Sécurité de l’IA
L’évaluation porte sur l’ensemble du système : application, échanges avec le modèle, recherche documentaire, outils connectés, permissions et contrôles de sécurité classiques.
Périmètre des tests
Une application fondée sur un LLM associe le comportement du modèle à de la logique applicative, des sources documentaires, des outils, des permissions et des traitements de données. Les tests vérifient la résistance de chaque couche face à des entrées malveillantes et à des scénarios d’abus réalistes.
service: tests_securite_ia
statut: cadré
[entrée] objectifs métier
[entrée] limites techniques
[livrable] preuves + recommandationsRisques couverts
Les tests recherchent des risques concrets : fuite de données, injection de prompt, utilisation dangereuse d’un outil, règles d’autorisation ambiguës, empoisonnement des sources documentaires, accès excessif au contexte ou validation humaine insuffisante.
Comprendre la sécurité de l’IA
Les applications LLM associent des réponses probabilistes à des contrôles logiciels déterministes. Il faut donc étudier les interactions entre prompts, outils, sources documentaires, autorisations, journaux et validation humaine.
Le risque apparaît lorsqu’un contenu non fiable peut influencer des instructions privilégiées, déclencher un outil, accéder à des données ou orienter une décision. Renforcer le prompt ne suffit généralement pas à corriger le problème.
Les sources utilisées par le modèle doivent appliquer des règles de confiance, séparer les données de chaque client, respecter les permissions documentaires et limiter le contexte sensible transmis au modèle.
Lorsqu’un modèle peut appeler un outil, chaque interface doit disposer de permissions explicites, valider ses arguments, imposer les approbations nécessaires, journaliser les actions et échouer de manière sûre.
FAQ
Les tests portent sur l’application telle qu’elle est réellement déployée et sur toute sa chaîne de traitement, car les principaux risques apparaissent souvent aux points d’intégration.
Non. L’injection de prompt n’est qu’une catégorie de risque. L’évaluation couvre aussi les sources documentaires, les outils, les agents, les autorisations, le traitement des données, la journalisation et les contrôles applicatifs qui entourent le modèle.
Oui. Les règles de manipulation des données, le périmètre des tests et la nature des preuves à conserver sont définis au préalable. L’objectif est notamment de déterminer si un contexte sensible, les données d’un autre client ou des informations internes peuvent être exposés ou détournés.
Oui. Nous vérifions les limites d’appel, les permissions, les étapes d’approbation, la manipulation des arguments, la gestion des états et les possibilités d’abus des systèmes connectés.
Oui, lorsque le scénario s’y prête. Les cas les plus importants peuvent être transformés en tests reproductibles afin de valider les corrections et de détecter les régressions lors des évolutions du système d’IA.
Commençons par cadrer le besoin
Présentez-nous brièvement le système, le produit ou la chaîne de traitement IA à évaluer. Un premier échange permettra de préciser les objectifs, les contraintes et le format de mission le plus adapté.