Avec la position désormais généralisée de l’IA dans de nombreux systèmes critiques, des enjeux de sécurité nouveaux émergent, d’après Kristian Kamber, Vice-président Sécurité de l’IA chez Zscaler.
C’est pourquoi le red teaming s’impose comme une pratique fondamentale pour protéger l’IA, en particulier à l’ère de l’IA agentique, où des systèmes multi-LLM prennent des décisions autonomes et exécutent des tâches sans intervention humaine. Ce nouveau paysage apporte tout à la fois complexité, vulnérabilités spécifiques, et un besoin urgent de transparence dans le développement et le déploiement de l’IA.
Comprendre le Red Teaming appliqué à l’IA
Traditionnellement, les red teams sont composées de hackers éthiques et de spécialistes en sécurité qui simulent des attaques pour exposer les vulnérabilités des systèmes, mettant au défi les équipes défensives (blue team) afin qu’elles réagissent et renforcent les protections. Appliqué à l’IA, le red teaming prend une dimension nouvelle, explorant les faiblesses propres au machine learning, au traitement du langage naturel et à la prise de décision autonome.
Contrairement aux évaluations de sécurité classiques, le red teaming de l’IA doit prendre en compte la nature dynamique, adaptative et souvent opaque des systèmes d’IA modernes. Il va au-delà du code et de l’infrastructure, en testant la manière dont les modèles d’IA traitent des entrées ambiguës, des invites adverses et de nouveaux vecteurs d’attaque tels que l’empoisonnement de données (data poisoning), l’injection de prompts, et les portes dérobées (backdoor).
La red team élabore des scénarios pour tester ces vulnérabilités, tandis que la blue team (équipe défensive) surveillent le comportement du système, évaluent l’impact et mettent en œuvre des protections adaptées aux LLM et aux environnements de décision autonome.
L’essor de l’IA agentique et le défi de la complexité
L’adoption généralisée de l’IA agentique a transformé les surfaces d’attaque des organisations. Contrairement aux assistants mono-LLM, ces systèmes intègrent des flux de travail et des dépendances interconnectés, difficiles à cartographier ou à sécuriser via des tests en boîte noire traditionnels.
Cette complexité amplifie le risque : compromettre un agent dans un flux multi-agent peut avoir des répercussions en cascade sur tout le système. Imaginez, par exemple, un système d’IA multi-agent chargé du traitement des transactions financières. Il pourrait choisir un agent pour l’authentification utilisateur, un autre pour la vérification des transactions, et un troisième pour la détection de fraude. Si un attaquant parvient à compromettre l’agent d’authentification via une injection de prompt ou en exploitant une faille dans le traitement des entrées, il pourrait obtenir un accès non autorisé à l’ensemble du système. Une seule brèche permettrait alors à l’attaquant de soumettre des transactions frauduleuses, voire de manipuler la détection de fraude, compromettant l’intégrité de tout le processus d’IA.
Pour y faire face, les organisations doivent repenser leur approche des évaluations de sécurité : au lieu de tester chaque composant de façon isolée, elles doivent adopter une perspective holistique, prenant en compte les interactions entre agents, les informations échangées et le niveau de confiance accordé.
L’intégration de la transparence et d’une meilleure connaissance des systèmes dans le red teaming permet aux équipes de sécurité de cartographier ces interactions, d’identifier les dépendances critiques et de simuler des scénarios d’attaque complexes reflétant des menaces réelles, où la cible la plus évidente n’est pas toujours le point de départ de l’attaquant. En comprenant à la fois les flux internes et le potentiel de défaillances en cascade, les organisations peuvent mieux anticiper les risques et concevoir des protections plus robustes pour les systèmes d’IA agentique.
Sans transparence, pas de Red Teaming IA efficace
La transparence est essentielle à un déploiement sécurisé et conforme de l’IA. Elle constitue le pont entre le red teaming traditionnel et les défis propres aux systèmes d’IA modernes, en révélant à la fois le comportement des modèles et les interactions internes du système. Cette visibilité permet aux testeurs de passer d’une approche en boîte noire, où les évaluateurs n’ont aucune visibilité sur les processus internes, à une boîte grise, où une connaissance partielle de l’architecture permet de cibler les points faibles probables et d’effectuer des analyses en temps réel pour détecter des vulnérabilités plus subtiles. Le résultat : des évaluations des risques plus complètes et des améliorations proactives de la sécurité.
La transparence n’est pas seulement une bonne pratique, c’est une exigence réglementaire. Des cadres tels que l’EU AI Act, le NIST AI Risk Management Framework, et l’OWASP exigent désormais une documentation claire et une traçabilité des composants de l’IA. Cette clarté facilite les audits, renforce la responsabilité et aide à identifier et atténuer les biais. Sans cela, les efforts de conformité deviennent coûteux et complexes, avec des sanctions allant jusqu’à 35 millions d’euros ou 7 % du chiffre d’affaires mondial selon la législation européenne.
L’avenir du red teaming pour l’IA : automatisation, approche multimodale et adaptation continue
À mesure que les systèmes d’IA évoluent vers des architectures autonomes et multimodales avec des agents interconnectés, les évaluations de sécurité doivent suivre le rythme. Les méthodes traditionnelles ne suffisent plus ; le red teaming doit s’adapter à la complexité et à la nature dynamique de ces architectures modernes, où une seule compromission peut perturber l’ensemble des flux.
Un red teaming prêt pour l’avenir exige aussi de la transparence, combinant une connaissance approfondie du système et une visibilité sur les interactions entre agents et les dépendances critiques pour déceler proactivement les vulnérabilités cachées. Passer aux tests en boîte grise permet non seulement de renforcer les défenses, mais aussi de simplifier la conformité, en rendant les pistes d’audit et la détection de biais plus accessibles.
Dans ce contexte, le red teaming n’est plus un exercice de niche, c’est la pierre angulaire de la construction d’une IA sécurisée, conforme et digne de confiance en 2026 et pour les années à venir. Dans un monde de plus en plus façonné par l’IA, les organisations qui investissent dès aujourd’hui dans des pratiques avancées et adaptatives de red teaming gagneront la confiance et le leadership de demain.
Red teaming de l’IA : pourquoi l’approche plateforme s’impose
Répondre aux défis croissants de la sécurité de l’IA nécessite plus que des tests manuels, des évaluations cloisonnées ou des audits ponctuels. Les organisations déployant des systèmes alimentés par des LLM ont besoin d’une visibilité continue, d’une profondeur de test sur domaine, et de la capacité à faire correspondre les risques identifiés aux exigences réglementaires émergentes. Une approche plateforme est conçue pour répondre à la complexité des systèmes d’IA agentiques, multimodaux et à l’échelle de l’entreprise, en intégrant toutes les capacités nécessaires pour garantir la robustesse de l’IA :
-
Tests adverses approfondis, spécifiques au domaine : Ce service permet d’effectuer de véritables exercices de red teaming sur domaine, qui reflètent les comportements adverses réels, le contexte organisationnel et la sémantique opérationnelle, révélant des vulnérabilités que les méthodes classiques ne peuvent pas détecter.
-
Couverture d’attaques multimodales (texte, image, voix, documents) : Plus de capacités signifie plus de risques. La simulation de scénarios adverses multimodaux et de méthodes d’exploitation intermodales permet de détecter de manière exhaustive les risques émergents dans des systèmes d’IA toujours plus complexes.
-
Une vaste bibliothèque de stratégies d’attaque de l’IA : Alimentée par le plus grand corpus propriétaire connu d’exploits incluant les derniers schémas d’injection de prompt, stratégies de manipulation d’agents, méthodes d’évasion, et attaques spécifiques au RAG, la solution de red teaming IA offre une couverture inégalée, avec plus de 25 scanners prédéfinis, ainsi que la possibilité de créer des scanners personnalisés et d’importer des jeux de données spécifiques.
-
Cartographie et alignement continus avec les normes IA mondiales : Chaque évaluation simulée de red teaming est automatiquement alignée sur l’EU AI Act, le NIST AI RMF, l’OWASP LLM Top 10, l’ISO 42001 et d’autres politiques émergentes. Cela transforme la conformité, d’un effort manuel en un processus automatisé et constamment à jour offrant une visibilité précise sur les correctifs nécessaires pour maintenir vos systèmes d’IA prêts pour l’audit.
-
Adaptation et amélioration continues des tests : Les modèles d’IA évoluant rapidement et de nouvelles menaces apparaissent chaque jour, une plateforme de red teaming IA doit mettre à jour régulièrement ses bibliothèques d’attaques, sa profondeur de test et ses référentiels de conformité garantissant ainsi aux entreprises de toujours garder une longueur d’avance sur les attaquants comme sur les régulateurs.
-
Vers un nouveau cadre de confiance pour l’IA
Dans cette nouvelle ère dominée par les systèmes d’IA agentique et une réglementation de plus en plus stricte, les organisations qui déploient l’IA à grande échelle ne peuvent plus se contenter d’évaluations de risques ponctuelles ou de méthodes obsolètes. Ce qu’il leur faut, c’est un red teaming automatisé, multimodal et continu, apportant transparence, alignement réglementaire, et sécurité intégrée à chaque étape du cycle de vie de l’IA, du développement au déploiement.
