Savoir si vos agents IA sont exploitables — avant que quelqu'un d'autre ne le découvre.
Les agents autonomes ajoutent une toute nouvelle dimension à votre surface d'attaque : comportement probabiliste, accès aux outils, mémoire persistante, communication multi-agents. Nous évaluons vos systèmes Agentic AI selon les OWASP Agentic Threats T1–T15 — méthodiquement, sur preuves, avec exploits validés.
Les pentests classiques ne testent pas ce qui rend l'Agentic AI dangereux.
Un pentest web cherche les SQL injections. Un pentest API vérifie l'authentification. Les deux supposent un comportement déterministe — même entrée, même sortie. Agentic AI rompt précisément cette hypothèse : raisonnement probabiliste, sélection autonome d'outils, mémoire persistante, communication multi-agents.
Cela engendre des classes d'attaque qu'aucun pentest classique ne couvre : prompt injection via des sources de données fiables, memory poisoning persistant entre sessions, tool misuse via des chemins de raisonnement manipulés, privilege compromise via l'identité de l'agent. Un pentest Agentic AI est une discipline à part entière — et elle détermine si votre agent reste un outil ou devient l'outil de vos attaquants.
Qu'est-ce qu'un pentest Agentic AI ?
Une analyse de sécurité offensive, pilotée par des experts, de vos agents IA — ciblée sur les classes d'attaque spécifiques aux systèmes autonomes, dotés d'outils et de mémoire.
Nous testons ce qui définit l'agent : le LLM (KC1), l'orchestration (KC2), le raisonnement (KC3), les modules de mémoire (KC4), les intégrations d'outils (KC5) et l'environnement opérationnel (KC6). Chaque couche a ses propres faiblesses.
Frameworks établis (OWASP Agentic Threats T1–T15, MAESTRO, NIST AI RMF) combinés à des outils de pentest modernes (AgentDojo, Agentic Radar, AgentPoison, Garak, Promptfoo) et à une validation manuelle — pas de simples rapports d'outil, pas de check-lists génériques.
Chaque faiblesse est validée : avec un proof-of-concept reproductible, un chemin d'attaque documenté et un impact concret. Pas d'hypothèses, pas de risques théoriques — uniquement ce qui est réellement exploitable.
Quand un pentest Agentic AI est pertinent
Quatre situations typiques où la base factuelle d'un pentest Agentic AI fait la différence entre un système sûr et un système exploitable.
Comment nous travaillons.
Quatre phases structurées — de l'analyse d'architecture à la roadmap de remédiation documentée, en passant par l'exploitation ciblée.
Ce que vous obtenez.
Des livrables concrets et compréhensibles — pas de documents de conformité génériques, pas de sortie brute d'outil.
Toutes les analyses de sécurité ne répondent pas à la même question.
Pentest classique, LLM red teaming et pentest Agentic AI se complètent — ils ne se remplacent pas.
- OWASP Web Top 10, API Top 10, infrastructure
- Attaques déterministes contre des classes connues
- Répond au où, pas au que fait l'agent
- Prompt injection, biais, risques de contenu
- Focus sur le modèle de langage lui-même
- Répond au modèle, pas au système autour
- End-to-end : LLM + outils + mémoire + raisonnement + multi-agents
- Chaînes d'exploit validées contre OWASP T1–T15
- Répond au système — et à ce qu'il faut faire ensuite
« Le pentest Agentic AI n'est pas un pentest web avec une touche ChatGPT. C'est une discipline à part entière — et elle détermine si votre agent reste un outil ou devient un outil de vos attaquants. »