Cybersécurité et Intelligence Artificielle : comprendre les risques et renforcer la sécurité de vos systèmes d’IA
L’intelligence artificielle (IA) révolutionne notre façon de concevoir, d’analyser et d’exploiter les données. Des algorithmes de machine learning aux modèles de langage (LLM), ces technologies façonnent la nouvelle ère numérique. Mais cette puissance extraordinaire s’accompagne d’une fragilité inquiétante : l’IA est désormais une cible prioritaire pour les cyberattaques. Contrairement aux logiciels traditionnels, les systèmes d’IA reposent sur l’apprentissage statistique à partir de données parfois sensibles. Ils sont donc vulnérables à des manipulations qui peuvent fausser leurs prédictions, compromettre la confidentialité des informations ou altérer leur comportement.
Le règlement européen AI Act souligne désormais l’importance d’intégrer la cybersécurité de l’IA dans tout projet comportant un risque significatif. Cette obligation ne concerne pas uniquement la conformité, mais la confiance même dans les systèmes intelligents. Chez ORNISEC, cabinet de conseil certifié PASSI spécialisé en cybersécurité, nous accompagnons les entreprises et les organismes publics à travers des audits de sécurité IA, des analyses de configuration de modèles IA et des tests de robustesse pour anticiper les menaces et renforcer la sécurité des environnements d’intelligence artificielle.
Pourquoi la cybersécurité de l’IA est désormais une priorité stratégique
L’IA s’intègre dans des environnements critiques : détection de fraude bancaire, diagnostic médical, pilotage industriel, optimisation énergétique ou cybersécurité prédictive. Elle influence directement des décisions opérationnelles majeures. Une altération de son fonctionnement peut donc entraîner des conséquences graves : erreurs médicales, pertes financières, sabotages industriels ou atteintes à la vie privée.
Les systèmes d’IA présentent des caractéristiques techniques uniques : ils apprennent, évoluent et s’adaptent. Cela signifie qu’ils peuvent être manipulés sans modification de leur code source. Une simple variation dans les données d’entrée peut suffire à altérer une prédiction. De plus, les jeux de données d’entraînement utilisés contiennent souvent des informations stratégiques, voire confidentielles. Leur compromission met en péril la conformité réglementaire (RGPD, NIS2, AI Act) et la confiance des clients.
Chez ORNISEC, nous avons constaté que la plupart des organisations sous-estiment la complexité de la sécurisation de l’IA. Nos audits de cybersécurité IA permettent de détecter les risques invisibles : dépendance à des jeux de données externes non maîtrisés, mauvaise gestion des droits d’accès, configuration défaillante des environnements d’exécution, absence de surveillance post-déploiement. En appliquant une approche “sécurité dès la conception” (security by design), ORNISEC aide les entreprises à transformer l’IA en un levier de performance fiable, traçable et résilient.
Les trois grandes familles d’attaques spécifiques à l’intelligence artificielle
1. L’empoisonnement des données : le poison caché dans l’apprentissage
L’empoisonnement (ou data poisoning) consiste à injecter des données corrompues dans le jeu d’entraînement d’un modèle. L’objectif de l’attaquant est d’influencer les résultats du modèle ou de l’amener à commettre des erreurs ciblées. Par exemple, dans un système de détection de fraude, un cybercriminel peut ajouter des transactions anormales mais labellisées comme “légitimes” pour habituer le modèle à ne plus détecter ses opérations.
L’impact est double : d’un côté, les prédictions deviennent biaisées ; de l’autre, le modèle devient exploitable sans éveiller de soupçons. Ces attaques sont particulièrement difficiles à détecter, car elles interviennent avant même la mise en production du système. Chez ORNISEC, nous proposons des mesures de protection de l’IA dès la phase d’entraînement : audit des sources de données, validation de l’intégrité des datasets, utilisation de techniques d’entraînement différentiel et détection d’anomalies dans les corpus. L’objectif est de s’assurer que les modèles d’IA s’appuient uniquement sur des données fiables et vérifiées, sans contamination externe.
2. L’évasion : tromper le modèle au moment de la prédiction
Les attaques par évasion (ou evasion attacks) visent à contourner la logique d’un modèle au moment de son exécution. Un attaquant modifie légèrement les données d’entrée pour obtenir une sortie erronée. Cette modification est souvent imperceptible à l’œil humain mais fatale pour l’algorithme.
Prenons un exemple concret : dans le domaine de la reconnaissance d’image, un simple autocollant sur un panneau STOP peut suffire à tromper un système de voiture autonome, lui faisant croire qu’il s’agit d’un panneau de limitation à 60 km/h. De même, dans la cybersécurité, un modèle chargé de détecter les e-mails de phishing peut être contourné par une légère reformulation du texte.
ORNISEC réalise des tests d’évasion IA afin d’évaluer la capacité des modèles à résister à ce type d’attaque. Grâce à des scénarios réalistes, nos équipes mesurent la robustesse des prédictions et recommandent des contre-mesures telles que le hardening des modèles, l’entraînement adversarial ou la redondance des filtres de validation. Ce travail d’analyse s’intègre dans nos audits de sécurité IA, qui combinent évaluation technique et cartographie des menaces.
3. L’extraction de modèle : quand le savoir-faire devient vulnérable
L’extraction de modèle (ou model extraction) est une technique d’espionnage industriel de plus en plus utilisée. En interrogeant massivement un modèle IA, un attaquant peut déduire ses paramètres internes, ses données d’entraînement ou ses algorithmes d’optimisation. Cette attaque compromet à la fois la confidentialité des données et la propriété intellectuelle de l’entreprise.
Imaginons une startup développant un modèle d’analyse médicale basé sur des données hospitalières. Si un concurrent parvient à reproduire ce modèle via extraction, il récupère non seulement le fruit de plusieurs années de R&D, mais aussi des informations potentiellement personnelles.
Chez ORNISEC, nous menons des audits de confidentialité IA et des évaluations d’exposition des modèles pour identifier ces risques. Nous recommandons notamment la limitation du volume de requêtes externes, la mise en place de seuils de détection d’anomalies comportementales et l’utilisation de techniques de differential privacy. Ces actions permettent de sécuriser les LLM et les modèles d’IA tout en préservant leurs performances.
Les menaces propres aux modèles de langage (LLM) : l’ère des agents IA
Les LLM (Large Language Models), tels que GPT, Gemini, Mistral ou Claude, constituent une avancée majeure mais également une source de vulnérabilités inédites. Ces modèles sont capables de générer du texte, de coder, de résumer des documents ou d’exécuter des instructions complexes. Leur capacité d’intégration avec des services tiers – navigateurs web, bases de données, interpréteurs de code – les rend puissants, mais aussi dangereux en cas de détournement.
L’une des attaques les plus redoutées est l’injection de prompt. Elle consiste à insérer des instructions cachées dans un texte ou un fichier afin d’influencer le comportement du modèle. Par exemple, une phrase dissimulée dans un document importé peut inciter le LLM à exfiltrer des données sensibles ou à contourner ses propres garde-fous.
Les agents IA autonomes, basés sur ces modèles, amplifient encore le risque. Lorsqu’un agent dispose d’accès à des applications externes (CRM, messagerie, interpréteur Python), il peut exécuter des actions sans validation humaine. En cas de compromission, l’attaquant peut exploiter ces privilèges pour dérober des informations ou propager une attaque.
ORNISEC propose des audits de sécurité LLM complets : analyse de la configuration du modèle, vérification des connecteurs, simulation d’injections de prompt et définition de règles de sécurité applicables. Notre approche vise à garantir un LLM sécurisé, conforme et maîtrisé, capable d’opérer dans des environnements sensibles sans risque de dérive comportementale.
Comment ORNISEC aide à sécuriser vos systèmes d’intelligence artificielle
La sécurité de l’IA nécessite une stratégie complète de défense en profondeur. ORNISEC accompagne ses clients tout au long du cycle de vie de leurs systèmes d’IA :
- Audit de sécurité IA : évaluation de la robustesse, de la confidentialité et de la conformité réglementaire.
- Audit de configuration IA : vérification des environnements d’exécution, des connecteurs API, et des accès utilisateurs.
- Tests d’attaque simulés : scénarios d’empoisonnement, d’évasion et d’extraction pour évaluer la résistance des modèles.
- Sécurisation et durcissement : intégration de contre-mesures techniques et de bonnes pratiques (cloisonnement, supervision, filtrage).
- Surveillance continue : détection d’anomalies comportementales, suivi des performances et mise à jour proactive des modèles.
Grâce à une approche basée sur la conformité (RGPD, NIS2, AI Act), ORNISEC aide les organisations à déployer une intelligence artificielle de confiance, durable et alignée avec les exigences européennes de sécurité numérique.
Conclusion : vers une IA de confiance et résiliente
L’intelligence artificielle représente un atout considérable pour la compétitivité et l’efficacité des entreprises, mais elle ne peut être adoptée sans une approche rigoureuse de la cybersécurité IA. Les attaques par empoisonnement, évasion et extraction, ainsi que les vulnérabilités propres aux modèles de langage (LLM), imposent de nouvelles pratiques de sécurité.
Chez ORNISEC, nous considérons que la sécurité de l’IA n’est pas seulement une exigence technique, mais une condition de confiance. En combinant audit de sécurité IA, analyse de configuration, tests de robustesse et supervision proactive, nous aidons les entreprises à transformer leurs innovations en actifs numériques sûrs et durables. L’avenir de l’IA passe par la résilience – et cette résilience se construit dès aujourd’hui.