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.
Agentic AI Pentesting en bref
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.
OWASP Top 10 for LLM Applications
Les 10 risques de sécurité les plus critiques pour les grands modèles de langage — la base de notre méthodologie de test.
Instructions malveillantes dans les entrées qui manipulent le comportement du LLM.
Données confidentielles exposées via les sorties ou les configurations.
Modèles, jeux de données ou bibliothèques tiers compromis.
Manipulation des données d'entraînement ou de fine-tuning pour des portes dérobées.
Sorties LLM transmises sans validation aux systèmes en aval.
Trop d'autonomie pour les agents LLM — actions non intentionnelles.
Les prompts système sont divulgués ou déduits.
Attaques sur les pipelines RAG et les bases de données d'embeddings.
Informations fausses ou trompeuses qui semblent crédibles.
Consommation excessive de ressources par des requêtes d'inférence non contrôlées.
Ce que nous testons
Des attaques LLM classiques aux scénarios d’exploitation agentique — voilà ce que couvre un pentest IA.
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
Des systèmes d'IA sécurisés à une conformité auditable
Les vulnérabilités web classiques rencontrent des risques spécifiques à l'IA : prompt injection, empoisonnement de données et de modèles, chemins d'outils et de RAG non sécurisés. Nos pentests et revues alignées OWASP fournissent des preuves reproductibles — adaptées à ce que les autorités de surveillance et les audits attendent en matière de « robustesse », « cybersécurité » et gestion des risques.
Pour les systèmes d'IA à haut risque, les analyses de risque documentées et les mesures techniques efficaces sont obligatoires. Les conclusions de pentest étayent l'art. 15 (cybersécurité, robustesse) et renforcent la gestion des risques de l'art. 9. Les obligations de transparence et de données (art. 10, 13) peuvent être étayées par des preuves claires sur les flux de données, la journalisation et la chaîne d'approvisionnement du modèle.
- Art. 9 — système de gestion des risques : continu, documenté, lié à la classe de risque
- Art. 10 — données & gouvernance : qualité, surveillance des biais, données d'entraînement et d'exploitation représentatives
- Art. 15 — exactitude, robustesse, cybersécurité : simulations d'attaque ciblées et PoC concrets
Les composants d'IA dans les secteurs critiques et essentiels sont soumis à des exigences renforcées en matière de sécurité et de preuves. Audits de sécurité réguliers, gestion des vulnérabilités et artefacts de risque robustes font partie du standard attendu.
- Audits de sécurité réguliers de l'infrastructure d'IA
- Artefacts de risque démontrables pour les échanges avec les autorités
- Intégration dans les processus de réponse aux incidents NIS2
Le système de management de l'IA exige une sécurité opérationnelle et une évaluation continue. Les tests techniques (pentest, red team, scénarios LLM/agent ciblés) fournissent des entrées mesurables pour le contrôle, l'amélioration et les discussions de certification.
- Entrées mesurables pour le système de contrôle SMIA
- Combinable avec ISO 27001 pour des preuves partagées
- Base pour les discussions de certification et les audits
La surface d'attaque TIC croît avec chaque interface de chat, copilote et workflow autonome. DORA exige des tests systématiques de la résilience numérique ; du point de vue des autorités, les mêmes standards s'appliquent aux systèmes assistés par IA qu'à l'IT classique.
- Gestion des risques TIC y compris chaînes d'approvisionnement IA et externalisation
- Cycles de tests et de revues démontrables, pas seulement des mesures ponctuelles
- Conclusions documentables pour les échanges d'audit interne et de surveillance
Questions fréquentes
Qu'est-ce qui distingue le test de pénétration IA du test de pénétration traditionnel ?
L'IA élargit fondamentalement la surface d'attaque au-delà des logiciels traditionnels. Les prompts, les données de contexte, les pipelines de données et la logique agentique deviennent des points de risque indépendants. De nouvelles classes d'attaques comme l'injection de prompts, l'empoisonnement de données et l'extraction de modèles n'ont pas de précédent dans la sécurité traditionnelle.
Quels sont les risques de l'IA agentique ?
L'IA agentique n'est pas un sujet futur. Nous simulons des scénarios d'exploitation ciblés contre les architectures d'IA agentiques : détournement d'outils et élévation de privilèges, prise de contrôle du comportement et empoisonnement de la mémoire, injection de prompts dans les workflows multi-agents, usurpation d'identité (humain vers agent). Basé sur le OWASP Top 10 pour les applications agentiques 2026.
Quelles exigences de conformité le test de pénétration IA soutient-il ?
Nos tests créent des preuves robustes pour l'EU AI Act (évaluation de conformité, classification des risques), NIS2 (tests de sécurité systématiques pour l'IA dans le paysage TIC), DORA (prêt pour le TLPT, preuves conformes BaFin), le RGPD (protection des données personnelles, conformité de notification de violation sous 72h) et ISO 27001 & ISO 42001.
Quels référentiels sont utilisés ?
Les approches de sécurité traditionnelles ne fonctionnent pas pour les LLM. Nous utilisons trois référentiels : OWASP Top 10 pour les applications LLM (focus développeur), MITRE ATLAS (focus adversaire : Recon → Resource Dev → Execution → Exfiltration) et NIST AI RMF (focus gouvernance : GOVERN · MAP · MEASURE · MANAGE).
« 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. »