Tests de pénétration IA & LLM – Simulations d'attaques pour des systèmes d'IA sécurisés et conformes à l'AI Act
Sécurisez durablement vos systèmes d'IA et vos LLM contre les attaques telles que l'injection de prompts, l'exfiltration de données et les exploits agentiques. Tests de pénétration IA réels selon les normes OWASP + conformité AI Act & NIS2.
OWASP Top 10 pour Agentic Applications : démo en direct
Des machines contre des machines — Valeri Milke et Lucas Murtfeld présentent l’offensif et le défensif à l’ère de l’IA. Avec un live-hack sur le prompt injection.
Sécuriser l'agentic AI avec PyTorch : threat modeling & red teaming
Lors de la PyTorch Conference Europe 2026, Valeri Milke montre comment le threat modeling MAESTRO et l'OWASP LLM Top 10 se conjuguent pour les systèmes d'agentic AI — avec une démo en direct d'une attaque par prompt injection sur un workflow agentique.
Note : L’IA étend la surface d’attaque au-delà des logiciels classiques — tester tôt réduit les risques d’incident, de conformité et d’audit.
Les tests de pénétration IA sont essentiels
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.
- Nouvelles classes d'attaques : Prompt Injection, Data Poisoning, Model Extraction – sans précédent dans la sécurité traditionnelle
- Non déterministe : les LLM ne suivent aucune logique fixe – l'analyse statique et les signatures ne s'appliquent pas
- Surface d'attaque élargie : entraînement, inférence, API, plugins, agents – chaque phase est attaquable
- Pression réglementaire : l'EU AI Act, NIS2, DORA et le RGPD exigent des mesures de sécurité IA démontrables
- OWASP Top 10 pour les applications agentiques 2026
- Cartographié MITRE ATLAS, NIST AI RMF, EU AI Act ready, ISO 27001 / 42001
Six niveaux de menaces IA
Des ruses subtiles de prompts aux décisions incontrôlées — chaque niveau intensifie le risque et déjoue les concepts de sécurité classiques.
Menaces de sécurité pour l'IA & les LLM
Vue d'ensemble des menaces et vulnérabilités typiques des systèmes d'IA et de LLM en production — point de départ pour des pentests structurés.
Entrée
Prompt injection, jailbreaks, documents non fiables (PDF, pièces jointes e-mail).
Données & contexte
Exfiltration, manipulation RAG/embedding, memory poisoning.
Chaîne d'approvisionnement
Modèles, LoRA, plugins, API — intégrité sur tout le cycle de vie.
Sortie
Improper Output Handling, XSS/injection dans les systèmes en aval.
Agentique
Mauvais usage des outils, détournement d'objectifs, permissions excessives.
Exploitation
Consommation illimitée, shadow AI, journalisation et application des politiques manquantes.
Notre guide CISO sur la sécurité IA et le red teaming
Une mise en perspective opérationnelle pour CISOs et responsables sécurité — du paysage des menaces aux approches concrètes de test et de gouvernance.
Contenu en un coup d’œil
Threat landscape pour LLM & agents, méthodologie pentest et red-team, distinction par rapport à l’AppSec classique, checklists pour la gouvernance et les échanges d’audit.
Les entreprises font face à des défis structurels de sécurité IA
Les organisations intègrent l’IA et les LLM à grande vitesse — souvent plus vite que les contrôles de sécurité, de risque et de gouvernance.
Ne pas s’arrêter — mais ne pas foncer non plus
Visibilité opérationnelle
Les risques IA naissent en production — les pentests les rendent visibles et maîtrisables.
Métier & remédiation
Protection contre les risques de données et métiers ; image réaliste de la sécurité et remédiations concrètes.
Réglementation
Alignement de conformité : EU AI Act, NIS2 et préparation à l’audit.
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.
Prompt Injection
Instructions malveillantes dans les entrées qui manipulent le comportement du LLM.
Sensitive Information Disclosure
Données confidentielles exposées via les sorties ou les configurations.
Supply Chain
Modèles, jeux de données ou bibliothèques tiers compromis.
Data & Model Poisoning
Manipulation des données d'entraînement ou de fine-tuning pour des portes dérobées.
Improper Output Handling
Sorties LLM transmises sans validation aux systèmes en aval.
Excessive Agency
Trop d'autonomie pour les agents LLM — actions non intentionnelles.
System Prompt Leakage
Les prompts système sont divulgués ou déduits.
Vector & Embedding Weakness
Attaques sur les pipelines RAG et les bases de données d'embeddings.
Misinformation
Informations fausses ou trompeuses qui semblent crédibles.
Unbounded Consumption
Consommation excessive de ressources par des requêtes d'inférence non contrôlées.
Comparaison sécurité applicative web et IA
La sécurité applicative reste le socle pour NIS2 et l’AI Act — les LLM élargissent la surface d’attaque aux prompts, données contextuelles et workflows agentiques.
- Injection, contrôle d’accès cassé, XSS, SSRF au niveau HTTP/API
- Sessions stateful, validation côté serveur, motifs OWASP Web Top 10 connus
- Focus : requêtes, réponses, logique côté serveur
- Prompt injection, manipulation contextuelle, jailbreaks
- RAG/embeddings, tool calling, chaînes multi-agents, exfiltration de données
- Focus : fenêtres de contexte, policies, décisions agentiques
OWASP ASVS 5.0 regroupe ~350 exigences de sécurité pour les applications. OWASP ASVS 5.0 — page complète →
Tests de sécurité IA proches de la production
Pentest IA avec une vraie profondeur technique — structuré, reproductible et auditable pour des environnements de production réels.
IA agentique : plus d'autonomie = plus de surface d'attaque
Les agents autonomes exécutent des outils et conservent du contexte — des risques que les tests de sécurité classiques ne couvrent souvent pas. Référence : OWASP Top 10 for Agentic Applications (2026).
Attaques réelles contre les systèmes Agentic AI
- Mauvais usage d'outils, détournement d'objectifs & fuites de mémoire
- Sélection d'outils & chaînage de contexte non sécurisés
- Abus d'identité (humain ↔ agent)
- Prompt injection dans dès workflows multi-agents
- Confusion de modèle & risques de délégation
Nous vérifions systématiquement : quelles actions les agents peuvent exécuter, comment le contexte circule entre agents, outils et workflows, et la sécurité des décisions, boucles et exécutions d'outils.
Risques sécurité & techniques
Hijacking, prompt injection, exposition de données — une surface d'attaque étendue.
Risques opérationnels & de contrôle
Une confiance excessive sans human-in-the-loop peut faire perdre le contrôle.
Business & conformité
AI Act, RGPD — gestion structurée du risque IA.
Société & éthique
Désinformation, deepfakes — secure-by-design et tests réguliers.
AI & LLM Security CTF
Des chemins d’attaque typiques comme le prompt injection, l’usage abusif d’outils et d’agents et le traitement de sortie/données non sécurisé — pratique, réaliste et adapté à l’entreprise.
Empêcher la fuite de données : maîtriser votre usage de l’IA
L’IA crée de l’efficacité mais accroît le risque d’exfiltration incontrôlée — des RH et de la finance jusqu’à la propriété intellectuelle.
Collecte
Quelles données arrivent dans le contexte, volontairement ou non ?
Traitement
Où le contenu est-il mis en miroir, mis en cache ou retransmis ?
Exfiltration
Les prompts ou réponses peuvent-ils reconstituer des champs sensibles ?
Contrôle
DLP, labels, policy engines, logging — validés de manière mesurable.
Risques Microsoft Copilot
Différentes variantes de Copilot — différents flux de données et besoins de contrôle.
Microsoft 365 Copilot
Risque moyen — fuites de données, contrôles d’accès, classification, monitoring.
Copilot Chat
Risque accru via l’intégration web : exfiltration de données, manipulation de prompt.
Copilot Studio Agents
Risque élevé — agents autonomes, OAuth, prestataires tiers sans gestion des risques.
Ce que vous recevez
Résultats priorisés par risque
Chemins d'attaque réels avec une priorisation claire par impact métier et risque.
Cas de test reproductibles
Cas de test traçables et techniquement reproductibles avec preuves de concept.
Mesures d'atténuation concrètes
Contrôles de sécurité clairs et mesures de remédiation pour l'ingénierie et la gouvernance.
Rapport pour la direction
Résumé exécutif de niveau managérial pour les audits, la conformité et les décideurs.
Tests de sécurité IA agentique
Nous simulons des scénarios d'exploitation ciblés contre les architectures d'IA agentiques : détournement d'outils, prise de contrôle des objectifs, fuites de mémoire, injection de prompts dans les workflows multi-agents et usurpation d'identité.
Conformité et réglementation
Les risques liés à l'IA ne sont pas une question future – ils surviennent en exploitation. Nos tests créent des preuves robustes pour l'EU AI Act, NIS2, DORA, le RGPD, ISO 27001 & ISO 42001.
Ce que nous testons
Que fait un test de pénétration IA & LLM ?
Model Discovery & Recon
Analyse de tous les endpoints IA, API et données de contexte pour rendre visible l'ensemble de la surface d'attaque.
Prompt Injection & Jailbreak
Simulation ciblée d'entrées capables d'amener les modèles à effectuer des actions non autorisées.
Attaques IA agentiques
Tests contre les agents autonomes, le contrôle des workflows et le chaînage de contexte.
Risques liés aux données et aux API
Détection de fuites de données, d'API non sécurisées et d'expositions de contexte sensible.
Du cadre à la mise en œuvre
D'abord comprendre, puis tester, puis gouverner, puis protéger durablement. Évaluer → Tester → Gouverner → Protéger.
OWASP AIVSS — évaluation de l’IA agentique
CVSS seul ne suffit pas — AIVSS combine CVSS v4.0 avec AARS (Agentic Risk Score). Décisions qualitatives : defer, scheduled, out-of-cycle, immediate.
GenAI Red Teaming
Discover
Cartographier surfaces, modèles, outils et sources de données.
Attack
Scénarios issus d’OWASP LLM/Agentic, abuse cases sur mesure.
Measure
AIVSS, étapes de repro, atelier de sévérité.
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.
Des obligations qui exigent une profondeur technique
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
Services critiques & exigences de preuve renforcées
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
Système de management de l'IA (SMIA)
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
Secteur financier — traiter l'IA comme une IT productive
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
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