Qu’est-ce que le red teaming LLM ?
Le red teaming LLM est le test adversarial structuré des systèmes d’IA. On attaque délibérément un modèle ou une application avec des jailbreaks, des charges d’injection de prompt, des tentatives d’extraction de données et des scénarios d’abus, afin de découvrir les failles avant les utilisateurs réels ou les attaquants.
Ce que cherche un red team
Les objectifs typiques : détourner l’application par injection de prompt directe ou indirecte, contourner les règles de sécurité par jailbreak, extraire des éléments sensibles comme le prompt système, les documents récupérés ou les données d’autres utilisateurs. On teste aussi la production de contenus nuisibles, diffamatoires ou hors charte sous pression, et l’abus des outils connectés. L’abus d’outils est la défaillance la plus critique pour les systèmes agentiques capables d’envoyer, d’écrire ou d’exécuter.
Comment cela se pratique
Un red teaming efficace combine deux approches : des tests manuels par scénarios, menés par des personnes qui comprennent à la fois le métier et les techniques d’attaque, et des suites automatisées qui rejouent de larges bibliothèques d’attaques connues à chaque version. On teste l’application dans son ensemble, pas seulement le modèle. Le même modèle peut être sûr dans un pipeline et exploitable dans un autre, selon les prompts, la récupération documentaire et le câblage des outils. Les constats sont hiérarchisés par impact, corrigés, puis retestés.
Quand faire du red teaming
Trois moments comptent. Avant le lancement, pour corriger les défauts de conception quand ils coûtent encore peu. Après tout changement significatif, car un nouvel outil, une nouvelle source de données ou une nouvelle version de modèle peut rouvrir silencieusement des failles fermées. Et périodiquement en production, car les techniques d’attaque évoluent vite. Le red teaming complète le test d’intrusion classique sans le remplacer ; une infrastructure durcie peut coexister avec une couche IA exposée.
Quelle différence avec un test d’intrusion (pentest) ?
Le pentest vise l’infrastructure, le réseau et le code applicatif. Le red teaming LLM vise le comportement du modèle : ce qu’on peut amener le système à dire ou à faire. Une application d’IA a besoin des deux, car les défaillances ne sont pas dans la même couche.
À quelle fréquence tester une application d’IA ?
Avant le lancement, après tout changement significatif de prompts, d’outils, de sources de données ou de modèle, puis à cadence régulière. Un rythme trimestriel est une base courante pour les systèmes manipulant des données sensibles, les suites automatisées tournant bien plus souvent.
Qui doit le réaliser ?
Des personnes indépendantes de l’équipe qui a construit le système : une fonction sécurité interne ou un spécialiste externe. Les concepteurs qui testent leur propre travail passent systématiquement à côté des défaillances qu’ils n’avaient pas imaginées en construisant.
- Injection de promptL’injection de prompt est une attaque qui consiste à dissimuler des instructions malveillantes dans un contenu traité par une IA, par exemple un e-mail, un document ou une page web. Le modèle exécute alors le texte de l’attaquant au lieu de respecter ses consignes initiales. Le Top 10 OWASP des applications LLM en fait le premier risque de sécurité de ce type de système.
- Génération augmentée par récupération (RAG)La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique qui connecte un modèle de langage à vos propres sources de connaissances. À chaque question, le système récupère d’abord les documents les plus pertinents, puis les transmet au modèle avec la question. La réponse s’appuie sur vos données, et non uniquement sur ce que le modèle a appris à l’entraînement.
- AI Act (règlement européen sur l’IA)L’AI Act (règlement (UE) 2024/1689) est la première loi au monde encadrant l’intelligence artificielle de manière globale. Entré en vigueur en août 2024, il s’applique par étapes. Le règlement classe les systèmes d’IA selon leur niveau de risque, des pratiques interdites aux systèmes à haut risque strictement encadrés, avec des obligations de transparence allégées pour des usages comme les chatbots.
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