Les systèmes d’intelligence artificielle évoluent rapidement, passant d’une simple réponse à des tâches autonomes : navigation sur le web, recherche d’informations, planification de voyages, gestion de commandes ou traitement d’emails. Avec cette autonomie croissante, les outils IA peuvent accéder à des données personnelles, interagir avec d’autres applications et effectuer des actions à votre place. Cela ouvre la porte à de nouveaux risques de sécurité, dont l’un des plus préoccupants est l’attaque par injection de prompt. L’injection de prompt est une forme d’ingénierie sociale spécifique aux systèmes conversationnels d’IA. Elle consiste à introduire, via un contenu apparemment anodin (comme un commentaire sur une annonce, une revue ou un email), des instructions malveillantes destinées à tromper l’IA. Contrairement à un utilisateur humain, l’IA ne peut pas distinguer entre une instruction légitime et une manipulation cachée. Ainsi, une IA chargée de rechercher un appartement pourrait être induite en erreur par un texte malicieux dans une annonce, la poussant à recommander un logement inapproprié, voire à révéler des informations sensibles comme des coordonnées bancaires. Ces attaques deviennent plus dangereuses à mesure que les IA ont accès à plus de données sensibles et exécutent des tâches complexes. Par exemple, un agent IA chargé de traiter vos emails pourrait être manipulé pour extraire et transmettre des relevés bancaires, même si vous ne lui avez pas demandé cela. L’objectif de l’attaquant est de faire exécuter une action non désirée, souvent sans que l’utilisateur s’en rende compte. Face à ce défi, OpenAI met en œuvre une stratégie de défense en plusieurs couches. Elle inclut des recherches sur l’hiérarchie des instructions, visant à aider les modèles à distinguer les commandes fiables des instructions potentiellement malveillantes. Des techniques d’automated red-teaming sont utilisées pour simuler des attaques réelles et tester la résilience des systèmes. Des moniteurs automatisés surveillent en temps réel les interactions pour détecter et bloquer les tentatives d’injection. Des mécanismes comme le sandboxing empêchent les agents d’exécuter du code dangereux, tandis que des fonctionnalités comme le mode « hors connexion » ou la confirmation avant toute action sensible (comme une commande ou un envoi d’email) renforcent la sécurité. OpenAI encourage également la collaboration avec la communauté des chercheurs en sécurité via son programme de bounties, récompensant les découvertes de nouvelles vulnérabilités. Des formations aux utilisateurs sont également proposées pour les sensibiliser aux risques, notamment lors de la connexion d’applis externes. L’entreprise insiste sur l’importance de limiter les accès des agents aux seules données nécessaires, de formuler des instructions précises et de surveiller activement les actions des agents, surtout sur des sites sensibles. En somme, l’injection de prompt est un défi de sécurité émergent, comparable aux virus informatiques des années 2000. Il exige une coévolution constante entre la technologie, les pratiques de sécurité et la vigilance des utilisateurs. Bien que ces attaques ne soient pas encore largement exploitées, leur potentiel est réel. OpenAI s’engage à continuer à investir dans la robustesse des modèles, à publier ses avancées et à collaborer avec la communauté pour garantir que les systèmes d’IA restent fiables, sécurisés et dignes de confiance.