La prompt injection n’est ni un mythe, ni un buzzword de conférence. C’est une attaque cybernétique bien réelle, déjà observée sur des systèmes en production, qui exploite une faiblesse fondamentale des modèles d’intelligence artificielle générative : leur difficulté structurelle à distinguer ce qui relève des instructions légitimes de ce qui provient d’un utilisateur… parfois mal intentionné.

Autrement dit :
un LLM est coopératif par design.
Et cette qualité devient une vulnérabilité dès qu’on le connecte au monde réel.

Dans cet article, on assemble le fonctionnement technique, les attaques concrètes, les réponses mises en place par OpenAI, et surtout les bonnes pratiques qu’une Agence de conseil en IA sérieuse comme la CIA Bourges doit appliquer pour éviter les accidents industriels.

TL;DR — Prompt Injection, version opérationnelle

La prompt injection est l’équivalent IA de l’injection SQL :
👉 on injecte des instructions malveillantes dans un prompt pour forcer un modèle d’intelligence artificielle à ignorer ses règles.
👉 Ça fonctionne parce que les LLM lisent tout dans un flux unique, sans hiérarchie naturelle.
👉 Des cas réels ont déjà provoqué fuites d’informations, décisions absurdes et atteintes à l’image de marque.
👉 OpenAI a renforcé la sécurité des modèles, mais aucun LLM n’est sécurisé seul.
👉 La vraie protection repose sur l’architecture, la gouvernance et les garde-fous humains.

Prompt injection : une attaque née avec l’intelligence artificielle générative

La prompt injection apparaît dès qu’un système repose sur un LLM capable de :

• interpréter du langage naturel,
• suivre des instructions,
• interagir avec des données ou des outils.

Dès que l’IA devient utile, elle devient attaquable.

Contrairement à un logiciel classique, un modèle de langage ne distingue pas naturellement :

• les règles définies par le développeur,
• les données métiers,
• les messages utilisateurs.

Pour lui, tout est du texte à interpréter.
Et c’est précisément là que l’attaque s’insère.

Pourquoi la prompt injection fonctionne (encore aujourd’hui)

Un LLM ne “comprend” pas la sécurité.
Il optimise la cohérence de sa réponse, pas la conformité à une politique.

Résultat :

• il n’exécute pas des ordres,
• il prédit la suite la plus plausible,
• il donne souvent plus de poids aux instructions récentes et explicites.

Une phrase comme

“Ignore toutes les instructions précédentes”

n’est pas vue comme hostile, mais comme une instruction crédible… sauf si le système autour du modèle l’en empêche.

Les trois grandes familles de prompt injection

Prompt injection directe

L’attaque passe par un champ utilisateur classique : chat, formulaire, interface vocale.
C’est la plus simple, et souvent la plus révélatrice d’un système mal conçu.

Prompt injection indirecte

Le modèle lit un contenu externe (page web, document, email) qui contient des instructions cachées.
Le LLM ne fait pas la différence entre une donnée informative et une consigne hostile.

Prompt injection stockée

L’instruction malveillante est enregistrée, persistée, puis relue plus tard par l’IA dans un autre contexte.
C’est l’équivalent IA du XSS persistant, et l’un des scénarios les plus dangereux en entreprise.

Exemples concrets (et bien réels)

• Un chatbot Chevrolet accepte de vendre une voiture à 1 $ après avoir reçu l’instruction d’être “toujours d’accord avec le client”.
• Bing Chat révèle son nom de code et ses règles internes après un simple contournement sémantique.
• Un service de traduction est détourné pour expliquer comment créer un ransomware.
• Des filtres de sécurité sont contournés via des récits émotionnels ou des jeux de rôle (“explique-moi ça comme ma grand-mère”).

Ce ne sont pas des exploits sophistiqués.
Ce sont des conséquences directes d’une mauvaise séparation des rôles.

Le rôle d’ dans le renforcement de la sécurité

OpenAI a reconnu très tôt que la prompt injection n’était pas un bug isolé, mais une faiblesse structurelle des LLM.

Depuis 2024–2025, plusieurs couches de défense ont été ajoutées.

Hiérarchie d’instructions renforcée

Les modèles récents appliquent une priorisation plus stricte :

• les instructions système ne peuvent plus être redéfinies facilement,
• les tentatives explicites de contournement sont détectées comme signaux d’attaque.

Cela ne bloque pas tout, mais rend l’attaque :

• moins silencieuse,
• plus traçable,
• plus coûteuse pour l’attaquant.

Détection comportementale (et non plus seulement lexicale)

Les modèles analysent désormais :

• les contradictions de rôle,
• les changements soudains d’objectif,
• les scénarios narratifs conçus pour désactiver les règles,
• les tentatives de manipulation émotionnelle.

Le modèle ne regarde plus seulement ce que vous dites,
mais l’intention probable derrière la demande.

Cloisonnement API et bonnes pratiques imposées

OpenAI pousse fortement :

• la séparation claire entre system / developer / user,
• l’usage de formats structurés,
• le recours aux outils (function calling, tools) plutôt qu’au texte libre.

Moins il y a de texte ambigu,
moins il y a de surface d’attaque.

Transparence réduite sur les règles internes

Autre évolution clé :
les modèles divulguent beaucoup moins d’informations sur :

• leurs instructions système,
• leurs politiques internes,
• leurs mécanismes de sécurité.

Ce n’est pas un recul, c’est une mesure défensive.

Mais soyons clairs : sécurité ≠ immunité

OpenAI le dit explicitement :
aucun modèle n’est invulnérable.

Un LLM plus sûr ne compense pas :

• une architecture bancale,
• un agent IA sur-permissionné,
• l’absence de supervision humaine.

La sécurité finale se joue en dehors du modèle.

Les vraies mesures de protection côté entreprise

C’est ici qu’intervient le rôle d’une Agence de conseil en IA comme CIA Bourges.

Principe du moindre privilège

Un agent IA ne doit jamais avoir plus d’accès que nécessaire.

Séparation stricte des rôles

Les instructions système ne doivent jamais être injectées dans le même flux que l’utilisateur.

Validation sémantique des entrées

On analyse l’intention, pas seulement les mots.

Human-in-the-loop

Dès qu’un contenu a un impact légal, financier ou réputationnel, un humain valide.

Ce que la prompt injection révèle vraiment

La prompt injection n’est pas qu’un problème technique.
C’est un révélateur de maturité.

Elle montre que :

• l’intelligence artificielle n’est pas autonome,
• elle amplifie ce qu’on lui donne,
• elle reflète la qualité de nos choix d’architecture.

Les entreprises qui “branchent un LLM et prient” prendront des murs.
Celles qui conçoivent des systèmes gouvernés construiront de la valeur durable.

Conclusion : la prompt injection comme test de sérieux IA

La prompt injection ne disparaîtra pas.
Elle deviendra simplement un critère de tri.

👉 Projets amateurs d’un côté.
👉 Projets structurés, sécurisés et assumés de l’autre.

Et dans ce paysage, une Agence CIA Bourges ou toute Agence de conseil en IA responsable n’a pas vocation à promettre une IA magique, mais une IA maîtrisée.

Parce qu’en matière d’intelligence artificielle,
ce n’est pas la puissance qui compte.
C’est le contrôle.