Prompt Injection
Une commande vocale venue du téléviseur, un panneau dans le champ de la caméra ou une invitation d'agenda pilote l'appareil – y compris de façon cross-modale, par l'image et le son.
Dès que l'IA est intégrée à un appareil, une injection de prompt se traduit par un mouvement, une serrure ouverte ou une image de caméra sur le mauvais réseau. Nous modélisons les menaces selon STRIDE et MAESTRO, testons de l'interface de débogage jusqu'au LLM et simulons des attaques cyber-physiques en mode red team – selon l'OWASP LLM Top 10, l'AISVS, l'ISTG et l'IoT Top 10.
Un test d'intrusion de produits IA examine des appareils intégrant de l'intelligence artificielle – robots, cobots, systèmes humanoïdes, caméras IA, assistants vocaux, jouets IA et IA embarquée dans les machines – sur toutes les couches : matériel, firmware, radio, API cloud, application, modèle embarqué et intégration LLM. L'objectif est de démontrer si un attaquant peut prendre le contrôle numérique du produit ou l'amener à des actions indésirables dans le monde physique.
Nous testons les applications purement LLM et agentiques sans appareil dans le cadre du pentest IA agentique, et les objets connectés sans fonction IA dans le cadre du pentest IoT.
Un produit IA est à la fois un objet connecté, un système d'IA et – avec un moteur, une serrure ou une vanne – un système cyber-physique. Qui n'examine qu'une seule de ces couches passe à côté des chaînes d'attaque qui les relient.
Le matériel, le firmware et la radio apportent les faiblesses bien connues des objets connectés.
Les modèles embarqués et les LLM dans le cloud ouvrent de nouvelles classes d'attaques.
Les actionneurs et les capteurs relient les attaques numériques à des conséquences bien réelles.
Démontré par des chercheurs de l'Université de Tel-Aviv, du Technion et de SafeBreach contre Gemini et Google Home (Black Hat USA, août 2025). Google avait déployé des contre-mesures avant la publication, par exemple des confirmations pour les actions à risque. Article « Invitation Is All You Need »
Chaque catégorie de produits a ses propres points sensibles. Choisissez une catégorie : vous verrez les surfaces d'attaque typiques, les principales menaces, nos axes de test et les référentiels applicables.
Les robots combinent actionneurs, caméras, radio et, de plus en plus, des planificateurs basés sur des LLM. Un robot compromis n'est pas seulement une fuite de données, mais un risque pour la sécurité des personnes qui se trouvent à proximité. À partir du 20 janvier 2027, le règlement « Machines » exige que les systèmes de commande résistent aux attaques malveillantes prévisibles et que les systèmes auto-apprenants ne sortent pas du périmètre de tâches et de mouvements qui leur a été fixé.
Les caméras intelligentes reconnaissent des personnes, des plaques d'immatriculation ou des visages directement sur l'appareil ou dans le cloud. Elles traitent des images très sensibles et souvent des données biométriques – et sont fréquemment accessibles directement depuis Internet.
Les assistants LLM pilotent l'éclairage, le chauffage, les serrures et les caméras – tout en lisant e-mails, agendas et messageries. Chacune de ces sources de données peut contenir les instructions d'un attaquant.
Peluches parlantes, lunettes IA et gadgets IA font entrer les modèles de langage dans les chambres d'enfants et dans le quotidien. Outre la protection des données, l'enjeu porte sur des mécanismes de protection adaptés à l'âge, qui ne doivent pas disparaître à la faveur d'un jailbreak.
Le contrôle qualité assisté par IA, la maintenance prédictive et les robots mobiles autonomes (AMR) fonctionnent sur des passerelles edge au cœur de l'OT. Ce qui compte ici : la disponibilité, la sécurité fonctionnelle et la protection du modèle en tant que savoir-faire.
IA de diagnostic, robots de soins et wearables de santé traitent des données de santé et influencent les traitements. Erreurs de classification et manipulations ont ici un impact direct sur les patients.
Voici comment nous décomposons un produit IA lors du test. Chaque couche a ses propres menaces, méthodes de test et références. Cliquez sur une couche.
Tout ce qu'un attaquant peut introduire dans la perception de l'appareil sans le toucher : images, textes, sons, lumière et signaux radio.
Caméras, micros, LiDAR, IMU et GNSS fournissent les données sur lesquelles le modèle et la commande fondent leurs décisions.
Le modèle sur l'appareil – reconnaissance d'images, modèle de langage ou modèle vision-langage-action – est à la fois une cible d'attaque et un savoir-faire à protéger.
Moteurs, préhenseurs, serrures et vannes traduisent les décisions en mouvements – protégés (espérons-le) par une couche de sécurité fonctionnelle déterministe.
Le bootloader, le système d'exploitation, les services et le mécanisme de mise à jour déterminent si des manipulations persistent durablement dans l'appareil.
Le circuit imprimé, les composants mémoire et les interfaces offrent une voie directe vers l'intérieur de l'appareil à quiconque y a un accès physique.
BLE, Wi-Fi, Zigbee, Thread/Matter, réseau mobile et services locaux relient l'appareil à l'application, au cloud et aux autres appareils.
La gestion de flotte, les API des appareils et le backend LLM pilotent de nombreux appareils simultanément – une seule erreur se répercute ici sur toute la flotte.
Les applications mobiles, les portails web et la téléopération sont souvent la voie la plus commode pour atteindre de nombreux appareils à la fois.
Les modèles pré-entraînés, les bibliothèques, les puces et les fournisseurs conditionnent aussi la sécurité – et doivent être documentés au titre du CRA.
Avant de tester, nous modélisons. STRIDE fournit les six questions sur ce qui peut mal tourner. MAESTRO, le framework de la Cloud Security Alliance pour l'IA agentique, indique où cela se situe dans l'architecture IA. Pour les produits dotés de capteurs et d'actionneurs, nous ajoutons une couche dédiée au monde physique.
Spoofing, Tampering, Repudiation, Information Disclosure, Denial of Service et Elevation of Privilege – appliqués à chaque flux de données et à chaque frontière de confiance du produit.
Sept couches, de Foundation Models à Agent Ecosystem, y compris les menaces transversales. Pour les produits IA, nous les complétons par le monde physique avec les capteurs, les actionneurs et la sécurité fonctionnelle.
Modèles embarqués, modèles de langage et modèles vision-langage-action, LLM cloud
Un modèle manipulé se fait passer pour le modèle du fabricant, car la signature et le hachage ne sont pas vérifiés au chargement.
Des poids ou des fine-tunes piégés réagissent à un déclencheur – par exemple un motif dans l'image de la caméra – par une décision erronée ciblée.
Sans identifiant de modèle, prompt et niveau de confiance dans les journaux, impossible de prouver quel modèle a déclenché une action.
Des fichiers de modèle non chiffrés ou des canaux auxiliaires au niveau du NPU dévoilent l'architecture et le savoir-faire.
Des entrées spécialement conçues font grimper la charge de calcul, la latence et la consommation de batterie jusqu'à la défaillance des fonctions temps réel.
L'injection de prompt ou le jailbreak amènent le modèle à ignorer règles et rôles (LLM01:2026).
Données de capteurs et de télémétrie, données d'entraînement et de terrain, base de connaissances locale
Des flux de données injectés ou rejoués via MQTT ou DDS non protégés simulent de vraies mesures.
Des données de terrain remontées ou des corrections d'utilisateurs empoisonnent le prochain entraînement de la flotte (LLM05:2026).
Sans traçabilité de la provenance, impossible de prouver quelles données ont alimenté un modèle.
Images brutes, enregistrements vocaux ou embeddings aboutissent non chiffrés dans des stockages cloud ou chez des prestataires d'annotation.
Des flots de télémétrie bloquent les envois et les mises à jour, les tampons débordent.
Des entrées manipulées dans la base RAG locale orientent les réponses et les actions (LLM09:2026).
Planificateurs, skills et appels d'outils qui se traduisent en commandes d'appareil
Des voix, textes ou appareils étrangers sont traités comme des utilisateurs légitimes, faute d'authentification de l'émetteur.
Une injection de prompt indirecte via un e-mail, un agenda ou un panneau dans le champ de la caméra modifie l'objectif du planificateur.
Les appels d'outils vers des moteurs, serrures ou vannes sont journalisés sans déclencheur ni justification.
L'agent lit des données de caméra ou de contacts et les transmet dans ses réponses ou dans les paramètres d'outils.
Des plans récursifs et des avalanches d'appels d'outils bloquent l'appareil ou surchargent les backends (LLM06:2026).
Le modèle peut faire plus que nécessaire : ouvrir des portes, modifier des paramètres de sécurité fonctionnelle, télécharger des logiciels (LLM03:2026).
Matériel, firmware, système d'exploitation edge, OTA et backend cloud
Sans élément sécurisé, les clés de l'appareil peuvent être extraites et des clones enregistrés dans la flotte.
L'absence de Secure Boot ou des mises à jour non signées permettent une manipulation persistante (OWASP IoT I4).
Les journaux locaux peuvent être modifiés ou supprimés après une attaque.
UART/JTAG ouverts, mémoire flash lisible et clés d'API codées en dur (OWASP IoT I1).
Des perturbations radio ou des mises à jour défectueuses paralysent des appareils isolés ou des flottes entières.
Des services ouverts, des accès par défaut ou des tunnels de télémaintenance mènent à un accès root sur l'appareil (OWASP IoT I2).
Tests, monitoring, télémétrie et supervision de flotte
Un appareil compromis continue de signaler « tout est normal » au monitoring et à la gestion de flotte.
Des données d'évaluation et de recette manipulées masquent des défauts de robustesse.
Sans journaux corrélés du capteur, du modèle et de l'actionneur, un incident ne peut pas être reconstitué – un problème pour les notifications au titre du CRA.
Les envois de diagnostic contiennent des images, des positions ou des données audio.
Les attaquants génèrent délibérément des événements jusqu'à noyer les véritables anomalies.
Des tableaux de bord ou des consoles distantes mal protégés donnent accès à toute la flotte.
Couche transversale : identités, politiques, protection des données et preuves
Certificats partagés ou jetons par défaut pour toute une génération d'appareils.
Les règles de sécurité fonctionnelle et de protection des données inscrites dans les prompts ou les fichiers de configuration changent sans que personne ne s'en aperçoive.
L'absence de SBOM, de rapports de test et de processus de gestion des vulnérabilités compromet la conformité CE et le respect des obligations de notification.
Les caméras et les micros captent des tiers ; les données biométriques relèvent de l'art. 9 du RGPD.
Sans mises à jour de sécurité pendant toute la période de support, le produit devient un risque en matière de responsabilité.
Les limites de sécurité figurent dans le prompt système plutôt que dans une couche de politiques déterministe.
Applications, skills, plateformes domotiques, services partenaires et autres appareils
Des skills ou intégrations tiers se font passer pour dignes de confiance.
Des contenus provenant d'un service connecté – agenda, e-mail, messagerie – pilotent un autre appareil.
Lors d'actions réparties sur plusieurs plateformes, impossible de déterminer quel agent a déclenché quoi.
Les données vocales et vidéo transitent vers des tiers via les API de l'écosystème.
Si le cloud du fabricant tombe en panne, l'appareil perd des fonctions essentielles, sans mode dégradé sûr.
Une autorisation au niveau objet défaillante dans l'API de l'application ouvre l'accès à des appareils tiers (OWASP API1).
Environnement, capteurs, actionneurs et sécurité fonctionnelle – le pont vers le monde réel
Cette couche est une extension méthodologique de VamiSec pour l'IA incarnée (Embodied AI) et ne fait pas partie du framework MAESTRO officiel.
Le leurrage par laser, ultrasons, GNSS ou LiDAR trompe la perception, par exemple au moyen de commandes vocales inaudibles.
Autocollants, panneaux ou textes dans le champ de vision manipulent la détection et la planification.
Sans enregistrement infalsifiable, impossible de savoir si c'est un humain, l'environnement ou un attaquant qui a déclenché un mouvement.
Un appareil compromis espionne un logement, une usine ou une clinique via la caméra et le micro.
Le déclenchement ciblé de l'arrêt d'urgence ou des champs de protection paralyse la production.
Des commandes logicielles contournent les limitations de vitesse, de force ou de zone de la commande.
L'édition de la liste OWASP parue en août 2026 décrit les risques des applications LLM – et range désormais explicitement les attaques par l'image et l'audio dans l'injection de prompt. Dans un appareil, ces risques changent de dimension :
Une commande vocale venue du téléviseur, un panneau dans le champ de la caméra ou une invitation d'agenda pilote l'appareil – y compris de façon cross-modale, par l'image et le son.
L'assistant divulgue des clés Wi-Fi, des plans de pièces, des visages ou le contenu de conversations.
Le modèle actionne des serrures, des plaques de cuisson ou des bras robotisés sans confirmation – la progression la plus lourde de conséquences du classement.
Les modèles pré-entraînés, les adaptateurs et les hubs de modèles introduisent des portes dérobées ou du code malveillant dans l'appareil.
Des données de flotte, d'entraînement ou de fine-tuning empoisonnées font que le robot ne voit plus certains obstacles.
Des requêtes sans fin vident la batterie et le budget d'API ou font surchauffer le NPU.
Des consignes de maintenance hallucinées ou une détection d'objets erronée entraînent des actions dangereuses.
Le prompt système, les schémas d'outils et les règles de sécurité de l'appareil peuvent être extraits et servir de plan pour des attaques.
Des entrées manipulées dans la base de connaissances locale – par exemple des instructions de maintenance – orientent les réponses.
Des sorties de modèle non vérifiées deviennent des commandes moteur, des commandes shell ou des messages ROS.
Pour les fonctions agentiques, nous testons en outre selon l'OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026 (ASI01–ASI10). Sur demande, nous mettons aussi les constats en correspondance avec l'édition précédente de 2025.
Nous combinons listes de risques, standards de vérification, guides de test et normes. Les constats sont ainsi comparables, traçables et directement exploitables pour votre documentation technique. Toutes les versions indiquées sont à jour au 10 oct. 2026.
Garde-fou pour toutes les fonctions LLM – de Prompt Injection (LLM01) à Improper Output Handling (LLM10), en passant par Excessive Agency (LLM03).
Pour les appareils dotés de fonctions agentiques : Goal Hijack (ASI01), Tool Misuse (ASI02), identités, mémoire et interaction entre plusieurs agents.
Des exigences vérifiables réparties en 12 chapitres (C1–C12) et trois niveaux (L1–L3) – notre base pour les plans de test et les critères de recette de la couche IA.
32 cas de test dans quatre domaines : application IA, modèle, infrastructure et données – de l'injection de prompt aux attaques par évasion.
Quatre phases, de l'évaluation du modèle à l'évaluation de l'exécution et des agents – le cadre de nos scénarios de red teaming.
Risques des modèles de ML classiques sur l'appareil : Input Manipulation, Data Poisoning, Model Theft et autres.
16 tactiques et 120 techniques d'attaques réelles contre l'IA – y compris Physical Environment Access (AML.T0041) et des leurres physiques comme les autocollants adversariaux (AML.T0008.003).
Cas de test par composant de l'appareil – processeur, mémoire, firmware, interfaces, radio, interface utilisateur – avec des modèles d'attaquant pour l'accès physique et les niveaux d'autorisation.
Exigences pour des écosystèmes IoT sécurisés en cinq chapitres, de l'écosystème à la plateforme matérielle – base de nos critères de durcissement.
Les dix classes de vulnérabilités les plus fréquentes des objets connectés – toujours le langage commun du pentest IoT.
Démarche d'analyse de firmware : de la collecte d'informations à l'analyse à l'exécution et à l'exploitation de binaires, en passant par l'extraction et l'émulation.
Mécanismes de sécurité de DDS, le middleware sous-jacent à ROS 2 : authentification, contrôle d'accès et chiffrement entre les nœuds, mis en œuvre avec SROS 2.
13 groupes d'exigences de base pour l'IoT grand public – de « pas de mots de passe par défaut universels » à la validation des données d'entrée.
Preuve du respect des exigences de cybersécurité de la directive sur les équipements radioélectriques (RED). Les restrictions portent notamment sur les mots de passe, le contrôle parental et les critères de mise à jour.
13 principes répartis sur cinq phases du cycle de vie pour les modèles et systèmes d'IA – y compris l'obligation de tests de sécurité avant la mise en production (principe 9).
Processus de développement sécurisé (4-1) et exigences techniques applicables aux composants (4-2) des produits industriels.
Terminologie commune pour l'évasion, l'empoisonnement, les atteintes à la vie privée et les usages abusifs – y compris l'injection de prompt indirecte et les agents.
Traduction de travail en français de l'OWASP Internet of Things Top 10 (2018) – qui reste à ce jour l'édition en vigueur. Pour les produits IA, ces classes restent pertinentes : elles constituent souvent le point d'entrée des attaques contre la couche IA.
Du premier atelier d'architecture au dossier de preuves pour l'évaluation de la conformité. Les modules s'enchaînent, mais peuvent aussi être commandés séparément.
Nous modélisons votre produit selon STRIDE et MAESTRO – couche physique comprise – et en déduisons des risques priorisés ainsi qu'un plan de test.
Avec l'appui de VamiThreat : analyse STRIDE, MAESTRO et correspondance automatique avec MITRE ATT&CK et ATLAS.
En savoir plus sur la modélisation des menaces IATest en boîte grise ou blanche sur toutes les couches : matériel, firmware, radio, API cloud, application, modèle embarqué et intégration LLM.
Analyse de firmware et de binaires assistée par IA avec VamiReverse.
Demander un pentestSimulation d'attaque orientée objectifs, à travers les couches : un attaquant peut-il amener votre produit à une action indésirable dans le monde réel ?
Mise à l'échelle avec l'AI Pentesting Agent de VamiRedteam (suites de tests spécifiques à l'IA selon MITRE ATLAS).
Découvrir VamiRedteamNous traduisons les constats en preuves pour votre documentation technique et accompagnons la remédiation jusqu'à un retest concluant.
SBOM par release et suivi des vulnérabilités avec VamiAppSec.
Vers le règlement sur la cyberrésilienceLe modèle de menaces pilote le test : nous examinons d'abord ce qui est vraiment critique pour votre produit.
Variantes de produit, périmètre et environnement de test, accès et règles d'engagement – avec un concept de sécurité fonctionnelle en présence d'actionneurs.
Livrable : Convention de test et validation de la sécurité fonctionnelle
STRIDE pour chaque flux de données et chaque frontière de confiance, structuré selon les couches MAESTRO plus le monde physique.
Livrable : Registre des menaces et arbres d'attaque
Dérivation des cas de test à partir du modèle de menaces, mis en correspondance avec l'AISVS, l'ISTG, le LLM Top 10 et l'IoT Top 10.
Livrable : Plan de test priorisé
Matériel, firmware, radio, API cloud, application, modèle et LLM – chaque couche avec les méthodes adaptées.
Livrable : Constats validés avec preuve de concept
Scénarios enchaînés à travers les couches : de l'accès initial jusqu'à l'effet dans le monde physique.
Livrable : Chaînes d'attaque avec storyboard
Synthèse pour la direction, constats techniques, mesures et correspondance avec les normes – après la remédiation, nous vérifions à nouveau.
Livrable : Rapport, rapport de retest, dossier de preuves
La sécurité avant tout : nous ne réalisons des tests sur des robots et des machines dotés d'actionneurs qu'avec un concept de sécurité fonctionnelle convenu – zone de test définie, arrêt d'urgence à portée de main, vitesses réduites et validation par vos responsables de la sécurité fonctionnelle. Dans la mesure du possible, nous testons d'abord en simulation ou sur un jumeau numérique.
Un produit IA exige la profondeur d'un pentest IoT et les méthodes d'un pentest LLM – avec, en plus, une attention particulière aux conséquences physiques.
| Périmètre de test | Pentest IoT classique | Pentest LLM/agentique | Test d'intrusion de produits IA |
|---|---|---|---|
| Matériel, interfaces de débogage & firmware | couvert | non couvert | couvert |
| Radio & appairage (BLE, Wi-Fi, Matter, Zigbee) | couvert | non couvert | couvert |
| Backend cloud, API & application compagnon | couvert | partiellement | couvert |
| Injection de prompt & jailbreaks (texte, voix, image) | non couvert | couvert | couvert |
| Extraction de modèle, exemples adverses & empoisonnement | non couvert | partiellement | couvert |
| Conséquences physiques & limites de sécurité des actionneurs | non couvert | non couvert | couvert |
| Modèle de menaces selon STRIDE × MAESTRO, couche physique comprise | partiellement | partiellement | couvert |
| Preuves pour le CRA, l'EN 18031, l'AI Act & le règlement « Machines » | partiellement | partiellement | couvert |
couvert partiellement non couvert
Une sélection de vulnérabilités documentées et de résultats de recherche des deux dernières années – chacun avec sa source.
Des clés AES codées en dur dans le provisioning BLE permettaient une injection de commandes avec les droits root sur les G1, H1, Go2 et B2. Les chercheurs ont montré qu'un robot infecté peut se propager à d'autres robots à portée radio. Quatre CVE ont été attribuées (CVE-2025-35027, -60017, -60250, -60251).
Ce que nous en tirons pour nos tests : Provisioning, radio et gestion des clés dans chaque test de robot.
IEEE Spectrum, 09/2025Selon Alias Robotics, le robot humanoïde G1 envoie toutes les 300 secondes, via MQTT, des données de capteurs et d'état à des serveurs externes – sans en informer l'exploitant. En outre, l'interface BLE utilise une clé AES statique, identique sur tous les appareils.
Ce que nous en tirons pour nos tests : Analyse des flux de données et recherche de connexions cachées.
arXiv 2509.14139Des instructions cachées dans des invitations d'agenda ont amené Gemini à commander des appareils domotiques. Les chercheurs ont évalué 73 % des menaces démontrées comme élevées ou critiques ; Google a déployé des contre-mesures.
Ce que nous en tirons pour nos tests : Injection de prompt indirecte via toutes les sources de données connectées.
arXiv 2508.12175Des textes optimisés sur des panneaux dans le champ de la caméra ont détourné des agents vision-langage : 95,5 % de réussite pour le suivi d'objets par drone en simulation, jusqu'à 92,5 % sur un véhicule robotisé réel avec GPT-4o.
Ce que nous en tirons pour nos tests : L'environnement comme vecteur d'attaque dans le red teaming.
arXiv 2510.00181 (IEEE SaTML 2026)Un petit patch coloré dans le champ de vision a fait échouer des robots équipés d'OpenVLA dans leurs tâches – jusqu'à 100 % en simulation dans le meilleur scénario d'attaque, dans plus de 43 % des cas lors de l'essai physique.
Ce que nous en tirons pour nos tests : Tests de robustesse du modèle en conditions réelles.
ICCV 2025, arXiv 2411.13587Le portail parents de la peluche IA Bondu vérifiait uniquement l'existence d'un compte Google. Historiques de conversation, noms et dates de naissance d'enfants étaient ainsi consultables par des tiers. Le fabricant a corrigé la faille sans délai.
Ce que nous en tirons pour nos tests : Autorisation des portails, des API et des journaux.
Malwarebytes, 02/2026Au moins 60 caméras à IA de Flock Safety diffusaient sur Internet des flux en direct, des archives et des panneaux d'administration sans authentification. Le fabricant a évoqué une erreur de configuration corrigée.
Ce que nous en tirons pour nos tests : Surface d'attaque externe et authentification de chaque interface.
404 Media, 12/2025La CVE-2026-8153 dans PolyScope 5 d'Universal Robots permettait d'exécuter des commandes système sans authentification via le serveur Dashboard – avec, selon la chercheuse qui l'a découverte (Claroty), des conséquences pouvant s'étendre à des flottes entières de cobots, à condition que le serveur Dashboard soit activé et accessible.
Ce que nous en tirons pour nos tests : Services réseau et segmentation des contrôleurs de robots.
SecurityWeek, 05/2026En exploitant le rayonnement électromagnétique, des chercheurs de la NC State University ont reconstitué les hyperparamètres de réseaux de neurones exécutés sur un Google Edge TPU avec une précision de 99,91 % – à condition de disposer d'un accès physique.
Ce que nous en tirons pour nos tests : Protection du modèle en tant que propriété intellectuelle.
IACR TCHES 2025Sécurité des produits, directive sur les équipements radioélectriques, règlement sur la cyberrésilience, responsabilité du fait des produits, règlement « Machines » et règlement sur l'intelligence artificielle (AI Act) s'imbriquent. Les tests de sécurité deviennent ainsi un élément obligatoire et non plus une simple preuve.
Le règlement relatif à la sécurité générale des produits (UE) 2023/988 (RGSP) impose d'intégrer à l'évaluation de la sécurité les caractéristiques de cybersécurité ainsi que les fonctionnalités d'apprentissage et prédictives.
Le règlement délégué (UE) 2022/30 s'applique – preuve possible par exemple via les normes EN 18031-1/-2/-3, publiées uniquement avec restrictions. À partir du 11 décembre 2027, le CRA prend le relais.
Toute personne qui interagit avec un système d'IA – par exemple un assistant vocal – doit en être informée, sauf si cela est évident. Pour le marquage des contenus générés par l'IA (paragraphe 2), les systèmes existants bénéficient d'une période transitoire jusqu'au 2 décembre 2026.
Les vulnérabilités activement exploitées et les incidents graves doivent être notifiés via la plateforme de notification de l'ENISA : alerte précoce sous 24 heures, notification sous 72 heures – y compris pour les produits déjà sur le marché.
Pour les produits mis sur le marché après le 9 décembre 2026 : les logiciels – y compris l'IA – sont des produits, et les exigences de cybersécurité pertinentes pour la sécurité sont prises en compte. L'absence de mises à jour de sécurité n'exonère pas le fabricant lorsqu'elles relèvent de son contrôle (art. 7 et 11 de la directive (UE) 2024/2853).
Protection contre la corruption (annexe III, 1.1.9) et systèmes de commande résistants aux attaques (1.2.1). Les fonctions de sécurité à comportement auto-évolutif reposant sur le ML nécessitent une évaluation de la conformité par un tiers.
Notamment l'identification biométrique à distance et la reconnaissance des émotions – un enjeu pour les caméras IA dotées de reconnaissance faciale.
Toutes les exigences de l'annexe I s'appliquent – y compris des tests de sécurité efficaces et réguliers. Parallèlement, le règlement délégué relatif à la directive sur les équipements radioélectriques cesse d'être en vigueur.
Pour l'IA utilisée comme composant de sécurité, par exemple dans les jouets, les équipements radioélectriques et les dispositifs médicaux, les obligations applicables à l'IA à haut risque s'appliquent, y compris l'art. 15, lorsqu'une évaluation de la conformité par un tiers est prévue. Pour les machines, les exigences relatives à l'IA sont introduites par des actes délégués au titre du règlement « Machines », applicables au plus tard le 2 août 2028.
À jour au 10 oct. 2026. Dates relatives à l'AI Act selon l'omnibus numérique sur l'IA (règlement (UE) 2026/1744), qui a transféré les machines à l'annexe I, section B. Ceci ne constitue pas un conseil juridique – nous apportons un appui technique pour l'établissement des preuves.
Niveau de risque, chaînes d'attaque critiques et recommandations d'action en deux pages – pour la direction et les responsables produit.
Diagramme de flux de données, frontières de confiance et registre des menaces selon STRIDE × MAESTRO – un document vivant pour le développement.
Chaque constat est reproductible, évalué selon CVSS 4.0 et – en présence d'actionneurs – selon son impact sur la sécurité fonctionnelle.
Scénarios de red teaming étape par étape : accès initial, escalade, effet physique.
Rattachement à OWASP, MITRE ATLAS, ETSI EN 303 645, EN 18031, CRA et AI Act.
Correctifs concrets pour le matériel, le firmware, le cloud et le modèle – classés par risque et par effort.
Après la remédiation, nous vérifions à nouveau les constats et documentons leur statut.
Rapports de test et correspondances préparés pour la documentation technique et l'évaluation de la conformité.
Un test d'intrusion de produits IA est un test de sécurité portant sur des appareils intégrant de l'IA – par exemple des robots, des caméras IA, des assistants vocaux ou de l'IA embarquée dans des machines. Il examine le matériel, le firmware, la radio, l'API cloud, l'application, le modèle embarqué sur l'appareil et l'intégration LLM. La question centrale : un attaquant peut-il prendre le contrôle du produit ou l'amener à agir dans le monde physique ?
Un pentest IoT examine le matériel, le firmware, la radio et le cloud. Pour un produit IA s'ajoutent les attaques contre le modèle et l'intégration LLM – injection de prompt, jailbreaks, extraction de modèle, exemples adverses – ainsi que la question des conséquences physiques qu'une attaque peut avoir via les actionneurs et les capteurs. Pour les appareils sans fonction IA, nous recommandons notre pentest IoT.
Oui. Sont notamment documentés des accès root via Bluetooth sur des robots Unitree (UniPwn, 2025), des jailbreaks de robots pilotés par LLM avec des taux de réussite allant jusqu'à 100 % lors de tests de recherche (RoboPAIR, 2024) et une faille critique dans le logiciel de cobot d'Universal Robots (CVE-2026-8153, CVSS 9,8). Les points d'entrée typiques sont les interfaces radio, les services réseau, les API cloud et le planificateur IA lui-même.
Oui, si les sorties du modèle deviennent des commandes sans vérification ou si le modèle dispose de droits trop étendus – dans l'édition 2026 de l'OWASP, il s'agit d'Improper Output Handling (LLM10) et d'Excessive Agency (LLM03). Des chercheurs ont montré que des commandes vocales, des textes dans le champ de la caméra ou des invitations d'agenda peuvent piloter des robots, des drones et des appareils domotiques. C'est pourquoi nous vérifions de manière ciblée si une couche de sécurité déterministe intervient entre la planification IA et les actionneurs.
Pour la couche IA : l'OWASP Top 10 for LLM Applications 2026, l'OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026, l'OWASP AISVS 1.01, l'OWASP AI Testing Guide, l'OWASP GenAI Red Teaming Guide et MITRE ATLAS. Pour l'appareil et la radio : l'OWASP ISTG, l'OWASP ISVS, l'OWASP IoT Top 10, la méthodologie d'analyse de firmware OWASP FSTM et, pour les robots, DDS Security avec SROS 2. Côté normes : ETSI EN 303 645, EN 18031, ETSI EN 304 223 et IEC 62443-4-1/-4-2.
MAESTRO est un framework de modélisation des menaces de la Cloud Security Alliance pour l'IA agentique, comportant sept couches d'architecture, de Foundation Models à Agent Ecosystem. STRIDE indique quel type de menace pèse, MAESTRO où elle naît dans l'architecture IA. Pour les produits dotés de capteurs et d'actionneurs, nous ajoutons une couche dédiée au monde physique – Microsoft répertorie d'ailleurs déjà les exemples adverses dans le domaine physique comme une classe de menaces à part entière dans la modélisation des menaces des systèmes d'IA/ML.
Le CRA n'impose pas de procédure appelée « pentest », mais exige à l'annexe I, partie II, des essais et examens efficaces et réguliers de la sécurité du produit. Un test d'intrusion est le moyen usuel d'en apporter la preuve. Les obligations de notification s'appliquent depuis le 11 septembre 2026, toutes les autres exigences à partir du 11 décembre 2027.
Oui : l'annexe III du CRA cite en classe I les assistants virtuels à usage général pour la maison intelligente (point 16), les produits pour la maison intelligente dotés de fonctions de sécurité, comme les caméras de sécurité, les systèmes de surveillance des bébés et les systèmes d'alarme (point 17), les jouets connectés dotés de fonctions d'interaction sociale ou de localisation (point 18) ainsi que certains wearables (point 19). Le règlement d'exécution (UE) 2025/2392 mentionne explicitement les enceintes connectées dotées d'un assistant vocal. Pour la classe I, une autoévaluation (module A) n'est possible que si des normes harmonisées, des spécifications communes ou un schéma européen de certification de cybersécurité au moins de niveau « substantiel » sont intégralement appliqués (art. 32, paragraphe 2, du CRA) – tant qu'aucune norme n'est publiée au Journal officiel, la voie passe en règle générale par un organisme notifié.
Cela dépend de la législation applicable au produit. Pour l'IA utilisée comme composant de sécurité dans des produits relevant de l'annexe I, section A – par exemple les jouets, les équipements radioélectriques ou les dispositifs médicaux –, les obligations applicables à l'IA à haut risque, y compris l'art. 15, s'appliquent selon l'omnibus numérique à partir du 2 août 2028, lorsqu'une évaluation de la conformité par un tiers est prévue. L'omnibus a transféré les machines à la section B : pour l'IA dans les robots et les machines, les exigences sont introduites par des actes délégués au titre du règlement « Machines », lui-même applicable à partir du 20 janvier 2027. Les obligations de transparence au titre de l'art. 50 s'appliquent déjà depuis le 2 août 2026.
Avec un concept de sécurité fonctionnelle convenu : zone de test définie, arrêt d'urgence à portée de main, vitesses réduites et validation par les responsables de la sécurité fonctionnelle du fabricant. Nous examinons d'abord les scénarios critiques en simulation ou sur un jumeau numérique, avant de les reproduire sur le système réel.
Oui. Nous vérifions si des fichiers de modèle se trouvent sans protection sur l'appareil ou dans l'application, si le processus de chargement et la signature sont sûrs et dans quelle mesure le modèle résiste aux exemples adverses, aux données de capteurs manipulées et à l'empoisonnement. Le cas échéant, nous évaluons également les risques de canaux auxiliaires sur les accélérateurs (ISTG-PROC-SIDEC).
Oui. Nous analysons le firmware, les services et le trafic réseau à la recherche de connexions non documentées, de tunnels de télémaintenance et de fonctions cachées. Exemples issus de la recherche : la télémétrie cachée de l'Unitree G1 et le tunnel d'accès à distance de l'Unitree Go1 (CVE-2025-2894).
L'approche la plus efficace est en boîte grise ou blanche : deux à trois appareils de test, un accès à l'application et à l'environnement de test cloud, la documentation d'architecture et – si possible – des images de firmware et des extraits de code source. Un test en boîte noire est possible, mais couvre une surface d'attaque moindre dans le même temps.
Cela dépend de la catégorie de produit, du nombre d'interfaces, de la profondeur de test et des modules souhaités. Après un entretien de cadrage gratuit, vous recevez une offre à prix forfaitaire. Un test ciblé d'un seul appareil, rapport compris, dure en général quelques semaines.
Au minimum avant chaque mise en production majeure et après toute modification importante du firmware, du modèle ou des fonctions cloud. Les modèles et les techniques d'attaque évoluant rapidement, nous recommandons en outre un retest annuel – le CRA exige des tests réguliers pendant toute la période de support.

« Pour les produits IA, la question n'est plus seulement de savoir si un attaquant peut entrer – mais ce qu'il peut faire faire à l'appareil dans le monde réel. »
Nous associons pentest matériel et IoT, red teaming IA et expertise réglementaire sur le CRA, l'AI Act et le règlement « Machines » – pour des preuves de sécurité solides avant la mise sur le marché et pendant toute la période d'assistance.