1. Les nouvelles menaces de cybersécurité ciblant l’IA (Top 10 OWASP LLM)

L’intégration des modèles de langage expose les infrastructures d’entreprise à des cybermenaces inédites :

• Injection de prompts (Prompt Injection) : Attaque par laquelle un utilisateur malveillant manipule le modèle en insérant des instructions cachées afin de contourner ses consignes de sécurité initiales (Jailbreak).
• Fuite de données sensibles : Risque d’extraction involontaire de données d’entraînement confidentielles ou de secrets d’affaires partagés imprudemment avec un modèle public.
• Empoisonnement de données (Data Poisoning) : Altération intentionnelle du jeu de données d’entraînement ou des sources vectorielles RAG pour insérer des portes dérobées (backdoors).

2. Comprendre et mitiger le phénomène des hallucinations

Une hallucination se produit lorsqu’un modèle de langage formule avec une assurance parfaite une affirmation factuellement fausse, invente une référence juridique fictive ou crée des données chiffrées erronées. Ce comportement résulte de sa nature probabiliste (générer le texte le plus plausible statistiquement, sans notion intrinsèque de vérité absolue).

Les stratégies industrielles pour mitiger les hallucinations :

• Ancrage factuel systématique via architectures RAG couplées à des bases documentaires certifiées.
• Réduction du paramètre de température du modèle pour minimiser la variabilité stochastique.
• Mise en place de garde-fous programmatiques (Guardrails) vérifiant la conformité factuelle des réponses avant affichage.
• Maintien de l’humain dans la boucle (Human-in-the-loop) pour toute décision à fort enjeu.

Bonne pratique d’organisation : Rédiger et diffuser une charte interne d’usage des outils d’IA encadrant l’interdiction de saisie de données bancaires, médicales ou stratégiques sur des plateformes d’IA non souveraines.