Audit de sécurité des IA & LLM
Les modèles de langage entrent dans vos processus métiers. Ils déplacent aussi votre surface d'attaque. Nous auditons concrètement vos IA et LLM avec une approche pentest, au-delà de la simple relecture théorique.
Pourquoi les LLM bouleversent l'audit technique ?
Un LLM ne ressemble pas à un « simple » service web. Il combine un modèle statistique, des données d'entraînement opaques, des prompts complexes, des connecteurs métier et parfois des agents capables d'exécuter des actions. La surface d'attaque couvre donc le front, les API, le moteur d'orchestration, le modèle lui-même et les pipelines MLOps qui le nourrissent.
Le test d'intrusion ne peut plus s'arrêter à l'interface : il faut éprouver la logique de prompt, les sources de connaissances, les outils et les workflows automatisés. Les risques classiques (XSS, injections, exfiltration) se combinent avec des scénarios propres à l'IA générative : empoisonnement, vol de modèle et attaques adversariales. Notre démarche de sécurité applicative intègre désormais cette dimension probabiliste.
Les grandes familles de risques LLM
Prompt injection & jailbreak
Contournement des consignes de sécurité, détournement des instructions système, manipulation des entrées pour faire produire au modèle un comportement non prévu.
Fuite de données
Exfiltration de données d'entraînement, de secrets, de prompts système ou de règles internes via des sollicitations habilement formulées.
Empoisonnement des données
Injection de données malveillantes dans les jeux d'entraînement ou les bases documentaires (RAG), altérant la fiabilité et l'intégrité du modèle.
Agents & connecteurs
Forçage d'appels non autorisés vers les outils, plugins, ERP ou CRM connectés ; absence de validation des actions déclenchées par la sortie du modèle.
Pipelines MLOps
Accès insuffisamment cloisonnés aux poids, aux prompts système et aux policies ; absence de journalisation et de dispositifs anti-extraction.
Hallucination & intégrité
Réponses erronées dans des cas d'usage critiques (juridique, conformité, finance), nécessitant de définir quand une validation humaine reste indispensable.
Quels cadres de référence ?
L'arrivée des LLM impose de réinterpréter les standards existants. L'OWASP Top 10 for LLM Applications, le NIST AI RMF et les recommandations de l'ANSSI constituent une base de travail utile, mais insuffisante pour couvrir l'ensemble des risques liés à l'orchestration, aux prompts et au MLOps. À cela s'ajoute l'AI Act européen, qui encadre désormais les usages de l'IA. Un audit efficace combine analyse de conformité, tests en boîte grise et simulations d'attaques adversariales. Pour structurer durablement cette gouvernance, nous vous orientons aussi vers la norme ISO 42001 dédiée au management de l'intelligence artificielle.
Notre méthodologie
Avant tout test, nous réalisons une cartographie précise de l'application et de son écosystème : flux de données et prompts, mécanismes de RAG, connecteurs et outils, pipeline MLOps. Cette cartographie définit le périmètre, les composants à cibler et les jeux de données à anonymiser. Notre approche est résolument pragmatique : pas de théorie inutile, des scénarios d'attaque réalistes et un rendu directement actionnable. Cet audit s'inscrit naturellement dans une démarche plus large d'audits de sécurité et de diagnostic cybersécurité.
Les étapes de l'audit de sécurité IA & LLM
Cartographie
Inventaire des flux, prompts, sources RAG, connecteurs, agents et pipelines MLOps pour définir le périmètre d'audit.
Tests modèle & prompts
Prompt injection, jailbreak, tentatives d'exfiltration, tests d'intégrité des réponses et évaluation de l'hallucination.
Tests intégration & outils
Analyse de la consommation des sorties (injections HTML/JS), forçage d'appels, contrôles d'accès des plugins et connecteurs.
Tests MLOps & gouvernance
Contrôle des sources d'entraînement, protection des poids et artefacts, journalisation et dispositifs anti-extraction.
Plan de remédiation
Restitution hiérarchisée : sécurisation des flux, durcissement des intégrations, supervision et revue des prompts système.
Boucle continue
Passage d'un audit ponctuel à un programme récurrent, avec contrôles intégrés CI/CD et MLOps pour suivre la dérive.
Pourquoi choisir BCIT pour auditer vos IA ?
Approche offensive réelle
Nous testons vos LLM comme un attaquant, pas comme une checklist. Des scénarios concrets, pas de la théorie recopiée.
Du technique à la gouvernance
Pentest IA, mise en conformité AI Act et ISO 42001, pilotage par un RSSI externe : une vue de bout en bout.
Montée en compétence
Nous formons vos équipes via la sensibilisation à la cybersécurité pour ancrer les bons réflexes.
Vos IA sont-elles vraiment sous contrôle ?
Prenons 15 minutes pour faire le point sur vos usages LLM, votre exposition et le bon périmètre d'audit. Nous vous proposerons un accompagnement réaliste, adapté à votre contexte.
Audit de sécurité des IA & LLM
Les modèles de langage entrent dans vos processus métiers. Ils déplacent aussi votre surface d'attaque. Nous auditons concrètement vos IA et LLM avec une approche pentest, au-delà de la simple relecture théorique.
Pourquoi les LLM bouleversent l'audit technique ?
Un LLM ne ressemble pas à un « simple » service web. Il combine un modèle statistique, des données d'entraînement opaques, des prompts complexes, des connecteurs métier et parfois des agents capables d'exécuter des actions. La surface d'attaque couvre donc le front, les API, le moteur d'orchestration, le modèle lui-même et les pipelines MLOps qui le nourrissent.
Le test d'intrusion ne peut plus s'arrêter à l'interface : il faut éprouver la logique de prompt, les sources de connaissances, les outils et les workflows automatisés. Les risques classiques (XSS, injections, exfiltration) se combinent avec des scénarios propres à l'IA générative : empoisonnement, vol de modèle et attaques adversariales. Notre démarche de sécurité applicative intègre désormais cette dimension probabiliste.
Les grandes familles de risques LLM
Prompt injection & jailbreak
Contournement des consignes de sécurité, détournement des instructions système, manipulation des entrées pour faire produire au modèle un comportement non prévu.
Fuite de données
Exfiltration de données d'entraînement, de secrets, de prompts système ou de règles internes via des sollicitations habilement formulées.
Empoisonnement des données
Injection de données malveillantes dans les jeux d'entraînement ou les bases documentaires (RAG), altérant la fiabilité et l'intégrité du modèle.
Agents & connecteurs
Forçage d'appels non autorisés vers les outils, plugins, ERP ou CRM connectés ; absence de validation des actions déclenchées par la sortie du modèle.
Pipelines MLOps
Accès insuffisamment cloisonnés aux poids, aux prompts système et aux policies ; absence de journalisation et de dispositifs anti-extraction.
Hallucination & intégrité
Réponses erronées dans des cas d'usage critiques (juridique, conformité, finance), nécessitant de définir quand une validation humaine reste indispensable.
Quels cadres de référence ?
L'arrivée des LLM impose de réinterpréter les standards existants. L'OWASP Top 10 for LLM Applications, le NIST AI RMF et les recommandations de l'ANSSI constituent une base de travail utile, mais insuffisante pour couvrir l'ensemble des risques liés à l'orchestration, aux prompts et au MLOps. À cela s'ajoute l'AI Act européen, qui encadre désormais les usages de l'IA. Un audit efficace combine analyse de conformité, tests en boîte grise et simulations d'attaques adversariales. Pour structurer durablement cette gouvernance, nous vous orientons aussi vers la norme ISO 42001 dédiée au management de l'intelligence artificielle.
Notre méthodologie
Avant tout test, nous réalisons une cartographie précise de l'application et de son écosystème : flux de données et prompts, mécanismes de RAG, connecteurs et outils, pipeline MLOps. Cette cartographie définit le périmètre, les composants à cibler et les jeux de données à anonymiser. Notre approche est résolument pragmatique : pas de théorie inutile, des scénarios d'attaque réalistes et un rendu directement actionnable. Cet audit s'inscrit naturellement dans une démarche plus large d'audits de sécurité et de diagnostic cybersécurité.
Les étapes de l'audit de sécurité IA & LLM
Cartographie
Inventaire des flux, prompts, sources RAG, connecteurs, agents et pipelines MLOps pour définir le périmètre d'audit.
Tests modèle & prompts
Prompt injection, jailbreak, tentatives d'exfiltration, tests d'intégrité des réponses et évaluation de l'hallucination.
Tests intégration & outils
Analyse de la consommation des sorties (injections HTML/JS), forçage d'appels, contrôles d'accès des plugins et connecteurs.
Tests MLOps & gouvernance
Contrôle des sources d'entraînement, protection des poids et artefacts, journalisation et dispositifs anti-extraction.
Plan de remédiation
Restitution hiérarchisée : sécurisation des flux, durcissement des intégrations, supervision et revue des prompts système.
Boucle continue
Passage d'un audit ponctuel à un programme récurrent, avec contrôles intégrés CI/CD et MLOps pour suivre la dérive.
Pourquoi choisir BCIT pour auditer vos IA ?
Approche offensive réelle
Nous testons vos LLM comme un attaquant, pas comme une checklist. Des scénarios concrets, pas de la théorie recopiée.
Du technique à la gouvernance
Pentest IA, mise en conformité AI Act et ISO 42001, pilotage par un RSSI externe : une vue de bout en bout.
Montée en compétence
Nous formons vos équipes via la sensibilisation à la cybersécurité pour ancrer les bons réflexes.
Vos IA sont-elles vraiment sous contrôle ?
Prenons 15 minutes pour faire le point sur vos usages LLM, votre exposition et le bon périmètre d'audit. Nous vous proposerons un accompagnement réaliste, adapté à votre contexte.