Sécurité de l'IA et tests des risques
Traitez les vulnérabilités de l'IA avant qu'elles ne causent des dommages
Confiez aux experts en sécurité Applause la gestion de vos évaluations des risques et de vos opérations de red teaming, afin de contribuer à garantir la sûreté, la sécurité et l'inclusion.
Les méthodes de test conventionnelles ne détectent pas les risques les plus critiques
Tous les systèmes d'IA présentent des vulnérabilités. Les outils automatisés permettent de les identifier rapidement, mais des menaces comme l'injection de prompt, les biais, les fuites de données et la toxicité nécessitent une revue manuelle. Mais à l'échelle de l'IA, comment des humains peuvent-ils couvrir des cas extrêmes apparemment infinis, dans différentes langues, différents contextes utilisateurs et différents workflows agentiques ?
Applause combine l'automatisation et les tests en conditions réelles avec une expertise approfondie en sécurité et une documentation solide, afin de vous permettre de lancer des systèmes d'IA sûrs en toute confiance. Nos services de sécurité de l'IA et de tests des risques incluent l'évaluation des préjudices potentiels, les tests de prompts adversariaux et les missions de red teaming menées par des experts, avec des conclusions que votre équipe peut défendre en toute confiance.
L'IA nous oblige à repenser l'assurance qualité numérique
Malgré son adoption généralisée, le maintien de la qualité de l'IA reste un défi.
des organisations n'intègrent pas d'intervention humaine dans l'évaluation des performances de l'IA
des utilisateurs d'IA générative ont vu du contenu qu'ils considéraient comme biaisé
des utilisateurs d'IA ont rencontré des hallucinations depuis le début de 2026
des utilisateurs d'IA ont signalé des prompts mal compris au cours de la même période
Applause met au jour les menaces auxquelles votre IA est susceptible d'être confrontée
Applause gère entièrement les tests en conditions réelles, et non en laboratoire. Des évaluations des préjudices potentiels menées par des experts aux missions de red teaming, le périmètre des tests est adapté à votre profil de risque. L'évaluation générale des préjudices couvre une large surface de risques : biais, toxicité, inexactitude et violation de données personnelles. Les missions de red teaming vont plus loin, en utilisant une méthodologie adversariale pour sonder les vulnérabilités spécifiques qui comptent pour votre modèle, votre application et vos utilisateurs.
Applause teste tout l'éventail des risques liés à l'IA
Nous couvrons six catégories de risques, testées par des experts en sécurité et des spécialistes du red teaming IA.
Inexactitude
Hallucinations, sensibilité à la formulation des entrées, excès de confiance et difficulté à vérifier les faits
Biais
Discrimination, stéréotypes sociaux, résultats inéquitables et conflits d'intérêts
Toxicité
Discours haineux, langage obscène, insultes et contenu réservé à certaines tranches d'âge, générés par le modèle
Confidentialité
Violation de données personnelles sensibles, d'identifiants financiers, de numéros d'entreprise, d'informations juridiques, etc.
Désinformation
Contenu faux ou trompeur, y compris des informations médicales, financières et d’actualité fabriquées
Utilisation malveillante
Résultats facilitant des comportements dangereux, le trolling, la fraude ou d'autres activités illégales
Étude de cas
Red teaming et évaluation de modèle pour une entreprise de logiciels financiers
Une entreprise internationale de logiciels financiers s'est associée à Applause pour évaluer et tester son modèle fondateur de langage (FLM) en matière de sécurité, de précision et de risques potentiels avant son lancement. Applause a recruté des experts métier disposant d'une expertise dans les secteurs de la finance et du crédit afin de soumettre le modèle à des exercices de red teaming à l'aide de techniques adversariales, sur les principaux vecteurs de préjudice.
- Environ 10 000 réponses du modèle ont été évaluées afin de détecter du contenu offensant en 10 jours
- 30 directeurs financiers ont été recrutés en une semaine au sein de la communauté Applause pour tester l'agent IA Analyste financier
- Le modèle FLM a halluciné des produits financiers, des adresses et des informations personnelles, révélant le besoin d'un affinage du modèle
- Des problèmes critiques ont été résolus en matière de sécurité, de précision et de préjudices propres au domaine avant le lancement
Fonctionnement des services de sécurité de l'IA et de tests des risques d'Applause
Nous proposons un processus en cinq étapes, de la définition du périmètre des risques à la documentation des conclusions.
1. Définition du périmètre des risques et revue du système
Nous examinons l'architecture de votre système d'IA, ses cas d'utilisation et les zones de risque connues afin de dresser un tableau complet des vulnérabilités potentielles. Cela inclut l'identification des domaines à haut risque, la définition des catégories de préjudices et l'établissement de la taxonomie des menaces pour la mission.
2. Élaboration du plan de test et constitution de l'équipe
Nous concevons un plan de test adapté à votre profil de risque. Pour une évaluation générale des préjudices, nous constituons une équipe diversifiée de testeurs généralistes. Pour les missions de red teaming adversarial, les testeurs sont recrutés en fonction de leurs connaissances métier, de leur expertise en sécurité ou de caractéristiques démographiques pertinentes pour votre cas d'utilisation.
3. Tests et exercices adversariaux
Les testeurs exécutent le plan à l'aide de prompts libres et guidés, en couvrant l'ensemble des catégories de préjudices incluses dans le périmètre. Les exercices de red teaming utilisent des techniques adversariales telles que l'injection de prompt, les exploits par jeu de rôle, la manipulation au niveau des tokens et le jailbreaking. Nous sondons les vulnérabilités que les tests standard ne feraient pas apparaître.
4. Analyse et classification des risques
Les conclusions sont documentées, classées par gravité et associées aux catégories de préjudices établies au départ. Les schémas de vulnérabilité sont identifiés dans les comportements du modèle et compilés dans un rapport de risques structuré.
5. Recommandations de remédiation
Applause fournit des recommandations exploitables et peut accompagner des boucles de correction-vérification afin de confirmer que les problèmes ont été résolus. Les conclusions sont livrées dans les formats que votre équipe utilise déjà, notamment sous forme de tickets Jira, d'issues GitHub ou de rapports de risques structurés, sans ajouter de lourdeur aux processus. Un ensemble de données de référence est produit pour les tests de régression.
Des résultats complets nécessitent un partenaire de tests indépendant
Les organisations ont besoin que les conclusions issues de leurs évaluations de sécurité les aident à déterminer si leur IA peut être lancée en toute sécurité, et ces conclusions doivent résister à l'examen des équipes d'ingénierie, des dirigeants et des autorités réglementaires. Applause n'est ni un fournisseur de modèles, ni une plateforme, ni un éditeur d'outils de développement : nos conclusions ne sont donc pas influencées par un intérêt commercial à voir votre modèle bien performer.
Les équipes dédiées de red teaming IA (AIRT) apportent une expertise adversariale structurée aux missions de sécurité d'Applause, en soumettant vos systèmes à des tests de résistance face à des vecteurs d'attaque connus et nouveaux. Et les conclusions sont livrées dans les formats que votre équipe utilise déjà.
L'IA agentique introduit une nouvelle catégorie de risques
Les systèmes agentiques fonctionnent de manière autonome dans le cadre de workflows en plusieurs étapes, en appelant des outils et des API pour le compte de vos utilisateurs. Une défaillance peut entraîner une action non autorisée, une fuite de données ou un contournement de politique exécuté à grande échelle. Il est essentiel que les agents soient testés rigoureusement afin d'identifier les vulnérabilités de sécurité et d'éviter ces conséquences potentiellement catastrophiques.
Avec des évaluations des préjudices menées par des experts et des missions de red teaming, Applause teste toute la chaîne de comportement des agents, de la réception du prompt à l'utilisation des outils, jusqu'à la sortie finale. Chaque mission prend en compte la sécurité et les tests des risques tout au long du cycle de développement agentique, et produit des traces annotées des appels d'outils, une taxonomie des échecs et une boucle de correction-vérification afin de confirmer la remédiation.
Le red teaming est désormais une exigence de conformité
Étant donné que les organisations des secteurs à forts enjeux peuvent s'exposer à de lourdes conséquences en cas de non-conformité, les déploiements d'IA dans la finance, la santé, le droit et le secteur public exigent plus que des tests généralistes. Applause recrute des spécialistes qualifiés (analystes financiers, médecins diplômés, professionnels du droit, etc.) qui comprennent les obligations réglementaires et les cas limites qui définissent le risque dans votre secteur.
Décret présidentiel américain
Inclut des exigences relatives à la conduite de tests de red teaming IA
NIST
Chargé d'élaborer des lignes directrices pour l'évaluation et le red teaming des systèmes d'IA
Règlement européen sur l'IA
Exige des tests adversariaux pour les modèles d'IA à haut risque
Prêt à adopter une approche proactive de la sécurité de l'IA et des tests des risques ?
Applause peut vous aider à atténuer les risques, à valider le comportement des modèles en conditions réelles et à produire une documentation qui vous aide à lancer votre IA en toute confiance. Contactez-nous dès aujourd'hui pour démarrer.
- Accédez à une communauté mondiale de plus de 1,5 million d'experts en test et d'utilisateurs finaux dans plus de 200 pays et territoires
- Trouvez des experts métier disposant de qualifications dans votre secteur et votre environnement réglementaire
- Testez un large éventail de préjudices potentiels liés à l'IA, notamment les biais, la toxicité, l'inexactitude, la violation de données personnelles et les usages malveillants
- Recevez des conclusions de tests adversariaux documentées, classées par gravité et associées à des actions de remédiation
- Démontrez la sécurité de l'IA aux parties prenantes en ingénierie, juridique et conformité, grâce à des conclusions capables de résister à un examen approfondi
Allez plus loin en matière de qualité numérique
Des témoignages de clients aux conseils d’experts, notre Centre de ressources vous permet de mieux comprendre notre approche de la qualité numérique.