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Les attaquants personnalisent déjà leurs attaques avec l’IA.

La défense, elle, envoie encore le même courriel à tout le monde.

01 · LE PROBLÈME ET LES UTILISATEURS

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HabitScan

60 %

des brèches impliquent l’élément humain : identifiants volés, hameçonnage, prétexte

Verizon DBIR 2025

6,98 M$

coût moyen d’une brèche au Canada (CA$). L’hameçonnage est le vecteur d’entrée n° 1

IBM, Cost of a Data Breach 2025

+24 %

les agents IA battent désormais les red teams humaines en hameçonnage ciblé

Hoxhunt, 2025

POURQUOI LES PROGRAMMES ACTUELS ÉCHOUENT

Génériques

Le même faux « colis en attente » envoyé à 10 000 personnes, quel que soit leur quotidien.

Au calendrier

Un module annuel de deux heures, oublié deux semaines plus tard.

Aveugles

Aucune visibilité sur qui est réellement à risque, ni pourquoi.

Pour qui ?

ACHETEURS

RSSI et équipes TI des PME, des universités et cégeps, et des organismes publics, tous soumis à la Loi 25 sur la protection des renseignements personnels.

BÉNÉFICIAIRES

Employés et étudiants : les cibles d’aujourd’hui, qu’on veut transformer en capteurs.

« 1 RSSI, 40 000 comptes, aucune idée de qui cliquera demain. »

Réalité d’une université québécoise

Sources : Verizon DBIR 2025 · IBM Cost of a Data Breach 2025 (Canada) · Hoxhunt AI vs Human Phishing 2025

HabitScan · Propolys, Sécurité et IA · Équipe Side Quest

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HabitScan : des simulations aussi personnalisées que les vraies attaques,

et la formation ciblée qui en découle, automatiquement.

02 · LA SOLUTION ET LA CONTRIBUTION DE L’IA

2

HabitScan

1

Profilage consenti

Habitudes numériques anonymisées : plateformes, horaires, centres d’intérêt. Les personnes sont regroupées par profil.

IA · Clustering non supervisé

2

Leurres sur mesure

Un scénario crédible par groupe, ancré dans le quotidien réel, pas un gabarit générique.

IA · LLM génératif + garde-fous

3

Déploiement et mesure

Clics, saisies, signalements, délai de réaction : chaque geste est tracé et pondéré.

IA · Score de risque en continu

4

Formation ciblée

Micro-module de 8 min recommandé selon le comportement observé, avec rappel bienveillant.

IA · Double clusterisation

Boucle continue : chaque campagne affine le profil de risque des personnes et des groupes.

Consentement explicite · données anonymisées · Loi 25 / RGPD

EXEMPLE : SIMULATION EN CONTEXTE UNIVERSITAIRE

Profil : étudiant en génie, Moodle quotidien, usager STM

Leurre : « Accès Moodle restreint : grève STM, réinscrivez-vous »

Réaction : clic en moins de 5 min, identifiants saisis

Réponse : module de 8 min + quiz + rappel à 30 jours

CE QUI NOUS DISTINGUE

Gabarits génériques

Leurres issus des habitudes réelles

Formation au calendrier

Formation déclenchée par le comportement

Taux de clic global

Score de risque par personne et par groupe

HabitScan · Propolys, Sécurité et IA · Équipe Side Quest

[≈ 75 s]�HabitScan, c’est une plateforme qui entraîne les humains avec la même intelligence que celle des attaquants, mais de manière éthique et consentie. Quatre étapes.��Un : avec le consentement de l’utilisateur, on collecte des signaux sur ses habitudes numériques (plateformes utilisées, horaires, centres d’intérêt), anonymisés, puis un algorithme de clustering non supervisé (K-means, DBSCAN) regroupe les gens par profil comportemental.��Deux : pour chaque groupe, un modèle de langage génère un leurre crédible, ancré dans le quotidien réel. Par exemple, pour un étudiant qui va sur Moodle chaque jour et prend la STM : « En raison de la grève, réinscrivez-vous pour l’accès aux cours en ligne ».��Trois : on déploie et on mesure tout : clics, saisies, signalements, délai de réaction.��Quatre : on croise les profils avant et après le test pour obtenir un score de risque individuel, et le moteur recommande automatiquement un micro-module de 8 minutes, pas une formation de deux heures. Puis la boucle recommence : chaque campagne affine le profil.��Là où les acteurs établis vendent des gabarits génériques et une formation au calendrier, nous vendons une formation déclenchée par le comportement réel, avec consentement explicite et données anonymisées, conformes à la Loi 25.

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Un marché de 10 G$ US et un angle laissé libre :

la personnalisation comportementale.

03 · MODÈLE D’AFFAIRES ET POTENTIEL

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HabitScan

10 G$ US

marché mondial de la sensibilisation en 2027 (5,6 G$ en 2023)

+15 % / an

croissance annuelle du marché, portée par la réglementation

7 200 $ / an

pour une PME de 200 employés, contre 6,98 M$ pour une seule brèche

SOURCES DE REVENUS

Abonnement SaaS

≈ 3 $ par utilisateur et par mois, facturé à l’organisation ; tableau de bord RSSI inclus

Licence académique

Forfait annuel par établissement, intégré au LMS (Moodle, Brightspace)

Services premium

Audit complet, scénarios sur mesure, rapports de conformité Loi 25

Canaux d’accès

Intégrations LMS · partenaires MSSP et cabinets de cybersécurité · réseau Propolys et universités · marketing auprès des RSSI

Avantage durable

Données comportementales propriétaires qui s’enrichissent à chaque campagne · automatisation = coût marginal quasi nul · conformité Loi 25 dès la conception

Feuille de route

0 – 6 MOIS

Pilote universitaire ; objectif : −50 % de taux de clic

6 – 12 MOIS

5 PME québécoises via un partenaire MSSP ; premiers revenus récurrents

12 – 18 MOIS

Pré-amorçage, expansion Canada, intégration SIEM

CE QU’ON CHERCHE

Un établissement pilote et l’accompagnement Propolys.

« Transformer chaque cible en capteur. »

Sources : Cybersecurity Ventures, Security Awareness Training Report · IBM Cost of a Data Breach 2025 (Canada)

HabitScan · Propolys, Sécurité et IA · Équipe Side Quest

[≈ 50 s]�Le marché de la sensibilisation à la sécurité dépassera 10 milliards de dollars en 2027, et personne n’occupe l’angle de la personnalisation comportementale.��Notre modèle est simple : un abonnement SaaS d’environ 3 dollars par utilisateur par mois, une licence académique intégrée aux LMS, et des services premium : audit, scénarios sur mesure, rapports de conformité Loi 25. Une PME de 200 employés paie 7 200 dollars par an ; une seule brèche évitée en vaut 7 millions.��Notre avantage se renforce avec le temps : chaque campagne enrichit nos données comportementales, et tout est automatisé, donc le coût marginal est quasi nul.��Prochaine étape : un pilote dans un établissement universitaire avec un objectif clair : réduire le taux de clic de moitié en six mois. Ce qu’on cherche aujourd’hui : un établissement pilote et l’accompagnement de Propolys.��HabitScan : transformer chaque cible en capteur. Merci.