Les 10 risques de sécurité liés à l’IA les plus critiques en 2025 (et comment s’en protéger)

L'adoption de l'IA générative est en plein essor, mais les vecteurs d'attaque le sont aussi. Alors que les entreprises poussent les LLMs et les agents autonomes en production, les risques vont au-delà des hallucinations ou des faux pas en matière de conformité. Nous voyons de véritables adversaires exploiter les angles morts dans les pipelines d'IA pour exfiltrer des données, empoisonner les jeux de données d'entraînement et détourner l'infrastructure alimentée par l'IA.

Ce n'est plus théorique

Des red teams du Fortune 500 aux abus d'API malveillants, les risques sont désormais critiques pour l'entreprise. C'est pourquoi nous décomposons les 10 menaces de sécurité IA les plus pressantes de 2025, et ce que votre équipe peut faire pour les anticiper.

Que vous soyez RSSI, ingénieur sécurité ou architecte de plateforme IA, cette liste est votre plan d'action.

1. Injection de Prompt (Toujours n°1 en 2025)

Malgré une prise de conscience croissante, l'injection de prompt reste le vecteur d'attaque LLM le plus exploité. Elle permet aux attaquants de contourner le comportement du modèle, de faire fuiter des données confidentielles ou d'exécuter des instructions malveillantes en manipulant l'entrée.

Cette vulnérabilité exploite le mécanisme fondamental de la manière dont les LLMs interprètent le langage naturel, ce qui la rend faussement simple à lancer et difficile à corriger complètement. Dans des scénarios réels, les injections de prompt ont permis aux attaquants de contourner les filtres, d'usurper l'identité d'utilisateurs, ou même de détourner des agents autonomes opérant au sein des workflows d'entreprise.

Comment se défendre :

• Filtrage des entrées/sorties et canonicalisation : Assainir les entrées pour supprimer les instructions cachées ou les charges utiles encodées. Normaliser les prompts avant exécution pour empêcher l'enchaînement involontaire d'instructions.
• Utiliser des Garde-fous comme la Passerelle de NeuralTrust : Mettre en œuvre des protections au niveau de la passerelle pour filtrer les requêtes à la recherche de schémas d'attaque connus et appliquer des politiques contextuelles.
• Effectuer des tests de prompts adversariaux à l'aide d'outils de red teaming : Le red teaming régulier découvre les vulnérabilités des cas limites et aide à maintenir vos défenses en avance sur l'innovation adverse.

2. Attaques par Inversion de Modèle (Model Inversion Attacks)

Les attaquants interrogent un modèle et reconstruisent des données d'entraînement sensibles, telles que des IIP (Informations d'Identification Personnelle) ou de la PI (Propriété Intellectuelle). Particulièrement dangereux pour les modèles entraînés sur des jeux de données internes.

L'inversion de modèle n'est pas seulement théorique. Plusieurs cas académiques et réels ont démontré la reconstruction réussie de visages, d'adresses e-mail et même de code source à partir des réponses de l'IA. Dans les secteurs réglementés comme la santé ou la finance, cela peut déclencher des manquements à la conformité et d'importantes sanctions pour violation de données.

Comment se défendre :

• Utiliser la confidentialité différentielle ou des méthodes d'entraînement fédéré : Ces techniques limitent la capacité de toute sortie unique à révéler des exemples d'entraînement individuels.
• Limiter la verbosité des sorties du modèle : Moins il y a de détails fournis, plus il est difficile de faire de la rétro-ingénierie sur les données d'entraînement.
• Détecter les schémas de requête anormaux : Suivre les requêtes itératives qui suggèrent des tentatives de reconstruction, en particulier provenant de sources automatisées.

Le Cadre de Gestion des Risques du NIST signale cela comme une préoccupation majeure de "confidentialité".

3. Empoisonnement de la Chaîne d'Approvisionnement (Modèle ou Jeu de Données)

Les LLMs ou bibliothèques open-source peuvent être compromis pendant la distribution ou l'entraînement. Un attaquant introduit des poids malveillants, des backdoors, ou des données biaisées.

À mesure que l'écosystème IA mûrit, la chaîne d'approvisionnement s'étend, et les opportunités pour les attaquants aussi. Nous avons vu des incidents de dépôts Hugging Face corrompus, de jeux de données d'entraînement contaminés et de modèles pré-entraînés malveillants se propageant silencieusement dans les organisations.

Comment se défendre :

• Vérifier la lignée du modèle : Toujours confirmer d'où proviennent vos modèles et jeux de données et comment ils ont été entraînés.
• Appliquer le hachage sécurisé + les signatures numériques sur les jeux de données : Garantir l'intégrité avec des sommes de contrôle et un suivi de provenance signé.
• Utiliser la validation par red team sur les modèles tiers : Avant d'intégrer des modèles externes, testez-les rigoureusement pour détecter tout comportement anormal.

Voir aussi : Sécurité de l'IA et Sécurité de la Chaîne d'Approvisionnement (CSA)

4. Abus d'API LLM & Attaques Basées sur le Débit

Alors que les LLMs deviennent centraux pour les services numériques, du support client aux agents autonomes, les acteurs malveillants sondent ces API à grande échelle. Sans contrôle de trafic robuste, un seul acteur malveillant peut surcharger l'infrastructure, voler la logique du modèle, ou abuser de la génération de contenu.

Les points d'accès LLM publics (par ex., OpenAI, Anthropic) sont désormais des cibles privilégiées pour :

• Abus de prompt (via les chatbots)
• Extraction de modèle
• Test de spam/jailbreak

Comment se défendre :

• Limiter le débit en fonction de l'analyse comportementale : Aller au-delà des limites de débit IP. Utiliser une limitation basée sur l'intention pour bloquer les schémas d'abus.
• Surveiller les anomalies de tokens et de fenêtres de contexte : Les pics d'utilisation de tokens ou les prompts à contexte long peuvent indiquer du scraping ou un abus.
• Utiliser des passerelles sensibles à l'identité (par ex. Outil de Comparaison de Pare-feu de NeuralTrust) : Lier l'accès LLM aux rôles utilisateur, aux scores de risque ou aux fournisseurs d'identité.

5. Jailbreaking via des Prompts Synthétiques

Même les meilleurs garde-fous peuvent être contournés. Le Jailbreaking utilise l'élaboration de prompt (par ex., jeu de rôle, encodage base64) pour contourner les contrôles et accéder aux capacités restreintes du modèle.

Les attaquants partagent désormais des recettes de jailbreak via des forums et des dépôts GitHub. Certaines techniques utilisent des prompts imbriqués, des scénarios fictifs ou l'obfuscation de code pour tromper le modèle afin qu'il ignore les restrictions au niveau système. Et avec de nouveaux LLMs lancés chaque semaine, les surfaces d'attaque de jailbreak s'étendent.

Comment se défendre :

• Tester continuellement les scénarios de jailbreak : Garder une longueur d'avance sur les attaquants en simulant régulièrement leurs méthodes.
• Mettre à jour les politiques d'atténuation du jailbreak chaque semaine : Traiter les schémas de jailbreak comme des signatures de malware. Examiner et mettre à jour constamment.
• Surveiller les jailbreaks signalés par la communauté (par ex. le Jailbreak Tracker de GPTZero) : Exploiter l'OSINT pour découvrir les techniques émergentes.

6. Outils d'IA Fantômes (Shadow AI) dans l'Entreprise

Les employés apportent de plus en plus de LLMs ou d'applications IA non autorisés (par ex. extensions Chrome, agents low-code) pour "faire les choses plus vite". Ces outils fantômes peuvent faire fuiter des données ou exécuter une logique inconnue.

Cela reflète la montée du "Shadow IT" à l'ère du SaaS, mais avec des implications bien plus dangereuses. Une extension Chrome avec intégration LLM pourrait stocker des prompts dans le cloud, ou un agent no-code pourrait agir de manière autonome sur des données sensibles.

Comment se défendre :

• Déployer des plateformes d'observabilité IA : Surveiller le trafic pour détecter l'utilisation d'outils IA non autorisés et la détection d'anomalies.
• Restreindre le trafic IA sortant avec une application basée sur des politiques : Utiliser des pare-feux ou des CASB pour empêcher les outils inconnus d'atteindre les LLMs externes.
• Éduquer le personnel avec des directives d'utilisation de l'IA : Les employés ne sont pas malveillants ; ils sont souvent inconscients. Des règles claires aident beaucoup.

Voir : Module d'Observabilité de NeuralTrust

7. Ingénierie de Prompt Adversarial

Des attaquants avancés créent des prompts d'entrée conçus pour modifier subtilement le comportement d'un modèle sans commandes de contournement évidentes. C'est une préoccupation croissante pour les modèles internes affinés (fine-tuned).

Ces attaques sont subtiles : pas des jailbreaks manifestes, mais des manipulations astucieuses du ton, du contexte ou de la structure qui poussent le modèle vers des sorties indésirables. Dans des environnements à enjeux élevés (par ex., finance, juridique), les implications peuvent être graves.

Comment se défendre :

• Tester les prompts adversariaux implicites : Utiliser des outils de fuzzing ou des générateurs d'entrées adversariales pour explorer les cas limites.
• Utiliser des méthodes d'ensemble et la notation de confiance : Comparer les sorties de plusieurs modèles pour détecter les variations suspectes.
• Intégrer des outils d'interprétabilité (par ex., LIME, SHAP) : Comprendre pourquoi un modèle a choisi sa réponse, et quand quelque chose semble anormal.

8. Modèles Affinés (Fine-Tuned) Trop Permissifs

Les modèles d'entreprise affinés ignorent souvent la gestion robuste des permissions. Les équipes donnent accidentellement aux modèles trop d'accès : aux données RH, aux documents privés, ou aux API de décision.

Dans la précipitation pour déployer les LLMs en interne, les limites d'accès sont fréquemment négligées. Un point d'accès mal configuré peut donner à un chatbot l'accès aux données de paie ou à des contrats sensibles.

Comment se défendre :

• Utiliser l'isolation des capacités (un modèle par tâche) : Ne laissez pas un bot de support technique accéder aux outils financiers internes.
• Effectuer des revues d'accès périodiques : Auditer ce à quoi vos modèles peuvent accéder et ajuster si nécessaire.
• Journaliser et surveiller les requêtes sensibles : Suivre les schémas d'utilisation pour détecter les signes de dérive des privilèges ou d'abus.

9. Vol de Modèle via Sondage d'API (API Probing)

Avec suffisamment de requêtes, les attaquants peuvent répliquer le comportement du modèle, même s'ils ne peuvent pas voir les poids. C'est particulièrement dangereux pour les modèles internes propriétaires.

Cette technique, connue sous le nom d'extraction de modèle, permet aux adversaires de créer un modèle de substitution qui imite votre LLM propriétaire. Ce substitut peut ensuite être affiné, monétisé ou utilisé pour développer des attaques contre votre système.

Comment se défendre :

• Utiliser des techniques de watermarking : Intégrer des signatures invisibles dans les réponses du modèle pour prouver la propriété.
• Limiter l'accès aux sorties haute fidélité : Ne pas exposer le raisonnement détaillé ou le contexte interne sauf si absolument nécessaire.
• Détecter le comportement de copie de modèle avec des heuristiques de trafic : Rechercher les signes révélateurs : prompts répétés, sondage haute fréquence et motifs inhabituels.

Vous voulez approfondir ? Vérifiez : Comprendre et Prévenir le Vol de Modèle IA

10. Déni de Service (DoS) Spécifique à l'IA

Les attaquants commencent à cibler les goulots d'étranglement de calcul uniques des systèmes d'IA, tels que l'inflation de tokens, l'abus de contexte long, ou l'épuisement des ressources GPU.

Contrairement aux attaques DoS traditionnelles, ces exploits utilisent des entrées valides pour surcharger intentionnellement le système IA. Des prompts à contexte long ou un enchaînement récursif peuvent faire grimper les coûts de calcul et ralentir les temps de réponse pour tous les utilisateurs.

Comment se défendre :

• Utiliser des contraintes d'entrée/sortie par organisation/utilisateur : Fixer des limites strictes sur la longueur du contexte, la fréquence et la taille de la charge utile.
• Décharger les prompts à contexte long vers des pipelines de traitement parallèles : Ne laissez pas les systèmes orientés utilisateur gérer des charges de calcul illimitées.
• Prioriser l'isolation multi-locataire dans l'infrastructure IA : Un acteur malveillant dans un locataire ne devrait pas impacter les autres.

Sécuriser la Stack : 2025 et au-delà

Il ne suffit plus de "surveiller votre LLM". Les équipes de sécurité doivent traiter l'infrastructure d'IA générative comme toute autre surface d'attaque, incluant des défenses en couches, des tests par red team, le contrôle d'accès, et des workflows de réponse aux incidents.

Comment NeuralTrust Peut Aider :

• Pare-feu de trafic en temps réel pour les modèles IA : Bloquer les entrées malveillantes avant qu'elles n'atteignent vos modèles.
• Évaluation et benchmarking adversarial : Savoir comment votre modèle se comporte sous attaque, et l'améliorer continuellement.
• Observabilité full-stack + reporting : Surveiller tout, du prompt à l'utilisation du GPU, en temps réel.

En savoir plus : Passerelle IA : Gestion Centralisée de l'IA à l'Échelle

Réflexions Finales

Les systèmes d'IA transforment l'entreprise, mais ils introduisent également de nouveaux risques à un rythme sans précédent. De l'injection de prompt au sondage adversarial, la défense des LLMs en 2025 nécessitera un état d'esprit dédié à la sécurité, pas seulement un réglage de modèle.

Commencez par comprendre votre modèle de menace. Agissez ensuite avec les bons outils, contrôles et cadres.

Parce que si vous ne pensez pas à ces 10 risques... quelqu'un d'autre le fait probablement.