Audit de sécurité IA : examinez votre chatbot, votre RAG ou votre assistant

Votre chatbot répond à vos clients depuis six mois, mais personne n'a relu sa configuration avec un œil de sécurité. Notre audit de sécurité IA examine l'application de bout en bout : consignes système, contrôle des entrées et des sorties, accès aux données et aux outils, gestion des secrets, dépendances, journalisation et limites de consommation. Il s'appuie sur les référentiels publiés pour les applications à base de modèles de langage. Vous recevez un rapport priorisé, des corrections précises et une séance de restitution avec vos développeurs.

Une application d'IA ajoute des risques qu'un audit applicatif classique ne regarde pas : le texte saisi par un utilisateur peut détourner les consignes du modèle, un document indexé peut contenir des instructions cachées, un assistant trop bien outillé peut agir au-delà de ce qu'on voulait, et des clés d'accès traînent dans des scripts de démonstration. Les entreprises demandent un audit de sécurité IA lorsqu'un projet passe du prototype à la production, qu'un client pose des questions de sécurité ou qu'un incident révèle une faiblesse. Le travail consiste à relire l'architecture, la configuration et le code avec une grille adaptée, puis à vérifier les points sensibles par des essais ciblés. Au quotidien, vos développeurs repartent avec des corrections classées et une checklist à rejouer à chaque évolution. Ce service est une revue et des vérifications, pas une attaque approfondie : l'exercice offensif complet relève du red teaming, proposé à part. Il ne délivre aucune certification et aprestIA n'en revendique aucune. Le résultat sert surtout à décider ce qu'on corrige avant d'ouvrir l'application à plus d'utilisateurs ou de la connecter à de nouveaux outils.

• La grille couvre les risques propres aux modèles de langage, en plus des vérifications applicatives habituelles.
• Chaque faille est accompagnée d'une correction concrète et d'une estimation de l'effort pour la mettre en œuvre.
• Les essais se déroulent sur un environnement de test convenu par écrit, jamais sur vos données de production.
• La checklist remise peut être rejouée à chaque évolution de l'application ou changement de modèle.
• Les risques de coûts sont examinés aussi : abus de requêtes, boucles d'appels et absence de plafond de consommation.

• Rapport d'audit avec vulnérabilités classées par gravité
• Corrections proposées et effort estimé
• Checklist de sécurité rejouable
• Schéma d'architecture annoté des risques
• Séance de restitution avec les développeurs

• Nous ne savons pas si notre chatbot peut être détourné par un utilisateur malveillant
• Notre prototype passe en production sans revue de sécurité spécifique à l'IA
• Un client demande une preuve de sécurité de notre assistant

Éditeur de logiciel de 50 personnes qui lance un assistant intégré à son produit : l'audit repère des clés exposées et des droits trop larges sur la base documentaire avant la mise en production.

Banque régionale de 400 salariés avec un chatbot interne : la revue vérifie les filtres de sortie et la journalisation.

Cabinet de conseil de 70 personnes qui déploie un assistant de recherche sur ses livrables : l'audit relève des accès trop permissifs aux dossiers d'autres clients et propose des restrictions avant l'extension à toute l'équipe.

Public visé

RSSI · DSI · Responsable de produit · Directeur technique

Tailles d’entreprise

PME · ETI

Secteurs adaptés

Éditeurs de logiciels · Banque et assurance · Conseil · Santé · E-commerce · Services publics

Prérequis

Accès à l'architecture, à la configuration et si possible au code · Un environnement de test isolé de la production · Un développeur référent disponible pour répondre aux questions

• Python
• OWASP
• Burp Suite
• Garak
• LangChain
• LlamaIndex
• Docker
• Postman

Souvent, corriger une faille avant la mise en production prend quelques jours, quand un incident public mobilise des semaines et abîme la confiance. L'intérêt croît avec la sensibilité des données connectées, à valider lors du diagnostic.