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

Les startups spécialisées dans l'IA sont de plus en plus confrontées à un type de fraude qui existait à peine il y a quelques années : des utilisateurs automatisés s'inscrivant en masse pour épuiser les ressources informatiques coûteuses avant que les entreprises ne puissent les arrêter.

Le PDG de Stripe, Patrick Collison, a déclaré que le problème s'était largement répandu parmi les entreprises d'IA utilisant l'infrastructure de paiement de la société. S'exprimant dans le podcast TBPN, M. Collison a indiqué qu'environ un nouveau compte sur six créé sur certaines plateformes d'IA semble désormais être frauduleux.

L'abus concerne principalement les jetons d'inférence, c'est-à-dire les crédits de calcul nécessaires à l'exécution des modèles d'IA. Les fraudeurs créent de faux comptes, consomment les crédits gratuits offerts aux nouveaux utilisateurs, puis disparaissent sans payer. Dans certains cas, l'accès serait revendu via des plateformes en ligne distribuant desdentd'IA à bas prix.

Fortune a publié des détails provenant de dirigeants de Stripe le 7 mai.

Collison de Strip met en garde contre un nouveau type de fraude dans les entreprises d'IA

Ce problème affecte particulièrement les startups, car les produits d'IA engendrent des coûts d'utilisation réels dès la première interaction avec un modèle. Contrairement aux éditeurs de logiciels traditionnels, les entreprises d'IA ne peuvent pas accueillir des millions d'utilisateurs gratuits sans payer la puissance de calcul nécessaire au traitement des requêtes et à la génération des réponses.

Emily Sands, responsable des données et de l'IA chez Stripe, a déclaré que certains attaquants opèrent à une vitesse telle que les vérifications manuelles des fraudes deviennent inefficaces.

« Ce qui est vraiment effrayant, c'est que ces attaquants peuvent épuiser les 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 car ils consomment des jetons à la vitesse de la machine », a déclaré Sands à Fortune.

Selon Sands, les abus liés aux essais gratuits d'IA ont plus que doublé au cours des six derniers mois.

Les chercheurs qui tracles failles de sécurité de l'IA affirment que les attaques exploitent souvent des contrôles d'dentinsuffisants plutôt que des techniques de piratage sophistiquées. De nombreux systèmes d'IA s'appuient encore sur des autorisations API étendues qui permettent aux agents automatisés d'accéder à une grande partie de l'infrastructure backend une foisdentobtenus.

Un rapport de mars 2026 de la société de recherche en sécurité Grantex a révélé que la plupart des principaux projets d'agents d'IA open source manquaient de séparation granulaire desdentdu systèmedent. entre les agents, ce qui rendait difficile l'isolement des comptes compromis sans rotation complète

Le marché desdentvolés est également en pleine expansion. La société de cybersécurité SpyCloud a déclaré avoir récupéré 18,1 millions de clés API et d'dentde machines exposés sur des marchés criminels en 2025, dont des millions liés à des services d'intelligence artificielle.

Certaines startups commencent à modifier leur approche de l'acquisition d'utilisateurs

Face à la hausse des coûts, certaines startups modifient déjà leur stratégie d'acquisition d'utilisateurs. Selon des dirigeants du secteur, les entreprises qui misaient autrefois beaucoup sur les essais gratuits raccourcissent désormais ces périodes, imposent des limites de consommation plus strictes ou exigent les informations de paiement plus tôt dans le processus d'inscription.

Stripe a annoncé avoir étendu son système de détection de fraude Radar afin d'évaluer les inscriptions de comptes d'IA à l'aide d'indicateurs tels que l'empreinte numérique de l'appareil, la réputation de l'adresse IP et l'historique du domaine de messagerie. L'entreprise a précisé que le système avait bloqué plus de 3,3 millions d'inscriptions potentiellement risquées auprès de huit sociétés d'IA au cours du mois dernier.

L'entreprise étudie également des systèmes de paiement conçus pour réduire au maximum les utilisations non payées. Stripe soutient Tempo, un projet basé sur la blockchain qui permettrait aux services d'IA de facturer les clients en continu 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 estiment que le règlement instantané pourrait réduire les risques de fraude en supprimant le délai entre la consommation des ressources et l'encaissement du paiement.

Malgré cela, les analystes en sécurité affirment que ce problème reflète une tension plus large au sein de l'industrie de l'IA : les start-ups se livrent à une course effrénée pour croître le plus rapidement possible tandis que bon nombre des systèmes de sécurité etdentidentité sous-jacents restent immatures.