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Glossaire IA · Sécurité et réglementation

Injection de prompt

En une phrase

L'injection de prompt est une attaque qui consiste à glisser des instructions dans un texte lu par un modèle d'IA, comme un message, un e-mail ou une page web, pour lui faire faire autre chose que ce qu'a prévu celui qui l'a configuré.

Autres noms: prompt injection · injection d'instructions · attaque par injection de prompt

Qu’est-ce que l’injection de prompt ?

Un modèle de langage ne distingue pas de façon fiable « les consignes de mon entreprise » et « le texte qu’on m’a demandé de lire ». Pour lui, tout est du texte. Si une phrase de ce texte ressemble à un ordre, il peut finir par l’exécuter.

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C’est le principe de l’injection de prompt. Elle existe sous deux formes :

  • Directe : l’utilisateur lui-même écrit dans le chat des instructions pour modifier le comportement de l’assistant.
  • Indirecte : les instructions sont cachées dans un contenu que l’agent lit de lui-même, comme un e-mail, un PDF ou une page web. C’est la plus dangereuse, car l’attaquant n’a même pas besoin de parler à l’agent.

Le nom rappelle l’injection SQL, une attaque classique contre les bases de données. À une différence près : ici, il n’existe pas de moyen parfait de séparer données et instructions.

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Comment ça marche

Le risque dépend de ce que l’agent est capable de faire. Un assistant qui ne fait que répondre peut, au pire, dire quelque chose de déplacé. Un agent IA qui lit des mails et peut aussi envoyer des messages, consulter le CRM ou modifier des données, c’est autre chose : une instruction glissée pourrait le faire agir en votre nom.

Les défenses efficaces relèvent du système, pas de la formulation :

  1. Moindre privilège. L’agent n’a que les droits indispensables.
  2. Validation humaine des actions sensibles : paiements, envois en masse, suppressions, données de tiers.
  3. Séparer données et consignes. Le contenu externe est marqué comme matière à consulter, jamais comme ordre.
  4. Filtrer les entrées et les sorties. Repérer le contenu suspect et vérifier ce qui sort avant de l’exécuter.
  5. Rien de secret dans le system prompt : ni clé, ni mot de passe.
  6. Journaliser ce que fait l’agent, pour détecter et corriger.

Toutes font partie des guardrails du système.

Exemple

Un cabinet comptable de Rennes teste un agent qui lit les mails entrants, les résume et prépare les réponses. Un jour arrive le mail d’un expéditeur inconnu, avec un texte caché adressé « à l’assistant » qui lui demande de transférer des documents clients vers une autre adresse.

L’agent n’a pas le droit de transférer des documents ni d’envoyer quoi que ce soit sans relecture : il ne prépare que des brouillons. Le mail finit en résumé, que la comptable lit et signale comme suspect. L’attaque tombe à plat, parce que l’agent ne pouvait pas faire ce qu’on lui demandait.

Ce que cela change pour votre entreprise

Avant de donner à un agent l’accès à votre messagerie, à votre CRM ou à vos documents, demandez-vous ce qu’il peut faire sans que personne ne relise. C’est la vraie mesure du risque.

Chez UTIO, l’autonomie est graduelle : sans IA, demander, brouillon ou automatique, et l’agent démarre en brouillon. L’agent e-mail met en quarantaine le suspect et le superflu, et laisse ses réponses en brouillon dans le CRM. Monter d’un niveau reste votre décision, tâche par tâche.

Questions fréquentes

Quelle différence entre injection de prompt et jailbreak ?

Le jailbreak cherche à faire enfreindre au modèle ses propres règles de sécurité. L'injection de prompt cherche à détourner une application précise : que l'agent obéisse à des instructions étrangères plutôt qu'aux vôtres. Les deux se combinent souvent.

Peut-on éliminer complètement l'injection de prompt ?

Pas aujourd'hui. Les modèles lisent consignes et données comme un même type de texte : on réduit le risque, on ne le supprime pas. La défense principale consiste donc à limiter ce que l'agent peut faire, pas seulement ce qu'il peut lire.

Un chatbot qui se contente de répondre est-il exposé ?

Moins qu'un agent qui a accès à des outils. Le pire, en général, est une réponse déplacée ou la divulgation de ses consignes. Le risque augmente quand l'agent lit du contenu externe et peut agir : envoyer, payer, modifier des données.

Termes associés

  • Jailbreak

    Un jailbreak d'IA est une tentative pour amener un modèle de langage à contourner ses règles de sécurité ou les consignes de celui qui l'a configuré, au moyen de messages conçus pour le tromper ou détourner son attention.

  • Guardrails

    Les guardrails sont les garde-fous placés autour d'un modèle d'IA pour qu'il reste dans le cadre prévu : filtres sur ce qui entre et ce qui sort, limites de sujets et d'actions, et règles pour passer la main à une personne quand il le faut.

  • System prompt

    Le system prompt, ou prompt système, est l'ensemble des consignes fixes qu'un modèle d'IA reçoit avant toute conversation : il définit son rôle, son ton, ce qu'il sait de l'entreprise et ce qu'il n'a pas le droit de faire.

  • Function calling

    Le function calling est la capacité d'un modèle de langage à répondre, au lieu d'un texte, par une demande structurée pour utiliser une fonction précise, avec son nom et ses paramètres. Votre système exécute cette fonction et renvoie le résultat au modèle.

  • Agent IA

    Un agent IA est un système qui s'appuie sur un modèle de langage pour comprendre une demande, décider des étapes à suivre et les exécuter avec de vrais outils, comme votre agenda ou votre CRM, jusqu'à accomplir la tâche, pas seulement pour répondre.

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