88 % des organisations utilisent désormais régulièrement l’intelligence artificielle (IA) dans au moins une fonction de l’entreprise. Si l’adoption des technologies d’IA s’est rapidement accélérée, les mesures de sécurité sont souvent à la traîne. L’empressement à déployer l’IA a, dans de nombreux cas, éclipsé les protocoles essentiels de test et de sécurité. Cette situation est particulièrement préoccupante lorsque l’IA et les grands modèles de langage (LLM) s’intègrent profondément dans les flux de travail et les systèmes de l’organisation, ce qui n’est pas le cas de la plupart des logiciels.

Ces systèmes interagissent fréquemment avec des données sensibles, ont un large accès aux outils internes et aux bases de connaissances, et génèrent des résultats sur lesquels les employés s’appuient pour prendre des décisions. Une fois déployés, ils deviennent rapidement un référentiel central de données organisationnelles par le biais d’entrées régulières de la part des employés, ce qui augmente leur valeur en tant que cible pour les attaquants.

Un récent exercice de piratage de la plateforme d’IA interne de McKinsey & Company, Lilli, a montré à quel point ces environnements peuvent être rapidement compromis. Les chercheurs de CodeWall ont utilisé un agent d’IA pour accéder à de grands volumes de données sensibles, y compris des recherches exclusives et des invites au niveau du système, en seulement deux heures. Dans un scénario réel avec des acteurs de la menace, les enjeux sont bien plus élevés.

Ces risques sont trop importants pour être traités uniquement avec des outils de sécurité conventionnels. Selon le rapport 2025 Cost of a Data Breach Report d’IBM, 63 % des organisations n’avaient aucune politique de gouvernance de l’IA et 97 % de celles qui ont subi un incident de sécurité lié à l’IA n’avaient pas mis en place de contrôles d’accès appropriés. La sécurisation des systèmes d’IA nécessite un autre type de réflexion et de test.

Qu’est-ce qu’un test d’intrusion IA ?

Les tests d’intrusion IA évaluent les faiblesses de sécurité des systèmes d’IA et de LLM. Comme pour les tests traditionnels, l’objectif est d’identifier les vulnérabilités avant qu’un attaquant ne le fasse. La différence réside dans ce qui est testé et dans la manière dont ces systèmes se comportent.

Avec l’IA, l’accent n’est plus mis sur les mauvaises configurations ou les logiciels non corrigés. Les tests portent plutôt sur la manière dont un modèle réagit aux entrées, sur les données auxquelles il peut accéder et sur la possibilité de le manipuler pour qu’il agisse en dehors des limites prévues.

Cette distinction est cruciale, et c’est la raison pour laquelle un test de sécurité d’application web classique ne couvrira pas entièrement les risques spécifiques à l’IA. Les tests conçus pour les applications web sont susceptibles de passer à côté de vecteurs tels que les attaques par injection rapide et l’empoisonnement du pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation).

pipelines de génération augmentée par récupération (RAG).

Cela ne signifie pas que les tests web deviennent obsolètes. Chaque type de test couvre un périmètre spécifique et nécessite ses propres méthodologies et expertises. Combinés, ils offrent une couverture plus complète et une meilleure résilience globale.

Il convient également de faire la distinction entre les systèmes d’IA et les MLD, car ils nécessitent des approches de test différentes :

• L’IA fait référence à la solution de bout en bout : Celle-ci comprend les modèles, les données, les intégrations et les flux de travail automatisés. Les problèmes de sécurité proviennent du comportement du système, lorsque les attaquants exploitent ou manipulent la façon dont la solution interagit avec les données et les systèmes externes.
• Les LLM constituent l’élément central de la prise de décision : Le LLM est responsable de la production de résultats basés sur la langue, et les tests portent donc sur ces réponses, y compris la précision, l’exposition des données et l’adhésion à la politique.

Les principales vulnérabilités des systèmes IA et LLM

Plutôt que de se concentrer uniquement sur le code ou l’infrastructure, les attaquants peuvent cibler la manière dont un système d’IA interprète les données et y répond. Cela introduit un nouvel ensemble d’exploits potentiels, comme le souligne le Top 10 de l’OWASP pour les applications LLM 2025. Vous trouverez ci-dessous trois domaines que les équipes de sécurité devraient privilégier lors de l’évaluation des systèmes d’IA.

1. Injection de prompt

Les attaques par injection de prompt consistent à créer des entrées capables de détourner le comportement d’un LLM. Un hacker peut ainsi contourner les instructions du système, récupérer des informations cachées ou pousser le modèle à exécuter des actions normalement interdites.

Le problème vient du fait que les LLM sont conçus pour être flexibles et utiles. Cette flexibilité rend difficile la séparation claire entre les instructions fiables et les données non fiables, surtout dans les systèmes qui combinent prompts utilisateurs, instructions système, plugins ou sources externes.

2. Divulgation d’informations sensibles

Les LLM peuvent exposer par inadvertance des données sensibles, même s’ils ne sont pas explicitement conçus pour les stocker. Cela se manifeste généralement de trois manières :

• Les informations personnelles identifiables divulguées lors des interactions avec le LLM.
• Des sorties de modèle mal configurées révélant des données d’entraînement ou des algorithmes propriétaires.
• Des données commerciales sensibles ont été incluses par inadvertance dans les réponses.

Pour les organisations qui utilisent des LLM avec des données propriétaires ou réglementées, cela devient une préoccupation sérieuse. Une seule requête mal traitée peut entraîner la divulgation d’informations confidentielles à un utilisateur non autorisé.

3. Empoisonnement des données et des modèles

L’empoisonnement des données vise l’intégrité du modèle lui-même. En introduisant des données malveillantes ou manipulées dans les pipelines de formation ou d’ajustement, les attaquants peuvent influencer le comportement du modèle. Par exemple, l’intégration d’informations nuisibles dans les ensembles de données d’entraînement peut entraîner des résultats biaisés.

La vulnérabilité peut rester cachée, car un modèle empoisonné peut sembler fonctionner normalement tout en produisant des résultats incorrects dans des scénarios spécifiques. C’est pourquoi les organisations ont besoin de processus de validation robustes.

À quoi s’attendre lors d’un test d’intrusion IA ?

Les tests d’intrusion IA suivent des directives, des règles et des phases claires pour garantir que les hackers éthiques mènent un test précis et approfondi. Chez Outpost24, nos tests d’intrusion sont menés par des experts certifiés qui utilisent des techniques adverses spécifiques à l’IA, et non des scanners automatisés. Notre processus se déroule en cinq étapes :

1. Découverte et cartographie du système

Comme pour tout engagement, la première étape consiste à délimiter le champ d’action afin d’obtenir une image claire de la surface d’attaque. Dans le cas de l’IA, il s’agit d’énumérer ses composants, ses interfaces, ses flux de données, ses intégrations d’outils et ses limites de confiance.

2. Évaluation de la vulnérabilité et essais contradictoires

Les testeurs essaient d’abord activement de manipuler le comportement du modèle. Ils testent une série de vulnérabilités, y compris l’injection directe et indirecte de prompt, le jailbreaking, la manipulation de sortie et les tentatives d’empoisonnement du RAG. L’objectif est de voir comment le modèle se comporte lorsqu’il est poussé en dehors de son utilisation prévue. Les garde-fous peuvent-ils être contournés ? Peut-on influencer le modèle pour qu’il agisse à l’encontre de l’objectif prévu ?

3. Test des rôles et du contexte d’accès à l’IA

Les systèmes d’IA ne reposent pas sur des contrôles d’accès de la même manière que les applications standard. Les rôles et les permissions sont souvent définis implicitement par des invites et le contexte environnant. Cette étape vise à déterminer si ces limites résistent à la pression. Les testeurs évaluent des questions telles que l’exposition aux invites du système, l’escalade des privilèges basée sur les invites et l’accès involontaire aux données dans tous les contextes, en recherchant les moyens par lesquels un attaquant pourrait dépasser les limites que le système est censé imposer.

4. Test des interfaces et composants associés

Même le modèle le plus sûr peut être compromis par une infrastructure environnante faible. Les testeurs se concentrent sur la sécurité de l’API et les contrôles d’authentification, ainsi que sur la limitation du débit (qui protège le système d’IA d’une surcharge), et sur les interfaces web ou les frontaux de chat utilisés pour interagir avec le modèle. Cela permet de s’assurer que la pile d’applications plus large n’introduit pas de risque évitable autour du composant d’IA.

5. Analyse et rapports

Dans la dernière étape, les testeurs analysent les données. Le rapport compare les résultats au Top 10 de l’OWASP LLM, et les conclusions sont classées par ordre de priorité en fonction de leur impact potentiel sur l’entreprise, afin que les équipes puissent se concentrer sur ce qui compte le plus. Chaque problème est accompagné de conseils clairs et pratiques pour remédier efficacement aux vulnérabilités.

Votre organisation a-t-elle besoin d’un test d’intrusion IA ?

Alors que les organisations continuent de développer des capacités de l’IA, les tests jouent un rôle clé dans le maintien d’une posture de sécurité solide et la protection des actifs critiques. Le service de test de pénétration de l’IA d’Outpost24 est conçu pour aider à sécuriser ces investissements grâce à :

• Des tests certifiés par le CREST, réalisés par des spécialistes expérimentés dans les systèmes AI et LLM.
• Couverture complète de la surface d’attaque de l’IA : la couche de modèle, la couche d’invite, les pipelines RAG, les flux de travail des agents et les API correspondantes.
• Des rapports clairs, prêts pour l’audit et alignés sur les normes les plus récentes du secteur, avec des conclusions classées par ordre de priorité en fonction de l’impact sur l’entreprise.

Si vous déployez des systèmes d’IA ou de LLM, il est essentiel de comprendre comment ils se comportent en cas d’attaque. Contactez-nous pour savoir comment les tests d’intrusion IA d’Outpost24 peuvent vous aider à identifier et à réduire ces risques.