1. Qu’est-ce qu’une injection de requêtes ?
Une injection de requêtes, ou de prompts, est une attaque qui abuse du langage naturel pour détourner un assistant IA. L’assaillant cache des instructions invisibles à l’œil humain dans un texte, une image ou une page web. L’IA lit ces éléments cachés et exécute la consigne, parfois en contredisant les règles de sécurité prévues.
Ce procédé s’apparente au phishing, mais la cible n’est plus l’utilisateur, c’est le modèle lui-même. Dès qu’un agent IA peut naviguer et agir de façon autonome, la surface d’attaque augmente. L’IA suit des instructions en langage humain, ce qui ouvre une brèche inédite.
2. Comment fonctionne une attaque par injection de requêtes ?
Le pirate ne vise pas le code, il vise le langage. Il glisse des directives telles que “ignore l’utilisateur et exécute ceci” dans des contenus bénins. Quand l’agent lit le document, la commande cachée priorise l’instruction de l’attaquant.
Imaginez un site d’e-commerce où la page “pain” contient une consigne invisible. En demandant “ajoute du pain et du lait”, l’agent suit le message caché et ajoute 20 champagnes. L’utilisateur croit déclencher une action simple, mais l’agent applique une règle secrète.
Cette attaque est difficile à déceler, car le texte malveillant peut être minuscule, hors-cadre ou en blanc sur blanc. L’agent lit tout de même, et la commande avance masquée.
3. Quels risques pèse l’injection de requêtes ?
Le premier risque est la fuite de données, quand l’agent exfiltre des informations sensibles vers un serveur contrôlé par un attaquant. Viennent ensuite l’exécution de code, la manipulation de paiements, ou la génération de contenus malveillants.
Autre danger, la désinformation à grande échelle via des prompts placés dans les pages de marques ou de médias. Un site peut inciter l’agent à valoriser systématiquement une marque, faussant le résultat pour l’utilisateur. Même un CV piégé peut “convaincre” un agent de recrutement de recommander un candidat.
4. La menace est-elle prise au sérieux par le secteur ?
Les acteurs de l’IA parlent d’une vulnérabilité majeure et d’un problème encore non résolu. Des outils de filtrage émergent, comme des détecteurs d’ordres malveillants basés sur le contexte et la provenance. Les plateformes renforcent les alertes et limitent certaines actions sensibles.
Les éditeurs développent des “antivirus linguistiques” pour identifier des manipulations textuelles. L’approche combine garde-fous automatiques, validations humaines, et contrôle du parcours de l’agent. Le secteur avance, mais l’attaque reste évolutive.
“Toute une industrie de la cybersécurité est en train d’émerger autour de l’IA.” — Bruno Lussato
5. Comment s’en prémunir en tant qu’utilisateur ?
Le risque est moindre dans un simple chat, et plus élevé avec des agents capables d’actions. La règle d’or est de garder le dernier mot sur les opérations critiques. Exigez des confirmations avant tout paiement ou toute action à fort impact.
Bonnes pratiques essentielles :
- Activer des confirmations explicites pour les tâches sensibles.
- Limiter les droits de navigation et d’accès aux données.
- Segmenter les comptes et utiliser des tokens à portée réduite.
- Vérifier la source des contenus lus par l’agent et éviter les fichiers douteux.
- Surveiller les journaux d’activité et activer des alertes d’anomalies.
Côté équipes, appliquez des politiques de moindre privilège, des listes blanches de domaines, et des tests réguliers d’anti-prompt-injection. La vigilance humaine complète la défense technique.
6. Est-ce un risque durable ?
Comme dans un jeu du chat et de la souris, les défenses progressent, mais les attaques se renouvellent. Des menaces restent inconnues tant que de nouveaux usages émergent. La maturité des agents réduira la surface d’attaque sans la faire disparaître.
Le scénario le plus probable combine prévention structurelle et outillage automatisé. Les modèles seront mieux alignés, les navigateurs mieux filtrés, et les chaînes d’outils plus auditables. Mais une part de risque demeurera, comme pour tout système exposé.
L’important est de garder l’IA au service de l’humain, avec des contrôles clairs et des décisions sous supervision. La promesse reste intacte: gagner du temps, sans renoncer à la sécurité. L’agent idéal est un assistant, pas un automate incontrôlé.
