Nous testons vos fonctionnalités d'IA comme un attaquant les attaquerait : injection de prompt, exfiltration de données, RAG manipulé et agents détournés. Vous recevez des chemins d'attaque documentés de manière traçable, des recommandations de remédiation et des preuves auditables destinées à vos clients, à vos auditeurs et en vue des futures exigences de l'art. 15 AI Act.
Gratuit et sans engagement · 30 minutes · confidentiel sous NDA · aucune installation d'outils nécessaire
Au service des secteurs réglementés et des PME
Définition succincte
L'AI Security est le test technique de sécurité des systèmes d'IA, LLM, RAG et agentiques. Chez nous, AI Security, test de sécurité de l'IA, test d'intrusion LLM et AI red teaming désignent la même prestation. Contrairement au test d'intrusion classique, qui examine des applications et infrastructures déterministes, l'AI Security s'attaque aux surfaces d'attaque spécifiques des systèmes de traitement du langage et semi-autonomes : injection de prompt, divulgation d'informations sensibles, traitement non sécurisé des sorties, autonomie d'action excessive des agents ainsi que l'empoisonnement des données d'entraînement et de récupération. Les tests sont menés selon des cadres reconnus : l'OWASP Top 10 for LLM Applications (2025), MITRE ATLAS et le NIST AI Risk Management Framework.
Un système d'IA ne se comporte pas de manière déterministe. Une même entrée peut produire des sorties différentes, et les attaques se cachent dans un texte d'apparence anodine, par exemple dans un document que votre système de récupération ingère ou dans une page web que votre agent consulte (injection de prompt indirecte). Un test ponctuel ne fournit donc qu'un instantané. Nous travaillons avec des campagnes semi-automatisées et reproductibles qui parcourent systématiquement les chemins d'attaque typiques et les documentent de manière traçable, comme base pour la remédiation, le re-test et la preuve vis-à-vis de tiers.
La sécurité de l'IA devient pertinente dès qu'un système d'IA a un effet vers l'extérieur ou obtient accès à des données et des fonctions sensibles. Les quatre déclencheurs suivants sont les plus fréquents en pratique ; si l'un d'entre eux vous concerne, un premier entretien est utile.
Mise en production d'une fonction d'IA : Vous mettez en production un chatbot destiné aux clients, une recherche RAG ou un agent, et vous devez savoir avant le lancement s'il peut être manipulé ou détourné à des fins d'exfiltration de données.
Exigence d'un auditeur ou d'un client : Un client de l'UE, un questionnaire d'achat ou un audit ISO 27001 exige la preuve que vos systèmes d'IA ont été testés et sécurisés.
Classification à haut risque au titre de l'AI Act : Si votre système relève des catégories à haut risque (art. 6 et suivants, annexe III), l'art. 15 de l'AI Act exigera à l'avenir des preuves d'exactitude, de robustesse et de cybersécurité, y compris une protection contre, entre autres, l'empoisonnement des données, l'empoisonnement des modèles et les exemples adverses (art. 15, par. 5). À la suite de l'accord provisoire « Digital AI Omnibus », l'applicabilité de ces obligations devrait être reportée ; jusqu'à la publication au Journal officiel, les délais initiaux font foi.
Incident ou quasi-incident : Un testeur, un client ou un chercheur a signalé une injection de prompt, une fuite de données ou un comportement d'agent dévoyé, et le conseil d'administration veut en comprendre l'ampleur.
Ce qui nous rend uniques
Chez nous, ces trois disciplines s'imbriquent au sein d'une même équipe. Ni un cabinet d'avocats au sens strict ni un cabinet de conseil classique ne peut offrir cette combinaison. Voici comment nous examinons vos systèmes d'IA avec le savoir-faire de ceux qui conçoivent eux-mêmes de l'IA, tout en situant chaque constat sur le plan juridique.
Des juristes titulaires d'un doctorat et des qualifications CIPP/E, Attorney at Law (NY) et Solicitor (R.-U.). Nous classifions l'IA en toute sécurité juridique selon l'AI Act, la LPD et le RGPD, sur la base de mandats en cours plutôt que de manuels.
Notre propre centre de développement et la Plateforme Priverion. Nous savons comment les systèmes d'IA sont construits aujourd'hui et nous vérifions ce qu'un système fait réellement sur le plan technique, plutôt que de nous fier à des déclarations sur l'honneur.
Nous développons et exploitons nos propres systèmes LLM et IA. Nous connaissons ainsi de première main les bonnes pratiques et les écueils, du RAG à la sécurité des prompts.
Nous examinons votre système d'IA sur l'ensemble de la surface d'attaque, du modèle aux couches d'entrée et de sortie, jusqu'aux outils, aux sources de données et à la chaîne d'approvisionnement. Le périmètre est défini par écrit avant le début et adapté à votre système.
La charge de travail dépend de l'architecture et de la surface d'attaque ; une simple application de chat LLM est examinée plus rapidement qu'un système agentique doté de plusieurs outils, de sources de données externes et de droits de transaction. Nous définissons le périmètre au préalable et établissons un devis sur la base du projet. Comme les systèmes d'IA sont probabilistes, nous recommandons des campagnes répétées plutôt qu'un test unique.
10
Catégories de risques : parcours complet de l'OWASP Top 10 for LLM Applications (2025).
MITRE ATLAS
Couverture des tactiques et techniques pertinentes pour votre architecture, selon le périmètre.
2 nouveaux tests
généralement inclus, afin de démontrer l'efficacité de la correction.
Nous travaillons par projet. Au lieu de forfaits mensuels, vous choisissez une profondeur d'analyse adaptée à votre architecture et à vos besoins en matière de preuve. Tous les prix sont indicatifs ; l'offre à prix fixe contraignante suit après le cadrage.
LLM Application Test
CHF 8'000–15'000 Valeur indicative · 1 application
Évaluation de sécurité ciblée d'une seule application LLM ou chatbot.
RAG & Agent Security
CHF 15'000–30'000 recommandé · systèmes en production
Évaluation plus approfondie pour les systèmes avec recherche documentaire, sources de données et accès aux outils.
Programme d'AI Red Teaming
dès CHF 30 000 campagnes récurrentes
Campagnes de tests adverses continues pour les systèmes à haut risque ou en vue de la préparation aux exigences relatives au haut risque (art. 15 AI Act).
Vous ne savez pas quelle profondeur d'analyse convient ? Convenir d'un premier entretien, nous délimitons le périmètre ensemble.
Le processus est conçu pour la reproductibilité et la défendabilité ; chaque phase fournit des preuves documentées.
Nous clarifions l'architecture, les données, les outils et le rôle juridique (fournisseur ou déployeur, classe de risque selon l'AI Act) et définissons par écrit le périmètre de l'évaluation.
Nous cartographions les surfaces d'attaque, les frontières de confiance et les chemins critiques selon le OWASP LLM Top 10 et MITRE ATLAS.
Attaques semi-automatisées et manuelles, injection de prompt, exfiltration de données, traitement des sorties, abus des agents/RAG.
Chaque constat est assorti d'un niveau de gravité, des étapes de reproduction et d'une recommandation concrète de correction; mise en correspondance avec l'AI Act, ISO 42001 et ISO 27001.
Nous vérifions les mesures mises en œuvre et documentons leur efficacité.
Vous recevez un dossier de preuves destiné aux auditeurs et aux clients; pour les systèmes probabilistes, nous recommandons des campagnes récurrentes.
Ce que les trois disciplines ci-dessus signifient pour la sécurité de vos systèmes d'IA :
Parce que nous construisons nous-mêmes des systèmes LLM et IA, nous connaissons les vulnérabilités issues du développement, et pas seulement des listes de contrôle, de l'injection de prompt aux agents non sécurisés.
OWASP Top 10 for LLM Applications, MITRE ATLAS et NIST AI RMF, mis en correspondance avec ISO/IEC 42001 et norme ISO 27001 Annexe A.
Chaque constat technique fait simultanément l'objet d'une qualification juridique (art. 15 AI Act), de sorte que les résultats résistent face aux clients, aux auditeurs et au conseil d'administration.
NDA et obligation de confidentialité; les constats et les données restent en Suisse. Lorsque le Dr Staiger procède à la qualification juridique, le secret professionnel de l'avocat (art. 321 CP) s'applique en outre.
Nous séparons strictement le conseil et l'évaluation, ce qui rend nos constats crédibles auprès des auditeurs.
Inventaire IA, risques et constats vérifiables sur la Plateforme Priverion, sur demande avec un nouveau test après correction.
Les deux évaluations ont leur place. Un fournisseur de LLM cloud existant sécurise son modèle, et non votre application qui l'entoure. Le tableau suivant montre pourquoi un test d'intrusion classique ne couvre pas les risques propres à l'IA.
| Aspect | Test d'intrusion classique | AI Security / test d'intrusion LLM |
|---|---|---|
| Objet de l'évaluation | Web, réseau, API, infrastructure | LLM, RAG, agents, chaîne d'approvisionnement du modèle |
| Comportement du système | Déterministe | Probabiliste / stochastique |
| Attaques de référence | OWASP Top 10 (Web) | Injection de prompt, poisoning, excessive agency |
| Cadre de référence | OWASP, PTES, OSSTMM | OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS, NIST AI RMF |
| Attaques indirectes | Rarement pertinent | Central (injection de prompt via RAG/web) |
| Rythme des tests | Reproductible ponctuellement | Campagnes répétées recommandées |
| Lien avec la conformité | norme ISO 27001 Annexe A | ISO 27001 Annexe A, art. 15 AI Act, ISO 42001 |
Le test d'intrusion classique et la sécurité de l'IA se complètent ; nous réalisons également le test d'intrusion classique ainsi que l' Analyse de vulnérabilités führen wir ebenfalls durch.
Groupe industriel réglementé
Avant le déploiement interne d'un assistant de connaissances basé sur RAG, nous avons testé le système contre l'injection de prompt indirecte et l'accès aux données entre locataires. Trois chemins critiques menant à la divulgation de documents non validés ont été fermés avant la mise en production et confirmés lors du nouveau test. (Anonymisé, industrie réglementée.)
Fournisseur SaaS dans le domaine de la santé
Pour un fournisseur disposant d'un agent orienté client utilisant des outils, nous avons élaboré un modèle de menaces et un dossier de preuves rendant les aspects de robustesse et de cybersécurité (au regard de l'art. 15 AI Act) démontrables auprès des clients et des auditeurs. (Anonymisé, SaaS de santé.)
Notre outil : LexCommand
LexCommand est notre IA juridique interne, adossée à des citations, pour le droit de la Suisse, de l'Allemagne, de l'Autriche et de l'UE. Développée et exploitée de manière souveraine en Suisse par Priverion GmbH, l'entreprise derrière SIDD. Nous ne faisons pas que prôner la souveraineté des données et la traçabilité, nous les avons intégrées dans notre propre outil, en complément de la Plateforme Priverion.
L'IA fonctionne en auto-hébergement sur une infrastructure suisse, sans LLM cloud externes. En tant qu'entreprise suisse indépendante sans société mère étrangère, nous traitons vos documents dans un environnement que nous maîtrisons.
Chaque affirmation juridique renvoie à une source primaire consultable, sinon elle n'apparaît pas. Nos recommandations deviennent ainsi vérifiables et auditables, au lieu de seulement paraître plausibles.
LexCommand prend en charge la recherche, le recoupement et le sourcing. Cela réduit les délais et libère nos conseillers seniors pour le jugement et l'échange avec le client, sans rien céder sur la rigueur.
Nous examinons la protection des données, la sécurité de l'information et la sécurité de l'IA sur une base de sources partagée avec un crosswalk de référentiels. Vous voyez ainsi les obligations qui se recoupent dans une vue consolidée, au lieu de trois analyses isolées.
Concrètement pour l'audit AI Security : LexCommand étaye le rattachement juridique de chaque constat à l'art. 15 du règlement IA, à l'annexe A d'ISO 27001 et à l'ISO/IEC 42001 avec une source exacte dans le dossier de preuves, et retient, vu le décalage des échéances du règlement IA, la version de chaque norme en vigueur à la date de référence retenue.
Déterministe dans le temps (à la date du jour ou à toute date de référence), avec cloisonnement des juridictions (CH/DE/AT/EU) et un vérificateur de citations à la fin de chaque réponse.
L'évaluation est basée sur un projet. Une seule application LLM se situe généralement entre CHF 8'000–15'000, les systèmes RAG et agents entre CHF 15'000–30'000, et les programmes red-team continus à partir de CHF 30'000. Le prix fixe contraignant est établi après le cadrage.
Pour un premier état des lieux, oui. Comme les systèmes d'IA sont probabilistes et que les modèles, prompts et sources de données évoluent, nous recommandons des campagnes répétées. Une évaluation est un instantané, pas une garantie durable.
Le fournisseur sécurise le modèle, pas votre application. L'injection de prompt, le traitement non sécurisé des sorties, les droits d'agent excessifs et le RAG manipulé surviennent dans votre intégration, c'est précisément là qu'intervient notre évaluation.
Une seule application LLM est généralement évaluée et documentée en une à deux semaines. Les systèmes RAG et agents prennent plus de temps. Nous planifions le nouveau test après la correction des constats.
Non, une conformité garantie n'existe pas. Nous fournissons des constats techniques et des preuves qui contribuent à satisfaire les exigences (futures) de l'art. 15 AI Act (exactitude, robustesse, cybersécurité) et norme ISO 27001 Annexe A qui rendent votre diligence démontrable. Cela ne remplace pas un conseil juridique au cas par cas.
Les interdictions (art. 5) et la maîtrise de l'IA (art. 4) s'appliquent depuis le 02.02.2025, les obligations GPAI depuis le 02.08.2025. La plupart des obligations relatives aux systèmes à haut risque (annexe III) étaient initialement prévues à partir du 02.08.2026. À la suite de l'accord provisoire sur le « Digital AI Omnibus », elles devraient être reportées respectivement au 02.12.2027 (annexe III) et au 02.08.2028 (annexe I). Au 18.06.2026, cet accord n'avait pas encore été publié au Journal officiel de l'UE et n'est donc pas définitif ; jusqu'à son adoption formelle, les délais initiaux s'appliquent formellement. Par précaution, nous planifions selon les deux scénarios. Les exigences de l'art. 15 (exactitude, robustesse, cybersécurité) suivent le calendrier des systèmes à haut risque. Nous mettons cette information à jour en continu.
Nous travaillons en responsabilité partagée. Les constats de sécurité de l'IA s'intègrent dans un ISMS existant et dans le travail du CISO und délégué à la protection des données (DPO) ; l'analyse d'impact sur les droits fondamentaux (FRIA, art. 27 AI Act), dans la mesure où elle s'applique à votre système, peut être menée parallèlement à l'AIPD (art. 35 RGPD). Sur demande, nous associons l'évaluation à nos prestations ISMS/ISO 27001, Test d'intrusion et au rôle d' AI Officer.
Dernière révision : 18.06.2026 par le Dr Dominic Staiger. Cette page ne remplace pas un conseil juridique au cas par cas.
Nous évaluons vos systèmes LLM, RAG et agents selon OWASP, MITRE ATLAS et au regard de l'art. 15 AI Act, et livrons des constats qui résistent face aux clients, aux auditeurs et au conseil d'administration.