Comprenez ce que les équipes IA peuvent (et ne peuvent pas) garantir en sécurité, où se cachent les angles morts et quels garde-fous pratiques déployer pour livrer des applications construites par IA plus sûres.
« Application construite par IA » peut désigner plusieurs choses ; ici le terme est utilisé largement. Il inclut :
L’objectif est simple : réduire le risque sans prétendre atteindre une sécurité parfaite. L’IA accélère le développement et la prise de décision, mais elle change comment les erreurs se produisent — et à quelle vitesse elles peuvent se propager.
Il s’adresse aux fondateurs, responsables produit et équipes d’ingénierie qui n’ont pas de fonction sécurité à plein temps — ou qui ont un support sécurité mais ont besoin de conseils pratiques compatibles avec le rythme de livraison.
Vous apprendrez quelles « garanties de sécurité » vous pouvez raisonnablement avancer (et lesquelles éviter), un modèle de menace léger utilisable pour le développement assisté par IA, et les angles morts les plus fréquents quand les LLM touchent au code, aux dépendances, aux outils et aux données.
Vous verrez aussi des garde-fous peu glamour mais efficaces : contrôle d’identité et d’accès, isolation des locataires, gestion des secrets, workflows de déploiement sûrs, ainsi que monitoring et contrôles anti-abus qui aident à détecter les problèmes tôt.
Ce n’est pas un guide de conformité, ni un substitut à une revue sécurité, ni une check-list magique qui sécurise toute application. La sécurité se partage entre personnes (formation et responsabilités), processus (revues et gates de release) et outils (scanners, politiques, logs). Le but est de rendre cette responsabilité partagée explicite — et maîtrisable.
Les « garanties » autour des applis construites par IA sont souvent sous-entendues plutôt qu’explicites. Les équipes entendent des choses comme « le modèle ne fuit pas de secrets » ou « la plateforme est conforme », puis transforment mentalement ces phrases en promesses globales. C’est là que les attentes divergent de la réalité.
On voit ou l’on infère souvent des affirmations du type :
Certaines de ces affirmations peuvent être partiellement vraies — mais elles sont rarement universelles.
Les garanties réelles ont des limites : quelles fonctionnalités, quelles configurations, quels environnements, quels flux de données, et pour combien de temps. Par exemple, « nous n’entraînons pas sur vos données » n’est pas la même chose que « nous ne les conservons pas », et les deux diffèrent de « vos admins ne peuvent pas les exposer accidentellement ». De même, « sécurisé par défaut » peut s’appliquer aux templates de démarrage, mais pas à chaque chemin de code généré après plusieurs itérations.
Un modèle mental utile : si une garantie dépend de vous pour activer un toggle, déployer d’une certaine façon ou éviter une intégration, ce n’est pas une garantie globale — c’est conditionnel.
Les vendeurs peuvent livrer des fonctionnalités ; les résultats dépendent toujours de votre modèle de menace, de la configuration et de la rigueur opérationnelle.
Si ce n’est pas mesurable, ce n’est pas une garantie.
Demandez ce que vous pouvez vérifier : périodes de rétention par écrit, limites d’isolation documentées, couverture des logs d’audit, périmètre des tests d’intrusion, et une répartition claire des responsabilités (ce que le fournisseur sécurise vs ce que vous devez sécuriser).
Si vous utilisez une plateforme de type vibe-coding comme Koder.ai (génération d’apps pilotée par chat avec des agents en coulisses), appliquez la même grille : traitez le « on le génère pour vous » comme de l’accélération, pas comme une promesse de sécurité. La question utile est : quelles parties sont standardisées et répétables (templates, pipelines de deploy, rollback) et lesquelles nécessitent encore vos propres contrôles (authZ, scoping des locataires, secrets, gates de revue).
Vous n’avez pas besoin d’un document de 40 pages pour mieux décider. Un modèle de menace léger est simplement une carte partagée de : qui interagit avec votre appli, ce que vous protégez, et comment les choses peuvent mal tourner — surtout quand le code et les workflows sont partiellement générés par l’IA.
Commencez par lister les parties qui peuvent provoquer des changements ou déclencher des actions :
Cela permet de cadrer la discussion : « quel acteur peut faire quoi, avec quelles permissions ? »
Choisissez l’ensemble restreint des éléments dont l’exposition, la modification ou l’indisponibilité causerait un dommage :
Listez les endroits où une entrée traverse une frontière :
Faites ce passage rapide pour chaque nouvelle fonctionnalité :
Ce n’est pas un remplacement d’une revue sécurité complète — mais cela fait remonter de façon fiable les hypothèses les plus risquées tant que les changements restent peu chers.
L’IA peut ébaucher beaucoup de code opérationnel rapidement — mais « ça fonctionne » n’est pas synonyme de « sûr ». Nombre d’échecs de sécurité dans les applis construites par IA ne sont pas des attaques exotiques ; ce sont des bugs ordinaires et des choix par défaut peu sûrs qui s’immiscent parce que le modèle optimise la plausibilité et la vitesse, pas vos normes de sécurité.
Authentification et autorisation sont des points d’échec fréquents. Le code généré peut :
isAdmin: true) au lieu de vérifications serveur.\n- Oublier le scoping par locataire, permettant à un utilisateur d’accéder aux enregistrements d’un autre en changeant un ID.Validation d’entrée est un autre classique. Le code peut valider le chemin heureux mais rater des cas limites (tableaux vs chaînes, astuces Unicode, entrées extrêmement volumineuses) ou concaténer des chaînes dans des requêtes SQL/NoSQL. Même en utilisant un ORM, il peut construire des filtres dynamiques dangereux.
Mauvaise utilisation de la crypto se manifeste par :
Les modèles reproduisent souvent des motifs ressemblant à des exemples publics. Ainsi, vous pouvez obtenir du code :
Commencez par des templates sécurisés : squelettes de projet pré-approuvés avec auth, logging, gestion d’erreurs et choix par défaut sûrs. Ensuite, exigez une revue humaine pour tous les changements sensibles en sécurité — flux d’auth, contrôles de permission, couches d’accès aux données, et tout ce qui touche aux secrets.
Ajoutez des contrôles automatisés qui ne dépendent pas d’humains parfaits :
Si vous générez des applis via Koder.ai (fronts React, back ends Go, PostgreSQL), considérez les templates comme votre contrat : intégrez une autorisation « deny-by-default », le scoping des locataires, des headers sûrs et du logging structuré une fois, puis contraignez l’IA à opérer à l’intérieur de ces frontières. Profitez aussi des fonctionnalités de plateforme qui réduisent le risque opérationnel — comme les snapshots et rollback — mais ne confondez pas rollback et prévention.
Les régressions de sécurité arrivent souvent sous forme de « petits refactors ». Mettez en place quelques tests à fort effet :
L’IA peut générer une fonctionnalité rapidement, mais l’« appli » que vous déployez est souvent un empilement de code d’autres personnes : packages open-source, images de base de conteneur, services managés, scripts d’analytics, et actions CI/CD. C’est excellent pour la vitesse — jusqu’à ce qu’une dépendance devienne votre maillon faible.
Une appli typique générée par IA peut contenir peu de code personnalisé et des centaines (ou milliers) de dépendances transitives. Ajoutez une image Docker (avec paquets OS), plus des services managés (où la config fait la sécurité), et vous dépendez désormais de nombreux cycles de release et pratiques de sécurité que vous ne contrôlez pas.
Commencez par des contrôles simples et applicables :
Définissez un cadence de patch explicite (ex. hebdomadaire pour dépendances, intervention immédiate pour CVE critiques). Définissez une procédure « break glass » pour upgrader rapidement quand une vulnérabilité touche la prod — étapes pré-approuvées, plan de rollback, et un responsable on-call.
Enfin, assignez une propriété claire : chaque service doit avoir un mainteneur nommé responsable des mises à jour de dépendances, du rafraîchissement de l’image de base et du maintien du SBOM et des scans en bon état.
L’injection de prompt survient quand un attaquant dissimule des instructions dans le contenu que votre appli donne au modèle (message de chat, ticket, page web, PDF), pour lui faire exécuter autre chose que ce que vous vouliez. Pensez-y comme du « texte non fiable qui répond ». C’est différent des attaques d’entrée traditionnelles parce que le modèle peut suivre les instructions de l’attaquant même si votre code n’a jamais explicitement implémenté cette logique.
Les attaques d’entrée traditionnelles cherchent à casser un parseur ou exploiter un interpréteur connu (SQL, shell). L’injection de prompt vise le décideur : le modèle. Si votre appli donne au modèle des outils (recherche, requêtes BD, envoi d’e-mails, fermeture de tickets, exécution de code), l’attaquant veut orienter le modèle pour qu’il utilise ces outils de manière dangereuse.
Considérez toutes les entrées du modèle comme non fiables — y compris les documents que vous récupérez, les pages que vous scrapez et les messages collés par des « utilisateurs de confiance ».
lookup_order(order_id) plutôt que « exécuter du SQL arbitraire ».\n- Contrainte de ce que les outils peuvent voir : ne passez pas de secrets, d’enregistrements clients complets ou de tokens admin au modèle « au cas où ».L’injection de prompt ne signifie pas « n’utilisez pas les LLM ». Cela signifie concevoir en supposant que le modèle peut être socialement ingénieré — parce que c’est le cas.
Les applis construites par IA fonctionnent souvent en « faisant circuler du texte » : l’entrée utilisateur devient un prompt, le prompt appelle un outil, le résultat devient une réponse, et de nombreux systèmes stockent silencieusement chaque étape. C’est pratique pour le debug — et c’est un chemin fréquent pour que des données sensibles se propagent plus loin que prévu.
Le lieu évident est le prompt : les utilisateurs collent factures, mots de passe, données médicales ou docs internes. Mais les fuites moins évidentes sont souvent pires :
Le risque de confidentialité n’est pas seulement « est-ce stocké ? » mais « qui peut y accéder ? » Soyez explicite sur :
Documentez les périodes de rétention par système, et assurez-vous que « supprimé » signifie réellement supprimé (y compris caches, index vecteur et sauvegardes quand c’est possible).
Concentrez-vous sur réduire ce que vous collectez et restreindre qui peut le lire :
Mettez en place des vérifications légères et répétables :
Les prototypes aidés par IA « fonctionnent » souvent avant d’être sûrs. Quand un LLM aide à générer UI, endpoints CRUD et tables de BD rapidement, l’authentification peut sembler une tâche à ajouter plus tard. Le problème est que des hypothèses de sécurité se gravent tôt dans les routes, requêtes et modèles de données ; rajouter l’auth après coup devient une réparation douloureuse.
Authentification répond à : qui est cet utilisateur/service ? (login, tokens, SSO). Autorisation répond à : qu’a-t-il le droit de faire ? (permissions, rôles, vérifs d’appartenance). Les applis générées par IA implémentent souvent l’authentification (login) mais sautent les vérifications d’autorisation cohérentes sur chaque endpoint.
Commencez par le moindre privilège : par défaut, nouveaux utilisateurs et clés API ont le minimum de permissions. Créez des rôles explicites (viewer, editor, admin) et exigez pour les actions privilégiées un rôle admin, pas simplement « être connecté ».
Pour la gestion de session, préférez des tokens d’accès de courte durée, pivotez les refresh tokens, et invalidez les sessions après changement de mot de passe ou activité suspecte. Évitez les secrets longue durée dans le stockage local ; traitez les tokens comme de l’argent liquide.
Si votre appli est multi-tenant (plusieurs organisations, équipes ou workspaces), l’isolation doit être appliquée côté serveur. Le défaut sûr : chaque requête est scoppée par tenant_id, et tenant_id vient de la session authentifiée — pas d’un paramètre de requête modifiable par le client.
Garde-fous recommandés :
Passez ceci comme vérification pré-livraison pour chaque route :
/resource/123 appartenant à quelqu’un d’autre ?\n- Chemins admin faibles : les actions « /admin » sont-elles protégées par des vérifs de rôle, pas par des URLs cachées ?\n- Scoping de locataire cassé : le serveur fait-il confiance au tenant_id envoyé dans le corps/requête ?\n- Méthodes oubliées : GET protégé, mais PATCH/DELETE non.\n- Permissions trop larges : un « membre » peut exporter des données, gérer la facturation ou inviter des admins.Si vous ne corrigez qu’une chose : assurez-vous que chaque endpoint applique l’autorisation de façon cohérente, avec le scoping du locataire dérivé de l’identité authentifiée.
L’IA accélère la construction, mais elle ne vous protège pas des erreurs les plus communes : déployer des changements non finis, divulguer des clés ou donner trop de pouvoirs à l’automatisation. Quelques garde-fous simples évitent la majorité des incidents évitables.
Traitez développement, staging et production comme des mondes différents — pas seulement des URLs différentes.
Le développement est le lieu d’expérimentation. Staging sert à tester des settings et la forme des données proches de la prod (mais sans données réelles). La production est le seul endroit qui sert de vrais utilisateurs.
Cette séparation évite des accidents tels que :
Rendez difficile le fait de « pointer dev vers prod ». Utilisez des comptes/projets différents, des bases différentes et des credentials distincts pour chaque environnement.
Règle fiable : si vous ne le colleriez pas dans un issue public, ne le collez pas dans un prompt.
Ne stockez pas de secrets dans :
Utilisez un gestionnaire de secrets (stores cloud, Vault, etc.) et injectez les secrets à l’exécution. Préférez des tokens courte durée plutôt que des clés longue durée, faites des rotations programmées et révoquez immédiatement en cas de suspicion d’exposition. Conservez une piste d’audit de qui/quand a accédé aux secrets.
Ajoutez de la friction aux bons endroits :
Si votre workflow implique une itération rapide sur une plateforme comme Koder.ai, traitez l’export du code source comme partie de votre histoire sécurité : vous devez pouvoir lancer vos propres scanners, appliquer vos propres politiques CI et faire une revue indépendante de ce qui est déployé. Les fonctionnalités comme le mode planning aident en forçant une définition explicite du design et des frontières de permissions avant qu’un agent commence à modifier le code ou à connecter des intégrations.
Si vous n’adoptez qu’un état d’esprit ici : supposez que des erreurs arriveront, puis concevez vos environnements, secrets et flux de déploiement pour que l’erreur devienne une panne bénigne — pas une fuite.
« Ça marchait en test » est un argument faible pour la sécurité des applis construites par IA. Les tests couvrent souvent des prompts attendus et des usages normaux d’outils. Les vrais utilisateurs testeront des cas limites, les attaquants sonderont les frontières, et le comportement du modèle peut changer avec de nouveaux prompts, contexte ou dépendances. Sans visibilité en runtime, vous ne saurez pas si l’appli fuit des données, appelle le mauvais outil ou s’ouvre sous charge.
Vous n’avez pas besoin d’un SIEM d’entreprise dès le jour 1, mais vous avez besoin d’une piste cohérente qui répond : qui a fait quoi, en utilisant quelles données, via quel outil, et ça a fonctionné ?
Journaux et métriques indispensables :
Évitez de logguer des champs sensibles par défaut (secrets, prompts bruts contenant de la PII). Si vous devez logger des prompts pour debug, échantillonnez et censurez fortement.
Ajoutez d’abord des détections légères :
L’abus ressemble souvent au trafic normal… jusqu’à ce que ce ne soit plus le cas. Contrôles pratiques :
Si vous ne mettez en place qu’une chose cette semaine : un journal d’audit consultable des événements d’auth + appels d’outils + accès aux données, avec alertes sur les pics inhabituels.
« Assez sécurisé pour livrer » ne signifie pas « sans vulnérabilités ». Cela signifie que vous avez réduit les risques les plus probables et les plus impactants à un niveau acceptable pour votre équipe et vos clients — et que vous pouvez détecter et réagir quand quelque chose tourne encore mal.
Commencez par une courte liste de modes de défaillance réalistes pour votre appli (prise de contrôle de compte, exposition de données, actions dangereuses d’un outil, coûts inattendus). Pour chacun, décidez : (1) quelle prévention est requise avant le lancement, (2) quelle détection est obligatoire, et (3) quel est votre objectif de récupération (à quelle vitesse vous pouvez arrêter l’hémorragie).
Si vous ne pouvez pas expliquer vos risques principaux et vos mesures d’atténuation en langage simple, vous n’êtes pas prêt à livrer.
Utilisez une checklist suffisamment courte pour être accomplie :
Ayez l’essentiel écrit et exercé :
Les plateformes qui supportent snapshots et rollback (y compris Koder.ai) peuvent accélérer significativement la réponse à incident — mais seulement si vous avez déjà défini ce qui déclenche un rollback, qui peut l’exécuter, et comment valider que le rollback a bien supprimé le comportement risqué.
Programmez du travail récurrent : mises à jour de dépendances mensuelles, revues d’accès trimestrielles, et rafraîchissement du modèle de menace quand vous ajoutez des outils, sources de données ou nouveaux locataires. Après tout incident ou quasi-incident, faites une revue sans blâme et transformez les leçons en tâches concrètes — pas en rappels vagues.
Considérez toute « garantie » comme limitée. Demandez :
Si vous ne pouvez pas la mesurer (logs, politiques, frontières documentées), ce n’est pas une garantie.
Les fonctionnalités de sécurité (SSO, chiffrement, journaux d’audit, scan de secrets) sont des capacités. Les résultats sont ce que vous pouvez réellement promettre (pas d'accès inter-locataires, pas d'exposition de secrets, pas d'exports non autorisés).
Vous n’obtenez des résultats que lorsque les fonctionnalités sont :
Faites un passage rapide :
Ce simple passage suffit souvent à faire remonter les hypothèses les plus risquées alors que les changements sont encore peu coûteux.
Les échecs courants sont ordinaires, pas exotiques :
isAdmin) au lieu de vérifications côté serveur.\n- Validation d’entrée insuffisante et construction de requêtes non sûres.\n- Mauvaise utilisation de la cryptographie (chiffrement maison, modes incorrects, clés codées en dur).Atténuez avec des modèles sécurisés, une revue humaine obligatoire pour le code critique, et des vérifications automatiques (SAST/DAST + tests ciblés d’autorisation).
Commencez par des contrôles simples à appliquer :
Mettez aussi en place un rythme de patch (ex. hebdomadaire ; interventions le jour même pour les CVE critiques) avec un responsable nommé par service.
L'injection de prompt, c’est du contenu non fiable qui oriente le modèle pour qu’il ignore votre intention. Cela devient dangereux si le modèle peut utiliser des outils (requêtes BD, envoi d’e-mails, remboursements, déploiements).
Défenses pratiques :
lookup_order(id)) plutôt que des actions en langage libre (SQL/shell arbitraire).\n- Validez les appels d’outils avant exécution (domaines approuvés, montants max, modèles de requêtes sûrs).\n- Exigez une validation humaine pour les actions irréversibles ou à fort impact.Les plus grandes fuites sont souvent indirectes :
Réduisez l’exposition par la minimisation des données, la censure agressive avant logging, des contrôles d’accès stricts et une rétention documentée par système (y compris les sauvegardes quand c’est possible).
Appliquez l’isolation côté serveur :
tenant_id.\n- Le tenant_id provient de la session authentifiée, pas du corps de la requête.\n- Ajoutez des vérifications d’appartenance au niveau objet sur lecture/mise à jour/suppression.Testez explicitement l’IDOR : vérifiez qu’un utilisateur ne peut pas accéder à /resource/{id} d’un autre locataire même s’il devine des IDs valides.
Suivez trois règles :
Opérationnellement, tracez l’accès aux secrets (audit), faites des rotations régulièrement et traitez toute exposition suspectée comme un incident (révoquer/faire tourner immédiatement).
Signaux minimum en production :
Si vous ne pouvez pas répondre rapidement à « qui a fait quoi, avec quel outil, sur quelles données », la réponse à un incident sera lente et hasardeuse.