Red teaming automatisé pour l’IA
Identifiez les modes de défaillance en matière de sûreté et de sécurité que les tests traditionnels ne peuvent pas détecter.
L’IA passe du langage à l’action. Êtes-vous prêt ?
Découvrez ce que les attaques récentes ont révélé et comment sécuriser les agents en 2026.
Ce que révèle le red teaming
Mettre en évidence les risques spécifiques au contexte dans des conditions de pression adversaire réelle.
- Risques liés aux applications Les vulnérabilités de surface propres à l’architecture, au contexte et aux modes d’utilisation réels de votre IA.
- Lacunes en matière de sécurité et de conformité Testez la robustesse de votre IA face aux résultats préjudiciables, aux violations des règles et à la génération de contenus inappropriés.
- Failles de sécurité Testez les défenses de votre IA contre l’injection de prompts, les échappements, les fuites de données et les actions non autorisées.
- Régression et dérive Détectez les nouveaux risques liés aux mises à jour des modèles, aux modifications du système ou à l’ajout de nouvelles fonctionnalités.
Évaluation exhaustive des risques liés à l’IA
Exécutez des campagnes de red teaming étendues et ciblées pour évaluer systématiquement les risques liés aux applications au fil de l'évolution des modèles et des prompts.
Large couverture des modèles et des applications
Effectuez des tests sur plus de 400 modèles de base, des déploiements de modèles personnalisés, des applications en production et des points de terminaison d’agents.
Campagnes automatisées et ciblées
Effectuez des analyses automatisées complètes portant sur les catégories de risques liées à la sécurité, à la sûreté et à l’IA responsable, ou lancez des campagnes adversariales ciblées.
Entrées adversaires spécifiques au contexte
Générez des scénarios d'attaque adaptés à votre architecture, à vos prompts, à vos contrôles, et à votre contexte opérationnel, et non de simples bibliothèques de prompts génériques.
Rejeu récurrent & tests de régression
Réexécutez des tests adversariaux structurés après chaque mise à jour du modèle, chaque modification du prompt ou l’ajout de nouvelles fonctionnalités afin d’évaluer l’évolution des risques au fil du temps.
Intelligence artificielle mise à jour en continu
Intégrez des techniques d’attaque en constante évolution, fondées sur les recherches menées en continu par les attaquants et sur l’expérience acquise lors d’exercices de simulation d’attaques réels.
Applicable à grande échelle à l’ensemble des systèmes d’IA
Exécutez des tests sur plusieurs modèles, applications, et architectures d’agents à partir d’une plateforme unique.
Comment les équipes utilisent le red teaming de l’IA
Le red teaming de l’IA accompagne le développement, la validation et l’exploitation continue à mesure que les systèmes d’IA évoluent.
- Évaluer au cours du développement – Effectuez des tests adversariaux à mesure que les prompts, les garde-fous et les configurations du modèle évoluent, afin d’évaluer les risques à un stade précoce.
- Validation avant mise en production – Effectuez des analyses approfondies et des campagnes red team ciblées sur les applications et les agents en production avant leur lancement.
- Répéter les tests à mesure que les systèmes évoluent – Planifiez des tests adversariaux récurrents après chaque mise à jour du modèle, chaque modification des prompts ou l’ajout de nouvelles fonctionnalités afin de détecter d’éventuelles régressions.
Découvrez les ressources sur la sécurité de l’IA
Guide de sécurité des agents IA pour les entreprises
Comment évaluer et sécuriser les agents d’IA en production.
Gartner sur la sécurité des applications d’IA
Comment sécuriser les applications d'IA grâce aux tests, à la protection à l'exécution, et à la découverte.
FAQs
Le red teaming de l’IA consiste à tester les systèmes d’IA en simulant des attaques réelles et des scénarios d’utilisation abusive afin d’identifier les failles en matière de sécurité, de sûreté et de fiabilité avant qu’elles ne puissent être exploitées. Contrairement aux tests d’intrusion classiques, le red teaming de l’IA se concentre sur les risques spécifiques à l’IA, tels que l’injection de prompts, les évasions, les fuites de données sensibles, les résultats nuisibles et l’utilisation dangereuse d’outils.
Les applications d’IA introduisent de nouveaux risques de sécurité que les méthodes de test classiques ne détectent souvent pas. Le red teaming de l’IA aide les organisations à identifier les vulnérabilités avant le déploiement, à valider les contrôles de sécurité de l’IA, à réduire les risques opérationnels et de conformité, et à s’assurer que les systèmes d’IA fonctionnent en toute sécurité dans des conditions hostiles.
Le red teaming de l’IA permet de mettre au jour un large éventail de vulnérabilités spécifiques à l’IA, notamment l’injection de prompts, les échappements de sécurité, les fuites de données sensibles, les résultats nuisibles ou contraires aux politiques, l’appel de fonctions ou d’outils non sécurisés, l’utilisation abusive des workflows d’agents et les failles de logique métier propres à votre application d’IA. Il permet également d’identifier les régressions introduites par des modifications apportées au modèle, aux prompts ou à la configuration.
Les tests d’intrusion classiques visent principalement à identifier les vulnérabilités au sein des réseaux, des infrastructures, des API et des applications. Le red teaming de l’IA évalue la manière dont les modèles, les applications et les agents d’IA réagissent aux entrées malveillantes et aux tentatives d’utilisation abusive, mettant ainsi en évidence des risques spécifiques à l’IA, tels que l’injection de prompts, les jailbreaks, les résultats non sécurisés et l’exposition des données, que les tests d’intrusion classiques ne sont pas conçus pour détecter.
Le red teaming de l’IA doit être mis en œuvre tout au long du cycle de vie du développement de l’IA, notamment pendant la phase de développement, avant le déploiement en production, puis de manière continue après chaque mise à jour. Des tests réguliers permettent d’identifier les nouvelles vulnérabilités introduites par les mises à jour des modèles, les modifications de prompts, les nouvelles capacités des agents ou l’évolution des techniques d’attaque, garantissant ainsi la sécurité des systèmes d’IA au fil du temps.
