Sécuriser les agents IA en entreprise

Pourquoi le risque augmente avec l'autonomie des agents

Les assistants conversationnels de première génération se limitaient à répondre à des questions. Les agents IA de nouvelle génération, eux, exécutent des actions : ils lisent et écrivent des emails, appellent des API, accèdent à des bases de données, orchestrent des workflows complexes et délèguent des tâches à d'autres agents. Cette autonomie crée un levier de productivité considérable — et introduit des surfaces d'attaque radicalement nouvelles.

Les plus critiques sont l'injection indirecte de prompts (un document ou une page web malveillante modifie le comportement de l'agent), l'abus de connecteurs (l'agent dispose de permissions excessives sur des outils ou APIs tiers), et l'exfiltration de données par canal latéral (l'agent est manipulé pour inclure des données confidentielles dans une sortie externe). Ces vecteurs sont souvent absents des modèles de menace classiques car ils exploitent non pas du code, mais du texte.

Les angles morts de gouvernance les plus fréquents

Lors de nos engagements, nous observons systématiquement plusieurs lacunes de gouvernance. Première lacune : l'inventaire incomplet des agents et modèles en production. Les équipes métiers déploient des assistants via des outils SaaS (Copilot, ChatGPT Plugins, Notion AI) sans en informer les équipes sécurité. Le shadow AI devient le nouveau shadow IT.

Deuxième lacune : la classification insuffisante des données injectées dans les contextes (system prompts, RAG, outils). Des données sensibles — emails de collaborateurs, fiches clients, spécifications produits — alimentent des modèles hébergés chez des tiers dont les conditions de rétention sont mal comprises.

Troisième lacune : l'absence de politique de gestion des sessions et des tokens d'accès. Un agent authentifié avec un token longue durée, non révocable, constitue un compte de service à privilèges élevés qui n'est généralement pas couvert par le programme PAM existant.

Trois principes opérationnels pour maîtriser le risque agent

Principe 1 — Moindre privilège pour les agents. Comme tout compte de service, un agent IA doit recevoir uniquement les permissions strictement nécessaires à sa tâche, limitées dans le temps et traçables. Les frameworks d'orchestration modernes (LangChain, Semantic Kernel, AutoGen) permettent de définir des scopes d'outils granulaires. Appliquez-les systématiquement.

Principe 2 — Isolation des sources sensibles. Les contextes injectés dans les prompts doivent être contrôlés. Classifiez les bases de connaissances exposées aux agents, implémentez des contrôles d'accès sur les pipelines RAG, et journalisez les requêtes contenant des données personnelles ou confidentielles.

Principe 3 — Red Teaming IA continu. Il ne suffit pas d'évaluer les agents au moment de leur déploiement. Les mises à jour de modèles et l'ajout de nouveaux outils modifient le comportement des agents de manière imprévisible. Un programme de tests de robustesse réguliers (trimestriels ou lors de chaque release majeure) est indispensable pour maintenir une posture de sécurité fiable.

Comment Fortiforce Consulting peut vous accompagner

Nous intervenons sur trois niveaux : l'audit de gouvernance (cartographie, politique d'usage, gestion des fournisseurs IA), l'évaluation technique (test des agents sur vos cas d'usage concrets, simulation d'injections de prompts indirectes) et la définition d'un cadre de sécurité IA adapté à votre organisation. Notre assessment Assessment IA & Sécurité couvre ces trois dimensions en 4 à 6 semaines.