AI Red Teaming
Des tests adverses pour les systèmes qui font tourner votre organisation en 2026.
Vos systèmes d'IA ont été testés pour la performance, la précision et le taux d'hallucination. Ils n'ont pas été testés par un adversaire qui sait les manipuler au niveau des instructions, exploiter les frontières de confiance entre leurs composants, et les retourner contre les intérêts de votre organisation.
L'AI Red Teaming Evaluris est une pratique d'évaluation adverse dédiée aux applications propulsées par LLM, aux agents IA autonomes, aux systèmes multi-agents et à l'infrastructure d'entreprise intégrée à l'IA. Nos opérateurs ont publié des recherches originales sur l'empoisonnement de prompts système, les cadres APT autonomes et l'orchestration d'attaques agentiques : pas une familiarité théorique avec ces risques, mais un savoir de praticien actif, appliqué à chaque mission.
Pourquoi l'AI Red Teaming est une pratique distincte
La méthodologie red team conventionnelle ne se transfère pas aux systèmes d'IA. La surface d'attaque est fondamentalement différente. Les modes de défaillance ne ressemblent à rien dans la taxonomie de sécurité traditionnelle. Et les conséquences d'une attaque réussie contre un système d'IA peuvent être plus graves qu'une compromission conventionnelle, parce que les systèmes d'IA sont souvent de confiance, intégrés à des processus métier critiques, et dotés d'accès à des données internes et des API qu'un attaquant conventionnel ne pourrait pas atteindre directement.
Une injection de prompts qui extrait votre prompt système et des données clients n'est pas une vulnérabilité d'application web. Un agent autonome manipulé pour exécuter des transactions non autorisées n'est pas un constat d'élévation de privilèges. Ce sont de nouvelles classes de risque, qui exigent une nouvelle classe d'évaluation.
Evaluris a publié des recherches divulguées aux autorités sur des attaques orchestrées par l'IA au-delà des frontières. Nous savons à quoi ressemble l'IA adverse du côté opérateur, et nous utilisons cette compréhension pour tester si vos systèmes d'IA y résistent.
Méthodologie
Modélisation des menaces du système d'IA
Identification de tous les composants IA dans le périmètre, flux de données, frontières de confiance, intégrations d'outils et niveaux de privilège. Modélisation d'adversaire spécifique au type de système d'IA : ce qu'un attaquant qui connaît le comportement des LLM tenterait contre ce déploiement précis.
Campagne d'injection de prompts
Tests systématiques d'injection directe et indirecte sur toutes les surfaces d'entrée : prompts utilisateur, tentatives de surcharge du prompt système, entrées de traitement documentaire (PDF, Word, contenu web), injection dans les sources de données RAG, et manipulation des réponses d'outils tiers.
Évaluation des frontières de sûreté
Évaluation des garde-fous, du filtrage de contenu et des contrôles d'alignement face à des stratégies adverses adaptatives. Les tests incluent des techniques de jailbreak connues et des approches nouvelles, issues d'une analyse de premiers principes des caractéristiques d'alignement du modèle spécifique.
Tests adverses des systèmes agentiques
Pour les systèmes à capacités d'agents autonomes : détournement d'objectif par manipulation de l'environnement, chaînes d'invocation d'outils non autorisées, exploitation de la confiance inter-agents dans les architectures multi-agents, empoisonnement de mémoire dans les systèmes d'agents persistants, et élévation de privilèges via les schémas de communication agent à agent.
Extraction et exfiltration de données
Extraction de prompts système, inférence sur les données d'entraînement, extraction d'informations sensibles par manipulation conversationnelle, et fuite de données inter-utilisateurs dans les déploiements IA multi-tenant.
Couche d'intégration et d'application
Tests de sécurité de l'application autour : abus d'authentification API, contournement de limitation de débit, injection de sorties dans les systèmes aval, exploitation d'une autonomie excessive, et configurations non sécurisées de plugins ou d'appels de fonctions.
Ce que nous testons
- Chatbots LLM et systèmes de support face aux clients
- Assistants IA internes avec accès aux données d'entreprise
- Outillage de sécurité propulsé par l'IA (co-pilotes SIEM, plateformes de renseignement de menaces, systèmes de réponse automatisée)
- Agents autonomes avec accès API et outils
- Systèmes RAG de gestion des connaissances et d'analyse documentaire
- Plateformes d'orchestration multi-agents
- Outils de génération de code IA dans les workflows développeurs
- Déploiements de modèles fine-tunés sur des données propriétaires
- Systèmes de décision propulsés par l'IA dans les services financiers, les RH et la conformité
Alignement de conformité
| Cadre | Exigence |
|---|---|
| OWASP Top 10 for LLM Applications | Couverture adverse complète des 10 catégories |
| MITRE ATLAS | Matrice de menaces d'apprentissage automatique adverse, couverture complète des techniques |
| ISO 42001:2023 | Exigences de sécurité et de risque du système de management de l'IA |
| EU AI Act | Tests de robustesse adverse des systèmes d'IA à haut risque |
| NIST AI RMF | Fonctions MEASURE et MANAGE, évaluation de la robustesse adverse |
| OWASP ML Security Top 10 | Couverture des vulnérabilités spécifiques au ML |
Livrables
- Modèle de menaces IA, carte complète de la surface d'attaque des composants IA, frontières de confiance et scénarios d'adversaire
- Rapport de preuves d'injection de prompts, chaînes d'injection documentées avec étapes de reproduction et évaluation d'impact
- Rapport d'exploitation agentique, chaînes d'abus d'outils, scénarios de détournement d'objectif et constats inter-agents
- Évaluation des contrôles de sûreté, notation de l'efficacité des garde-fous avec preuves de contournement et recommandations d'amélioration
- Matrice de couverture OWASP LLM Top 10, couverture de tests et constats par catégorie
- Cartographie MITRE ATLAS, tous les constats cartographiés vers les identifiants de tactiques et techniques ML adverses
- Synthèse exécutive, récit de risque de sécurité IA pour la direction et le conseil d'administration
- Rapport technique, preuves complètes, étapes de reproduction et recommandations de remédiation
- Fenêtre de retest, vérification post-remédiation
Prêt à cadrer cette mission ?
Parlez-nous de votre environnement, de vos exigences réglementaires et de votre calendrier. Nous alignerons méthodologie, périmètre et exigences de preuves avant le début des tests.