La théorie des jeux classique, et en particulier la recherche d'équilibres de Nash, constitue un pilier de l'analyse stratégique. Cependant, son application à la sécurité des infrastructures énergétiques révèle des failles critiques. Le postulat fondamental de la connaissance commune — où chaque acteur connaît les règles, les gains, et sait que les autres le savent aussi, à l'infini — est rarement vérifié dans un contexte de sécurité. Les cyberattaques et les sabotages physiques sont caractérisés par une asymétrie d'information profonde, où la tromperie et le renseignement sont des armes à part entière.

De plus, l'hypothèse de rationalité parfaite, qui suppose que tous les acteurs optimisent leurs gains de manière impeccable, est une simplification excessive. Un attaquant peut avoir des motivations non économiques, des informations erronées, ou des biais cognitifs qui l'écartent d'un comportement "rationnel" au sens classique. Face à ces limites, les équilibres de Nash peinent à capturer l'incertitude stratégique réelle, rendant leurs prédictions peu fiables pour la prise de décision en matière de défense.

Pour surmonter ces obstacles, l'analyse de risque adversaire (ARA) propose un changement de paradigme. Plutôt que de rechercher un équilibre dans un jeu symétrique, l'ARA adopte une perspective de décision subjective et bayésienne. L'attaquant n'est plus considéré comme un joueur co-rationnel, mais comme une source d'incertitude que le défenseur doit modéliser.

Le cœur de la méthode consiste pour le défenseur à formuler une distribution de probabilité subjective sur les actions possibles de l'attaquant. Cette distribution est conditionnée par les croyances du défenseur concernant les objectifs, les ressources, les connaissances et même les processus cognitifs de l'adversaire. L'objectif n'est plus de prédire un unique point d'équilibre, mais de calculer l'utilité espérée de chaque option défensive face à un éventail de comportements plausibles de l'attaquant.

L'attaquant est ainsi modélisé comme une source d'aléa non neutre. Ses actions ne sont pas purement stochastiques comme un lancer de dé, mais sont le produit d'une intention. L'ARA capture cette intentionnalité via un modèle hiérarchique. Le défenseur définit d'abord une distribution sur les préférences possibles de l'attaquant. Pour chaque jeu de préférences, il déduit la distribution des actions que l'attaquant pourrait entreprendre. Enfin, en intégrant sur l'ensemble des préférences possibles, il obtient une distribution prédictive globale pour les actions de l'adversaire.

Ce cadre permet de quantifier explicitement l'impact de différentes hypothèses sur l'attaquant. Par exemple, comment la décision optimale de déploiement de capteurs sur un réseau électrique change-t-elle si nous pensons que l'attaquant est un État-nation avec d'importantes ressources, par rapport à un groupe d'activistes avec des capacités limitées ? L'ARA fournit une méthode rigoureuse pour répondre à de telles questions, en intégrant l'expertise humaine sur l'adversaire directement dans le modèle de risque.

En somme, l'analyse de risque adversaire ne rejette pas la pensée stratégique, mais la recadre. Elle remplace les hypothèses rigides de connaissance commune et de rationalité parfaite par une modélisation flexible et subjective de l'incertitude. Pour la sécurité des infrastructures critiques, où l'asymétrie d'information est la norme et les conséquences d'une erreur sont immenses, cette approche offre une base plus réaliste et robuste pour la prise de décision.