Alors que les organisations accélèrent leur adoption de l'intelligence artificielle, une question cruciale se pose : comment sécuriser des systèmes qui se comportent différemment à chaque interaction ? Les tests de sécurité traditionnels ont été conçus pour des logiciels déterministes, où une même entrée produit une même sortie. Les systèmes d'IA fonctionnent selon un paradigme totalement différent, générant des réponses probabilistes qui peuvent être manipulées d'une manière que les équipes de cybersécurité traditionnelles n'avaient jamais envisagée.
Les enjeux sont considérables. Selon le rapport sur la sécurité 2025 d'Adversa AI, 35 % des incidents de sécurité liés à l'IA dans le monde réel ont été causés par de simples invites, certains entraînant des pertes supérieures à 100 000 dollars par incident. Lorsque OpenAI a lancé GPT-5 en janvier 2026, les équipes rouges de SPLX l'ont piraté en moins de 24 heures, le déclarant « pratiquement inutilisable pour les entreprises dès sa sortie de l'emballage ».
Ce guide fournit aux professionnels de la sécurité un cadre complet pour comprendre et mettre en œuvre le red teaming basé sur l'IA. Que vous soyez un responsable SOC cherchant à étendre les capacités de votre équipe, un RSSI élaborant un dossier commercial pour un investissement ou un architecte de sécurité évaluant des programmes de sécurité basés sur l'IA, vous trouverez des conseils pratiques fondés sur les derniers cadres, outils et preuves concrètes.
Le red teaming IA est une pratique de tests adversaires spécialement conçue pour les systèmes d'IA afin d'identifier les vulnérabilités, les problèmes de sécurité et les failles avant que les pirates ne les exploitent. Contrairement au red teaming traditionnel qui se concentre sur l'infrastructure et les applications, le red teaming IA cible les surfaces d'attaque uniques des modèles d'apprentissage automatique, notamment les données d'entraînement, les pipelines d'inférence, les invites et le comportement des modèles eux-mêmes.
Cette pratique s'est développée à partir des traditions militaires et de cybersécurité du « red teaming », mais elle répond à des défis propres aux systèmes d'IA. Alors que les logiciels conventionnels se comportent de manière déterministe, les systèmes d'IA produisent des résultats variables basés sur des modèles probabilistes. Cette différence fondamentale nécessite des approches de test qui tiennent compte des variations statistiques et des comportements émergents.
Selon Growth Market Reports, le marché des services de « red teaming » basés sur l'IA a atteint 1,43 milliard de dollars en 2024 et devrait atteindre 4,8 milliards de dollars d'ici 2029, avec un taux de croissance annuel composé de 28,6 %. Cette croissance reflète l'adoption croissante de l'IA par les entreprises, associée à la pression réglementaire exercée par des cadres tels que la loi européenne sur l'IA.
Les recherches menées par le CSET de Georgetown apportent des éclaircissements essentiels sur ce que recouvre réellement le concept de « red teaming » dans le domaine de l'IA. Ce terme a été appliqué à tout, du piratage rapide aux évaluations de sécurité complètes, mais les programmes efficaces abordent à la fois la dimension sécuritaire (protéger l'IA contre les acteurs malveillants) et la dimension sûreté (empêcher l'IA de causer des dommages).
Les organisations qui mettent en œuvre des programmes de sécurité IA doivent comprendre cette double nature. Un système qui résiste aux injections rapides mais produit des résultats biaisés présente toujours un risque important. À l'inverse, un système doté de solides garde-fous mais de contrôles de sécurité faibles reste vulnérable face à des attaquants déterminés.
La distinction entre les tests de sécurité et les tests de sûreté de l'IA représente l'un des cadres conceptuels les plus importants dans le domaine du red teaming en IA.
Les tests de sécurité de l'IA visent à protéger le monde contre l'IA. Ils comprennent notamment les tests suivants :
Les tests de sécurité de l'IA visent à protéger l'IA contre le monde extérieur. Ils comprennent notamment les tests suivants :
La documentation méthodologique d'Anthropic montre comment les principaux laboratoires d'IA intègrent ces deux dimensions. Leurs programmes de red teaming font appel à des experts spécialisés dans différents domaines (notamment des spécialistes de la confiance et de la sécurité, des experts en sécurité nationale et des testeurs multilingues) afin d'identifier les failles en matière de sûreté et de sécurité.
Les programmes efficaces de red teaming basés sur l'IA traitent ces deux dimensions, car les pirates exploitent la faille qui leur offre le chemin le plus facile. Un contournement de la sécurité qui permet la génération de contenus nuisibles peut devenir un problème de sécurité lorsqu'il est utilisé à des fins malveillantes. Une faille de sécurité qui exfiltre des données d'entraînement a des implications en matière de sécurité pour la confidentialité et la confiance.
Les capacités de détection comportementale des menaces que les équipes de sécurité déploient pour les menaces traditionnelles doivent évoluer afin de tenir compte de ces modèles d'attaque spécifiques à l'IA.
Une équipe rouge IA efficace suit une méthodologie structurée qui adapte les tests de sécurité traditionnels aux caractéristiques uniques des systèmes d'IA.
Le processus de red teaming IA :
La documentation de l'équipe rouge IA de Microsoft fournit des conseils faisant autorité sur cette méthodologie. Leur équipe a développé PyRIT (Python Risk Identification Tool for generative AI, outil Python d'identification des risques pour l'IA générative) afin de mettre en œuvre ces étapes à grande échelle.
La phase de cadrage nécessite une attention particulière pour les systèmes d'IA. Contrairement aux applications traditionnelles dont les fonctionnalités sont définies, les systèmes d'IA présentent des comportements émergents qui peuvent ne pas être apparents lors de leur conception. Un cadrage efficace permet d'identifier les cas d'utilisation prévus du système d'IA, les données auxquelles il accède, les actions qu'il peut entreprendre et l'impact potentiel des défaillances.
Le développement d'une stratégie antagoniste consiste à cartographier les vecteurs d'attaque potentiels pour le système d'IA spécifique testé. Un chatbot de service client alimenté par un LLM est confronté à des menaces différentes de celles d'un agent IA autonome ayant accès à des outils. La stratégie doit hiérarchiser les attaques en fonction de leur probabilité et de leur impact potentiel.
Les approches d'exécution varient en fonction des objectifs des tests. Les tests de découverte identifient les vulnérabilités existantes. Les tests d'exploitation déterminent si les vulnérabilités peuvent être exploitées. Les tests d'escalade explorent si l'accès initial peut conduire à une compromission plus large. Les tests de persistance examinent si les attaquants peuvent maintenir leur accès au fil du temps.
Les rapports et les analyses doivent inclure des cas de test reproductibles. Les systèmes d'IA produisent des résultats variables, c'est pourquoi la documentation des tests doit consigner les entrées exactes, les versions des modèles et les conditions qui ont déclenché les vulnérabilités. Cela permet aux développeurs de reproduire et de corriger les problèmes.
Le débat entre les équipes rouges manuelles et automatisées basées sur l'IA s'est largement résolu par un consensus autour d'approches hybrides.
Les tests manuels restent essentiels pour découvrir de nouvelles vulnérabilités. La créativité humaine permet d'identifier des modèles d'attaque que les outils automatisés ne peuvent pas anticiper. Selon une étude arXiv, les attaques par jeu de rôle atteignent un taux de réussite de 89,6 %, les attaques par piège logique atteignent 81,4 % et les astuces d'encodage réussissent dans 76,2 % des cas. Ces techniques nécessitent une intuition humaine pour être développées et affinées.
Les tests automatisés offrent une couverture systématique et à grande échelle. Les outils peuvent tester des milliers de variantes d'attaques sur différentes versions de modèles, identifier les régressions et garantir des bases de sécurité cohérentes. Les recherches GOAT de Giskard démontrent que les attaques automatisées à plusieurs tours permettent d'obtenir un taux de réussite de 97 % en matière de jailbreak sur des modèles plus petits en moins de cinq tours de conversation.
Microsoft recommande de réaliser d'abord des tests manuels de type « red teaming » avant de mettre en œuvre une mise à l'échelle automatisée. Les tests manuels permettent d'identifier les modèles d'attaque pertinents pour un système spécifique. Les tests automatisés garantissent ensuite que ces modèles et leurs variantes sont testés de manière cohérente à mesure que le système évolue.
Les approches hybrides « human-in-the-loop » combinent les deux forces. Les outils automatisés génèrent des attaques candidates basées sur des modèles appris. Des experts humains examinent les résultats, identifient les pistes prometteuses et orientent l'exploration automatisée vers des cibles à forte valeur ajoutée.
Pour les organisations qui développent des capacités de recherche de menaces, ce modèle hybride reflète l'évolution de la sécurité réseau. La détection automatisée traite les modèles connus à grande échelle, tandis que les analystes humains enquêtent sur les nouvelles menaces.
Les compétences traditionnelles en matière de red teaming constituent une base pour le red teaming basé sur l'IA, mais les caractéristiques uniques des systèmes d'IA nécessitent des capacités supplémentaires et des approches différentes.
Tableau 1 : Comparaison entre le red teaming traditionnel et le red teaming basé sur l'IA
Ce tableau compare les principales dimensions du red teaming traditionnel en matière de cybersécurité avec le red teaming spécifique à l'IA, en soulignant l'élargissement du champ d'application et les différentes techniques requises pour les systèmes d'IA.
La nature probabiliste des systèmes d'IA modifie fondamentalement la méthodologie de test. Lorsqu'une application traditionnelle présente une vulnérabilité d'injection SQL, elle échoue systématiquement en cas d'entrée malformée. Lorsqu'un LLM présente une vulnérabilité de jailbreak, il peut résister à certaines tentatives tout en succombant à d'autres. Les équipes rouges doivent effectuer plusieurs itérations de test et rendre compte des taux de réussite statistiques plutôt que des résultats binaires de réussite/échec.
Les surfaces d'attaque diffèrent considérablement. Les équipes rouges traditionnelles ciblent les systèmes d'authentification, les chemins d'escalade des privilèges et la segmentation du réseau. Les équipes rouges IA ciblent ces éléments, mais aussi des vecteurs spécifiques aux modèles, notamment l'injection de prompt, l'empoisonnement des données d'entraînement et les attaques par inversion de modèle qui extraient des informations sensibles des résultats des modèles.
Les compétences requises reflètent cette évolution. Les membres efficaces d'une équipe rouge IA combinent une expertise traditionnelle en matière de sécurité avec des connaissances en apprentissage automatique et une expertise dans le domaine pertinent pour le cas d'utilisation du système d'IA. Selon le cadre de HiddenLayer, cette combinaison est rare, ce qui contribue à la pénurie de talents dans ce domaine.
La relation entre le red teaming IA et les tests d'intrusion est souvent source de confusion. Le cadre comparatif de Zscaler aide à clarifier la distinction.
Les tests d'intrusion se concentrent sur les vulnérabilités des infrastructures, des applications et des réseaux. Les testeurs d'intrusion tentent d'exploiter les classes de vulnérabilités connues dans un périmètre défini. L'objectif est d'identifier et de hiérarchiser les mesures correctives à prendre pour remédier à des failles de sécurité spécifiques.
Le red teaming IA va au-delà de l'infrastructure pour inclure le comportement des modèles, l'intégrité de la formation et les vecteurs d'attaque spécifiques à l'IA. Les red teamers IA tentent de provoquer un comportement indésirable du système IA, ce qui peut impliquer ou non l'exploitation des vulnérabilités de l'infrastructure.
Les organisations ont besoin des deux pour assurer une sécurité complète. Une infrastructure bien sécurisée ne protège pas contre les attaques par injection rapide qui manipulent le comportement des modèles. À l'inverse, des garde-fous robustes ne sont d'aucune utilité si les attaquants peuvent accéder aux données d'entraînement grâce à des vulnérabilités de l'infrastructure.
Prenons l'exemple d'un chatbot IA dédié aux services financiers. Les tests d'intrusion évalueraient l'application web hébergeant le chatbot, les API le connectant aux systèmes backend et les mécanismes d'authentification le protégeant. L'équipe rouge IA évaluerait si le chatbot peut être manipulé pour révéler des données clients, fournir des conseils financiers hors du cadre prévu ou générer du contenu préjudiciable.
Pour les équipes expérimentées dans les opérations de red teaming, le red teaming basé sur l'IA représente une extension du champ d'action plutôt qu'un remplacement des compétences existantes.
Les équipes rouges IA testent des catégories d'attaques qui diffèrent considérablement des vulnérabilités de sécurité traditionnelles. Comprendre cette taxonomie aide les professionnels à hiérarchiser les tests et à communiquer efficacement leurs conclusions.
Tableau 2 : Taxonomie des attaques par équipe rouge IA
Ce tableau répertorie les principales catégories d'attaques testées par les équipes rouges IA, en fournissant des descriptions, des exemples et les impacts potentiels afin d'aider les praticiens à comprendre et à hiérarchiser les efforts de test.
L'injection rapide représente le vecteur d'attaque spécifique à l'IA le plus répandu et le plus dangereux. Ces attaques manipulent le comportement de l'IA à l'aide d'entrées spécialement conçues, amenant les systèmes à exécuter des actions non souhaitées.
L'injection directe se produit lorsque les données saisies par l'attaquant manipulent directement le comportement du modèle. Un attaquant peut soumettre un texte qui remplace l'invite du système, modifiant ainsi la personnalité, les objectifs ou les contraintes de l'IA.
L'injection indirecte consiste à intégrer des instructions malveillantes dans des sources de données externes traitées par l'IA. Les recherches menées par Tenable sur les vulnérabilités de ChatGPT ont mis en évidence des injections indirectes via SearchGPT lors de la lecture de commentaires malveillants sur des blogs, démontrant ainsi comment les systèmes d'IA qui consomment du contenu externe deviennent vulnérables aux attaques de tiers.
Le rapport Adversa AI 2025 a révélé que 35 % des incidents de sécurité liés à l'IA dans le monde réel résultaient de simples attaques par invite. Ces attaques ne nécessitent aucun outil ni expertise particulière, ce qui les rend accessibles aux pirates opportunistes.
Pour tester efficacement l'injection rapide, il faut faire preuve de créativité dans la formulation des attaques et couvrir systématiquement les points d'injection. Chaque entrée acceptée par le système d'IA représente un vecteur d'injection potentiel.
Les techniques de jailbreaking contournent les barrières de sécurité intégrées aux systèmes d'IA. Des recherches démontrent que même les barrières les plus sophistiquées échouent face à des attaquants déterminés.
Selon une étude publiée sur arXiv, les attaques par jeu de rôle atteignent un taux de réussite de 89,6 %. En formulant leurs requêtes dans le cadre de scénarios fictifs, les pirates convainquent les modèles de générer des contenus qu'ils refuseraient autrement.
Le jailbreaking multi-tours conduit progressivement à des résultats nuisibles. Les recherches GOAT de Giskard montrent que ces attaques atteignent un taux de réussite de 97 % sur les modèles plus petits et de 88 % sur GPT-4-Turbo en cinq tours de conversation.
Les attaques par piège logique exploitent les capacités de raisonnement du modèle, avec un taux de réussite de 81,4 %. Ces attaques présentent des scénarios dans lesquels la réponse logiquement cohérente nécessite de violer les consignes de sécurité.
La rapidité avec laquelle les jailbreaks sont développés souligne l'ampleur du défi. Lorsque OpenAI a lancé GPT-5 en janvier 2026, les équipes rouges l'ont jailbreaké en moins de 24 heures, suivant ainsi le schéma observé avec Grok-4 et d'autres lancements de modèles majeurs.
Les tests de jailbreak nécessitent des efforts continus, car les attaques et les défenses évoluent sans cesse. Un modèle qui résiste aujourd'hui aux jailbreaks connus peut succomber demain à de nouvelles techniques.
L'essor des agents IA autonomes introduit des catégories d'attaques qui n'existaient pas dans la sécurité LLM traditionnelle. Le Top 10 de l'OWASP pour les applications agentées fournit le premier cadre de sécurité dédié à ces systèmes.
Détournement d'objectif de l'agent (ASI01) redirige la mission principale d'un agent par le biais de la manipulation. Contrairement à la simple injection de prompt, le détournement d'objectif cible les objectifs persistants de l'agent plutôt que ses réponses individuelles.
Utilisation abusive et exploitation des outils (ASI02) pousse les agents à utiliser des outils de manière inappropriée et nuisible. Les agents ayant accès à la messagerie électronique, aux bases de données ou aux API externes peuvent être manipulés pour effectuer des actions que leurs concepteurs n'avaient pas prévues.
Abus d'identité et de privilèges (ASI03) exploite les identités des agents ou les autorisations excessives. Les agents opèrent souvent avec des privilèges élevés pour accomplir leurs tâches, ce qui crée des opportunités pour individu lorsqu'il est compromis.
Défaillances en cascade (ASI08) se produisent lorsque de petites erreurs déclenchent des réactions en chaîne destructrices à travers des systèmes d'agents interconnectés. Les architectures multi-agents amplifient les modes de défaillance.
Les organisations qui déploient une IA agentique doivent comprendre que les contrôles de sécurité traditionnels peuvent ne pas être efficaces contre ces vecteurs d'attaque. Les capacités de détection et de réponse aux menaces liées à l'identité doivent évoluer afin de surveiller les identités des agents IA parallèlement aux identités des comptes humains et des comptes de service.
Tester des systèmes agentiques nécessite d'évaluer l'ensemble des capacités des agents, y compris l'accès aux outils, la persistance de la mémoire et les canaux de communication inter-agents. La surface d'attaque s'étend avec chaque capacité que possède l'agent.
Les attaques par exfiltration de données contre les systèmes d'IA peuvent exploiter n'importe lequel de ces vecteurs, car les agents disposant d'un accès étendu peuvent être manipulés pour collecter et transmettre des données sensibles. Les modèles de mouvement latéral dans les environnements d'IA peuvent sembler différents des mouvements latéraux traditionnels sur les réseaux, car les agents compromis pivotent via des connexions API plutôt que via des chemins réseau.
L'écosystème des outils d'équipe rouge IA a considérablement mûri, avec des options open source et commerciales disponibles pour les praticiens.
Tableau 3 : Comparaison des outils d'équipe rouge IA
Ce tableau compare les principaux outils open source de red teaming en IA, en mettant en avant leurs développeurs, leurs points forts, leurs principales fonctionnalités et leurs licences afin d'aider les professionnels à choisir les solutions les plus adaptées.
PyRIT de Microsoft s'est imposé comme l'outil d'entreprise leader. Il s'intègre à Azure AI Foundry et inclut l'agent AI Red Teaming Agent lancé en avril 2025 pour les workflows de test automatisés. La bibliothèque d'attaques de PyRIT couvre l'injection de prompt, le jailbreaking et les tests de sécurité du contenu.
Garak de NVIDIA se concentre sur l'analyse des vulnérabilités des LLM grâce à une vaste bibliothèque de sondes. La version 0.14.0 est actuellement en cours de développement et offre une prise en charge améliorée des systèmes d'IA agentique. L'architecture de plugins de Garak permet le développement de sondes personnalisées pour répondre aux besoins spécifiques des organisations.
Red AI Range fournit un environnement basé sur Docker pour simuler les vulnérabilités de l'IA, ce qui le rend précieux à des fins de formation et d'éducation.
Les plateformes commerciales de Zscaler, Mindgard et HackerOne offrent des services gérés et des fonctionnalités supplémentaires aux organisations qui préfèrent bénéficier du soutien d'un fournisseur. Ces services comprennent généralement la production de rapports de conformité, l'intégration de tests continus et la consultation d'experts.
Pour choisir le bon outil, il faut adapter ses capacités aux besoins de l'organisation.
Les points forts de PyRIT comprennent le soutien de Microsoft, une documentation complète et une intégration approfondie d'Azure. Les organisations qui utilisent les services Azure AI bénéficient d'une prise en charge native. La bibliothèque d'attaques reflète l'expérience de l'équipe rouge IA de Microsoft dans le test de systèmes de production, notamment Bing Chat et Microsoft 365 Copilot.
Les points forts de Garak comprennent l'expertise de NVIDIA en matière d'IA, l'accent mis sur le test des modèles LLM et ses capacités étendues de détection des vulnérabilités. Cet outil excelle dans les tests systématiques sur plusieurs modèles et dans l'identification des régressions entre les versions.
Les critères de sélection devraient inclure :
Pour les équipes des centres d'opérations de sécurité qui développent des capacités de red teaming basées sur l'IA, ces outils complètent l'expertise humaine plutôt qu'ils ne la remplacent. Les outils automatisés offrent une couverture et une cohérence. Les testeurs humains apportent leur créativité et développent de nouvelles attaques.
La détection des menaces alimente la configuration des outils à mesure que de nouvelles techniques d'attaque apparaissent. Les organisations doivent mettre en place des processus de mise à jour des bibliothèques d'attaques en fonction des menaces émergentes et des divulgations de vulnérabilités.
Le red teaming IA évolue dans un contexte réglementaire et normatif en constante évolution. Comprendre ces exigences aide les organisations à mettre en place des programmes efficaces et à démontrer leur conformité.
Tableau 4 : Tableau croisé du cadre de travail de l'équipe rouge en matière d'IA
Ce tableau établit une correspondance entre les principaux cadres de gouvernance de l'IA et leurs exigences en matière de red teaming, aidant ainsi les organisations à comprendre le paysage réglementaire et à aligner leurs programmes de test sur leurs obligations de conformité.
Le cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST positionne les tests adversaires comme faisant partie de la fonction « Mesurer ». Le cadre définit le red teaming comme « une approche consistant à tester de manière adversaire les systèmes d'IA dans des conditions de stress afin de rechercher les modes de défaillance ou les vulnérabilités des systèmes d'IA ».
MITRE ATLAS étend le cadre ATT&CK aux menaces spécifiques à l'IA. La mise à jour d'octobre 2025 a ajouté 14 nouvelles techniques axées sur les agents IA et les systèmes d'IA générative. ATLAS comprend désormais 15 tactiques, 66 techniques, 46 sous-techniques, 26 mesures d'atténuation et 33 études de cas.
OWASP fournit de nombreuses ressources, notamment le Top 10 des applications LLM (version 2025), le Gen AI Red Teaming Guide publié en janvier 2025 et le Top 10 des applications agentiques publié en décembre 2025.
Pour les organisations qui doivent se conformer à des exigences réglementaires, ces cadres fournissent des directives faisant autorité qui répondent aux attentes réglementaires et démontrent une diligence raisonnable.
La loi européenne sur l'IA introduit des exigences obligatoires en matière de tests contradictoires pour les systèmes d'IA à haut risque. Le guide de Promptfoo sur la loi européenne sur l'IA détaille les obligations spécifiques.
La classification à haut risque détermine si la mise en place d'une équipe rouge IA est obligatoire. Les systèmes dans des domaines tels que les infrastructures critiques, l'éducation, l'emploi, l'application de la loi et le contrôle des frontières sont soumis à des exigences accrues.
Les exigences en matière de documentation comprennent des tests contradictoires dans le cadre du système de gestion des risques. Les organisations doivent démontrer qu'elles ont identifié et atténué les vulnérabilités potentielles grâce à des tests systématiques.
Calendrier: la conformité totale des systèmes d'IA à haut risque est exigée d'ici le 2 août 2026. Les modèles d'IA à usage général (GPAI) présentant un risque systémique sont soumis à des obligations supplémentaires en matière de red teaming.
Les sanctions en cas de non-respect peuvent atteindre 35 millions d'euros ou 7 % du chiffre d'affaires annuel mondial, le montant le plus élevé étant retenu.
Les organisations qui déploient l'IA sur les marchés européens doivent intégrer le red teaming dans leurs programmes de conformité. Même les organisations situées en dehors de l'UE peuvent être soumises à des exigences si leurs systèmes d'IA ont une incidence sur les citoyens de l'UE.
MITRE ATLAS fournit la taxonomie utilisée par les équipes rouges IA pour structurer les tests et rendre compte de leurs conclusions.
La structure du cadre reflète le format familier d'ATT&CK. Les tactiques représentent les objectifs des adversaires. Les techniques décrivent comment les adversaires atteignent ces objectifs. Les mesures d'atténuation fournissent des recommandations défensives.
Les tactiques spécifiques à l'IA comprennent :
AML.TA0004 - Accès aux modèles ML : techniques permettant d'accéder aux modèles d'apprentissage automatiqueAML.TA0012 - Préparation d'attaques contre les systèmes d'apprentissage automatique : techniques permettant de préparer des attaques contre les systèmes d'apprentissage automatique.La mise à jour d'octobre 2025 a ajouté 14 nouvelles techniques traitant des agents IA et de l'IA générative, développées en collaboration avec Zenity Labs.
L'intégration des conclusions des équipes rouges permet d'obtenir des rapports cohérents. Lorsque les équipes rouges découvrent des vulnérabilités, leur mise en correspondance avec les techniques ATLAS permet de comparer les évaluations et de suivre les progrès réalisés en matière de correction.
Pour les équipes familiarisées avec MITRE ATT&CK, ATLAS constitue une extension naturelle pour les systèmes d'IA. Les cadres partagent des fondements conceptuels communs tout en traitant différentes surfaces d'attaque.
La mise en place de capacités de red teaming en matière d'IA nécessite un investissement délibéré dans les ressources humaines, les processus et les outils. Cette section fournit des conseils pratiques aux organisations à différents stades de maturité.
La composition de l'équipe pour le red teaming IA couvre plusieurs disciplines :
Selon AI Career Finder, les salaires des spécialistes de l'équipe rouge en IA varient entre 130 000 et 220 000 dollars, et la demande augmente de 55 % d'une année sur l'autre. La pénurie de talents signifie que les organisations constituent souvent des équipes hybrides combinant l'expertise interne en matière de sécurité et des spécialistes externes en IA.
Les phases de mise en œuvre suivent un modèle de maturité :
Les décisions d'internalisation ou d'externalisation dépendent du contexte organisationnel. Les équipes internes apportent une connaissance approfondie de l'institution et une capacité continue. Les services gérés par les fournisseurs MDR offrent une expertise sans les difficultés liées au recrutement. Les approches hybrides font appel à des spécialistes externes pour des tests novateurs tout en développant les capacités internes.
Pour établir un dossier commercial en faveur du red teaming basé sur l'IA, il faut quantifier à la fois les coûts et les avantages.
Les références de coûts fournies par Obsidian Security indiquent que les missions externes de red teaming en IA commencent à 16 000 dollars ou plus, selon leur portée et leur complexité. Les équipes internes nécessitent un investissement salarial, ainsi que des outils, des formations et un développement continu.
Les gains d'efficacité se traduisent par un retour sur investissement mesurable. Les organisations dotées de programmes matures de red teaming IA signalent une réduction de 60 % des incidents de sécurité liés à l'IA. Cela se traduit par une réduction des coûts liés à la réponse aux incidents, moins de perturbations dans les activités et l'évitement de sanctions réglementaires.
La justification de la prévention des risques repose principalement sur les pertes évitées. Le rapport Adversa AI montre que de simples attaques par prompt ont causé des pertes supérieures à 100 000 dollars par incident. Un seul incident évité peut justifier un investissement substantiel dans un programme.
Le cadre de justification doit aborder les points suivants :
Les évaluations ponctuelles fournissent des instantanés, mais ne tiennent pas compte de la nature dynamique des systèmes d'IA. Le red teaming continu permet de pallier cette limitation.
Pourquoi continu: les modèles d'IA évoluent grâce à des ajustements, des modifications techniques rapides et des mises à jour des modèles sous-jacents. De nouvelles techniques d'attaque apparaissent constamment. Les défenses doivent être validées en permanence. Un système qui a passé les tests avec succès au trimestre dernier peut présenter de nouvelles vulnérabilités aujourd'hui.
Intégration avec CI/CD: les outils automatisés de red teaming peuvent être exécutés dans les pipelines de développement, testant chaque mise à jour du modèle avant son déploiement. Cela permet de détecter rapidement les régressions et d'empêcher les modifications vulnérables d'atteindre la production.
Recommandations relatives à la cadence des tests:
La surveillance et les alertes complètent les tests en identifiant les tentatives d'exploitation en production. L'analyse comportementale permet de détecter les comportements anormaux du système d'IA qui peuvent indiquer des attaques en cours.
Le paysage du red teaming en matière d'IA continue d'évoluer rapidement, avec l'émergence de nouvelles approches visant à lutter contre l'expansion de la surface d'attaque de l'IA.
Les tests continus automatisés sont passés du stade expérimental à celui de pratique courante. Des plateformes telles que AgentSuite de Virtue AI fournissent des services continus de red teaming à l'aide de plus de 100 stratégies d'attaque propriétaires spécifiques à chaque agent dans plus de 30 environnements sandbox. Selon Help Net Security, cela comble une lacune critique : IBM rapporte que 79 % des entreprises déploient des agents IA, mais que 97 % d'entre elles ne disposent pas de contrôles de sécurité adéquats.
Les tests multimodaux vont au-delà du texte et englobent également les entrées image, voix et vidéo. À mesure que les systèmes d'IA acceptent des entrées plus riches, les surfaces d'attaque s'étendent. Les attaques par clonage vocal ont démontré leur capacité à contourner l'authentification multifactorielle grâce à l'ingénierie sociale.
L'IA agentique domine actuellement les investissements. Le Top 10 OWASP pour les applications agentique publié en décembre 2025 codifie le paysage des menaces pour les agents autonomes. Tester ces systèmes nécessite d'évaluer l'accès aux outils, la persistance de la mémoire et la communication inter-agents.
Le red teaming assisté par l'IA utilise des systèmes d'IA pour générer des entrées adversaires à grande échelle. Cette approche permet de découvrir des modèles d'attaque que les humains pourraient manquer, tout en soulevant des questions sur les systèmes d'IA qui testent les systèmes d'IA.
La consolidation du secteur reflète la maturation du marché. L'acquisition de SGNL par CrowdStrike pour 740 millions de dollars concerne l'autorisation d'identité par IA. Palo Alto Networks a acquis Chronosphere pour l'observabilité par IA. Ces transactions indiquent que la sécurité par IA est devenue une priorité stratégique pour les principaux fournisseurs de solutions de cybersécurité.
Les recommandations de NVIDIA en matière de sandboxing soulignent que le confinement est la seule solution évolutive pour les workflows d'IA agentique. Leur équipe AI Red Team recommande de traiter tout code généré par un LLM comme une sortie non fiable nécessitant une exécution en sandbox.
Vectra AI la sécurité IA sous l'angle de la compromission présumée et Attack Signal Intelligence. Plutôt que de se fier uniquement à la prévention, les programmes de sécurité IA efficaces doivent combiner une approche proactive de type « red teaming » avec une surveillance et une détection continues.
Cela signifie tester les systèmes d'IA de manière antagoniste tout en conservant une visibilité sur leur comportement en production. L'objectif est d'identifier les schémas anormaux pouvant indiquer une exploitation et de réagir rapidement en cas d'attaque réussie.
La résilience, et pas seulement la prévention, définit la maturité sécuritaire des systèmes d'IA. Les organisations qui utilisent la Vectra AI étendent leurs capacités de détection et de réponse afin de couvrir les menaces liées à l'IA, en plus des modèles cloud traditionnels visant les réseaux, les identités et cloud .
détection et réponse aux incidents permettent de visualiser les communications du système d'IA, d'identifier les tentatives d'exfiltration de données, les modèles de commande et de contrôle, ainsi que les mouvements latéraux impliquant l'infrastructure d'IA.
Le paysage du red teaming IA continuera d'évoluer rapidement au cours des 12 à 24 prochains mois. Les professionnels de la sécurité doivent se préparer à plusieurs développements clés.
La prolifération de l'IA agentique donnera naissance à de nouvelles catégories d'attaques. À mesure que les organisations déploient des agents IA dotés d'une autonomie et d'un accès aux outils croissants, la surface d'attaque s'étend considérablement. Le Top 10 OWASP Agentic représente le début du développement d'un cadre pour ces systèmes. Attendez-vous à des conseils supplémentaires, des outils et une attention réglementaire axés spécifiquement sur les agents autonomes.
La convergence réglementaire façonnera les exigences en matière de conformité. La loi européenne sur l'IA fixe les exigences les plus contraignantes, mais d'autres juridictions élaborent leurs propres cadres. Les organisations opérant à l'échelle mondiale devront concilier des exigences potentiellement contradictoires tout en maintenant des programmes de sécurité efficaces.
Les attaques multimodales deviendront plus sophistiquées. Les équipes rouges actuelles se concentrent principalement sur les attaques textuelles contre les modèles linguistiques à grande échelle (LLM). À mesure que les systèmes d'IA traitent les images, les données audio, vidéo et les données des capteurs, les techniques d'attaque cibleront ces modalités. Les attaques par deepfake vocal ont déjà démontré leur efficacité contre les systèmes d'authentification.
La sécurité IA contre IA soulève de nouvelles questions. Lorsque les systèmes d'IA se défendent contre des attaques alimentées par l'IA, la dynamique diffère des scénarios opposant l'homme à la machine. Les équipes rouges devront évaluer les performances des systèmes d'IA défensifs face à une IA hostile plutôt que face à de simples attaquants humains.
Les priorités en matière d'investissement devraient inclure :
Les organisations doivent suivre les mises à jour de MITRE ATLAS, les publications du cadre OWASP et les CVE émergentes dans les composants d'infrastructure IA. Le domaine évolue rapidement et les meilleures pratiques actuelles peuvent devenir insuffisantes à mesure que les menaces évoluent.
Les ressources d'apprentissage sur la sécurité IA proposées par Vectra AI des conseils continus à mesure que le paysage évolue.
Le red teaming IA est une pratique de tests adversaires spécialement conçue pour les systèmes d'IA afin d'identifier les vulnérabilités, les problèmes de sécurité et les failles avant que les pirates ne les exploitent. Contrairement au red teaming traditionnel qui se concentre sur la sécurité des réseaux et des applications, le red teaming IA cible les surfaces d'attaque uniques des modèles d'apprentissage automatique, notamment les données d'entraînement, les pipelines d'inférence, les invites et le comportement des modèles eux-mêmes.
Cette pratique combine les tests de sécurité (protéger l'IA contre les acteurs malveillants) et les tests de sûreté (empêcher l'IA de causer des dommages). Les programmes efficaces abordent ces deux dimensions, car les attaquants exploitent la faille qui leur permet d'atteindre le plus facilement leurs objectifs. Les équipes rouges spécialisées dans l'IA utilisent des outils, des techniques et des cadres spécialisés tels que MITRE ATLAS et le Top 10 de l'OWASP pour les LLM afin de structurer leurs méthodologies de test.
Le red teaming basé sur l'IA diffère du red teaming traditionnel de plusieurs manières fondamentales. Le red teaming traditionnel cible des systèmes déterministes où une même entrée produit une même sortie. Les systèmes d'IA sont probabilistes et produisent des sorties variables qui nécessitent une analyse statistique sur plusieurs itérations de test.
La surface d'attaque s'étend considérablement. Les équipes rouges traditionnelles ciblent les réseaux, les applications et les infrastructures. Les équipes rouges IA ciblent ces éléments, mais aussi des vecteurs spécifiques aux modèles, notamment l'injection de prompt, l'empoisonnement des données d'entraînement, le jailbreaking et l'évasion de modèles. Cela nécessite des compétences différentes, combinant l'expertise traditionnelle en matière de sécurité et les connaissances en apprentissage automatique.
La fréquence des tests diffère également. Les exercices traditionnels de red teaming ont souvent lieu une fois par an ou par trimestre. Les systèmes d'IA nécessitent des tests continus, car les modèles évoluent, de nouvelles attaques apparaissent constamment et les défenses doivent être validées en permanence.
Les principaux outils open source pour les équipes rouges IA comprennent PyRIT de Microsoft, Garak de NVIDIA, DeepTeam et Promptfoo. PyRIT s'intègre à Azure AI Foundry et comprend une bibliothèque d'attaques complète reflétant l'expérience de Microsoft en matière de test des systèmes de production. Garak se concentre sur l'analyse des vulnérabilités LLM grâce à une bibliothèque de sondes étendue et une architecture de plugins.
Les plateformes commerciales de Zscaler, Mindgard et HackerOne proposent des services gérés avec rapports de conformité et consultation d'experts. Red AI Range fournit un environnement basé sur Docker pour la formation et la simulation de vulnérabilités.
Le choix des outils dépend des systèmes d'IA testés, de l'expertise de l'équipe, des exigences d'intégration et des scénarios de menaces prioritaires. La plupart des organisations utilisent plusieurs outils en combinaison avec des tests manuels.
Les tests de sécurité de l'IA visent à protéger le monde contre l'IA. Ils consistent notamment à tester les biais et les discriminations, les hallucinations et les erreurs factuelles, la génération de contenus préjudiciables et les risques d'utilisation abusive. L'objectif est de s'assurer que les systèmes d'IA se comportent comme prévu et ne causent aucun préjudice aux utilisateurs ou à la société.
Les tests de sécurité de l'IA visent à protéger l'IA contre les menaces extérieures. Ils comprennent notamment des tests contre les attaques par injection de prompt, l'exfiltration de données, la manipulation de modèles et les accès non autorisés. L'objectif est d'empêcher les acteurs malveillants d'exploiter les systèmes d'IA.
Les programmes complets de red teaming IA abordent ces deux dimensions. Un contournement de la sécurité peut devenir un problème de sécurité lorsqu'il est utilisé à des fins malveillantes. Une vulnérabilité de sécurité a des implications en matière de sécurité lorsqu'elle affecte la vie privée des utilisateurs ou permet des résultats nuisibles. Il est essentiel de comprendre les procédures de réponse aux incidents lorsque les systèmes d'IA sont compromis.
L'injection rapide est une technique d'attaque dans laquelle des entrées malveillantes manipulent le comportement d'un modèle d'IA. L'injection directe se produit lorsque des entrées contrôlées par l'attaquant remplacent directement les instructions du système, modifiant ainsi la personnalité, les objectifs ou les contraintes de l'IA.
L'injection indirecte consiste à intégrer des instructions malveillantes dans des sources de données externes traitées par l'IA. Par exemple, une IA qui lit du contenu Web peut rencontrer des instructions malveillantes cachées dans des commentaires de blog ou des pages Web, et exécuter ces instructions comme si elles provenaient d'utilisateurs légitimes.
Selon une étude réalisée en 2025, 35 % des incidents de sécurité liés à l'IA dans le monde réel résultaient de simples attaques par injection de commande. Les tests d'injection de commande nécessitent de faire preuve de créativité dans la formulation des attaques et de couvrir systématiquement toutes les entrées acceptées par le système d'IA.
La loi européenne sur l'IA exige que les systèmes d'IA à haut risque soient soumis à des tests contradictoires dans le cadre de l'évaluation de conformité avant leur mise sur le marché. Les organisations doivent démontrer qu'elles ont identifié et atténué les vulnérabilités potentielles grâce à des tests systématiques et documenter ces tests dans le cadre de leur système de gestion des risques.
Les classifications à haut risque comprennent les systèmes d'IA dans les infrastructures critiques, l'éducation, l'emploi, l'application de la loi et le contrôle des frontières. La conformité totale est requise d'ici le 2 août 2026. Les modèles d'IA à usage général présentant un risque systémique sont soumis à des obligations supplémentaires en matière de red teaming.
Les sanctions en cas de non-conformité peuvent atteindre 35 millions d'euros ou 7 % du chiffre d'affaires annuel mondial. Les organisations qui déploient l'IA sur les marchés européens devraient dès à présent intégrer le red teaming dans leurs programmes de conformité.
MITRE ATLAS fournit la taxonomie utilisée par les équipes rouges IA pour structurer les tests et rendre compte de leurs conclusions. Ce cadre étend MITRE ATT&CK menaces spécifiques à l'IA, avec 15 tactiques, 66 techniques, 46 sous-techniques, 26 mesures d'atténuation et 33 études de cas.
La mise à jour d'octobre 2025 a ajouté 14 nouvelles techniques traitant des agents IA et des systèmes IA génératifs. Les tactiques spécifiques à l'IA comprennent l'accès au modèle ML (AML.TA0004) et la mise en place d'attaques ML (AML.TA0012).
La mise en correspondance des conclusions de l'équipe rouge avec les techniques ATLAS permet d'établir des rapports cohérents, de comparer les évaluations et de suivre les progrès réalisés en matière de remédiation. Les organisations familiarisées avec ATT&CK trouveront dans ATLAS une extension naturelle pour la sécurité IA.
Non. Bien que des outils tels que PyRIT, Garak et les plateformes commerciales permettent de réaliser des tests automatisés à grande échelle, les tests manuels effectués par des experts restent essentiels pour découvrir de nouvelles vulnérabilités. Les outils automatisés excellent dans les tests de couverture systématique et de régression, mais ne peuvent rivaliser avec la créativité humaine dans le développement de nouvelles techniques d'attaque.
Microsoft recommande d'effectuer des tests manuels de type « red teaming » avant de mettre en œuvre une mise à l'échelle automatisée. Les tests manuels permettent d'identifier les modèles d'attaque pertinents pour un système spécifique. Les tests automatisés garantissent ensuite que ces modèles sont testés de manière cohérente à mesure que le système évolue.
Les approches les plus efficaces combinent la créativité humaine et l'efficacité automatisée grâce à des méthodologies impliquant l'intervention humaine, dans lesquelles des outils automatisés génèrent des attaques potentielles et des experts humains guident l'exploration.