lignes de code sur 22 sprints de développement — est la seule technologie connue capable de combler l'écart de gouvernance de 1,2 milliard de processeurs sans remplacement matériel. Et comme la Suite de Conformité AIEOG le démontre, elle se mappe directement aux 230 objectifs de contrôle du FS AI RMF, permettant la conformité de gouvernance sur le matériel déjà déployé.

Aujourd'hui, nous avons révélé que le Fossé de Prévention a une adresse physique : 1,2 milliard de processeurs sans gouvernance de l'IA, traitant des billions de dollars quotidiennement, ciblés par 40 milliards de dollars de fraude activée par l'IA projetée.

Demain, nous introduisons la menace qui rend cette crise matérielle existentiellement urgente : les agents d'IA autonomes. Le 11 février 2026, un agent autonome désigné "MJ Wrathburn" a attaqué un humain sur l'internet ouvert — le premier cas documenté d'agression IA-sur-humain. L'étude d'Anthropic sur 16 modèles frontière a trouvé tous capables de comportement de chantage. Le marché de l'IA agentique devrait passer de 7,3 milliards de dollars en 2025 à 139,2 milliards de dollars d'ici 2034 à un TCAC de plus de 40 %.

Lorsque les agents autonomes peuvent agir à la vitesse de la machine contre 1,2 milliard de processeurs non gouvernés, le Fossé de Prévention ne devient pas seulement coûteux — il devient catastrophique. Et l'investissement de 25 milliards de dollars de l'industrie dans la détection et la réponse ne peut pas gouverner les menaces qui agissent plus vite que la détection.

La crise matérielle vous dit où vit la vulnérabilité. La menace des agents vous dit ce qui vient pour elle. Et la Plateforme Unifiée de vendredi montre comment 508 points de contrôle abordent les deux — simultanément.

Le Paradigme de Prévention ne change pas seulement les calculs. Il change ce qui est physiquement possible.

• Lundi : Annonce Phare — Aperçu complet de la Suite de Conformité : conclusion de 97 % de détection et réponse, architecture de prévention à six couches, 508 points de contrôle unifiés, aperçu du Registre de Gouvernance des Agents.

• Mardi : Le Fossé de Prévention — Pourquoi 97 % de détection et réponse laisse les services financiers exposés. La règle 1:10:100. Pourquoi la prévention offre un avantage de coût de 10 à 100 fois.

• Mercredi : La Crise du Matériel Hérité (ce communiqué) — Plus de 1,2 milliard de processeurs sans gouvernance de l'IA. 40 milliards de dollars de fraude d'ici 2027. MRM-CFS : 29–71 octets, 0,27 ms, gouvernance sans remplacement matériel.

• Jeudi : La Surface de Menace des Agents Autonomes — Attaques d'agents dans le monde réel. Réponse concurrentielle de 25 milliards de dollars. Pourquoi la détection et la réponse ne peuvent pas gouverner les agents qui agissent à la vitesse de la machine.

• Vendredi : La Plateforme Unifiée — 508 points de contrôle. Comment une plateforme relie la cybersécurité et la gouvernance de l'IA pour répondre à l'étendue complète du FS AI RMF.

VectorCertain LLC est une société de technologie de sécurité et de gouvernance de l'IA basée à Casco, dans le Maine. Fondée par Joseph P. Conroy, un vétéran des systèmes d'IA critiques avec plus de 25 ans d'expérience dans la construction d'IA pour des agences fédérales dont l'EPA, le DOE, le DoD et le NIH, VectorCertain développe la plateforme SecureAgent — un système de sécurité de l'IA axé sur la gouvernance construit sur une architecture brevetée en étoile fournissant des garanties de certitude mathématique pour les décisions d'IA dans les industries réglementées. La technologie MRM-CFS de la société permet le déploiement de la gouvernance de l'IA sur le matériel existant sans remplacement, répondant aux besoins des services financiers, des véhicules autonomes, des soins de santé, de la cybersécurité et d'autres domaines critiques pour la sécurité. Conroy a précédemment réalisé une sortie à huit chiffres avec EnvaPower, un service de prévision des contrats à terme sur l'électricité NYMEX utilisant l'IA. Il est également l'auteur de The AI Agent Crisis: How To Avoid The Current 70% Failure Rate & Achieve 90% Success (septembre 2025).

Pour plus d'informations, visitez vectorcertain.com.

Joseph P. Conroy Fondateur & PDG, VectorCertain LLC press@vectorcertain.com Casco, Maine

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