Résumé exécutif (pour les dirigeants pressés)

Les assistants IA lisent désormais vos e-mails, tickets et fichiers pour vous faire gagner du temps. Les cybercriminels y glissent des instructions cachées — des prompts IA empoisonnés — afin que votre IA les “aide” à leur place. Résultat : fuites de données, escalade de privilèges et modifications automatisées que vous n’avez jamais approuvées.

Ce qu’il faut faire dès maintenant : ajouter des défenses e-mail compatibles IA, isoler les assistants avec un accès minimal, renforcer vos chaînes d’automatisation avec validations et limites de fréquence, et garder des humains dans la boucle 24/7. Les grands acteurs considèrent désormais l’injection indirecte de prompts comme un risque majeur et recommandent une défense en profondeur, car aucun filtre isolé n’est fiable à 100 %.

Situation : l’IA est désormais à la fois un outil et une cible

L’IA rédige des réponses, résume des documents et déclenche des workflows dans Microsoft 365 et Google Workspace. Cette commodité crée une nouvelle voie d’attaque : si un cybercriminel insère du contenu que votre assistant lira ensuite, il peut orienter ses actions. Des chercheurs en sécurité et des équipes industrielles rapportent des attaques actives visant les assistants IA et les fonctionnalités IA des outils de sécurité. Les plateformes d’e-mails, de tickets et de documents deviennent des zones d’impact, car elles fournissent aux assistants le contexte exact que les cybercriminels cherchent à corrompre.

On observe également une scission du web : un monde pour les humains, un autre pour les IA. Des recherches récentes révèlent des pages web empoisonnées parallèles qui affichent un contenu bénin aux utilisateurs mais une version malveillante aux agents IA — invisible aux crawlers ordinaires. Cela rend l’attaque furtive et spécialement adaptée à la manière dont les assistants ingèrent les données.

En clair : l’IA a élargi la surface et le rayon d’explosion des attaques dans les workflows quotidiens. Il est désormais courant de trouver des prompts cachés qui détournent des assistants dans des e-mails et documents apparemment normaux.

À quoi ressemble un prompt IA empoisonné

Un prompt IA empoisonné est une instruction malveillante insérée là où votre assistant regarde : un fil d’e-mail, un commentaire dans un document partagé, une mise à jour de ticket, une note de wiki ou même le texte alternatif d’une image. Lorsqu’il ingère ce contenu, l’assistant peut suivre ces instructions cachées — par ex. divulguer un tableur, escalader un ticket ou déclencher une automatisation.

Pourquoi ça marche : les assistants sont optimisés pour suivre les instructions et considérer le contexte environnant comme fiable. Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) augmente le risque car un contexte altéré peut orienter les sorties et actions de manière invisible pour l’utilisateur. L’OWASP GenAI place désormais LLM01:2025 Prompt Injection en tête de ses risques, en soulignant que ces injections sont invisibles aux humains mais bel et bien interprétées par le modèle.

L’injection moderne ne se limite plus à “Ignore toutes les instructions précédentes”. Elle inclut des charges utiles obfusquées (ex. encodage base64/ASCII), des formats adversariaux et des prompts en “miettes” à travers plusieurs documents, activés uniquement en présence de certains plug-ins ou outils. Des équipes sécurité ont démontré des exfiltrations complètes en dissimulant des instructions dans du contenu tiers, exécutées par des assistants de type Copilot lors de résumés ou de réponses.

Pourquoi l’e-mail est un vecteur idéal

L’e-mail reste le canal universel en entreprise — et il est désormais un espace augmenté par l’IA. Les assistants parcourent les boîtes de réception et stockages pour préparer des résumés, suggérer des réponses et lancer des automatisations. Cela en fait un chemin d’ingestion à haut débit et à haute confiance pour l’IA.

L’IA générative permet aux cybercriminels de produire en masse des e-mails soignés, conformes à l’image de la marque, qui échappent aux filtres classiques. Des chercheurs ont observé des prompts malveillants cachés dans des e-mails bénins, validés par SPF/DKIM, qui ne deviennent dangereux que lorsque l’assistant les lit. Le contenu empoisonné peut rester latent plusieurs jours avant qu’un utilisateur ne demande un résumé ou un “nettoyage de boîte”, déclenchant alors les instructions.

Le danger augmente avec HTML et images : instructions dissimulées hors écran avec CSS, intégrées dans du texte alternatif, visibles pour les lecteurs d’écran et parseurs IA mais invisibles à l’œil humain. Des analyses (McKinsey, etc.) notent que les cybercriminels comme les défenseurs exploitent l’IA à grande échelle, la quantité et la qualité des contenus malveillants explosent, et l’e-mail reste le canal de distribution le moins cher.

Quand l’IA défensive devient elle-même une surface d’attaque

Les piles de sécurité modernes incluent des fonctions IA : réponses automatiques aux tickets, routage intelligent, “actions suggérées”, playbooks automatisés (SOAR/XDR/ITSM). Si une instruction malveillante s’y glisse, vos outils peuvent être trompés en révélant des données sensibles, modifiant des réglages ou créant des chemins d’escalade — transformant l’automatisation défensive en porte dérobée.

Le centre de réponse sécurité de Microsoft prévient explicitement que l’injection indirecte est répandue et recommande des mesures multicouches : filtrage de contenu, listes d’outils autorisés, vérification de provenance, et validation humaine avant toute action sensible. Bref : considérer par défaut les actions déclenchées par assistant comme non fiables.

Des recherches indépendantes le confirment : exfiltrations démontrées lors d’analyses de contenu non fiable, avec pivot depuis un e-mail ou document vers des données sensibles via API. C’est du “man-in-the-middle”, sauf que “le milieu” est votre agent IA.

Abus d’identité et problème du “député confus”

Les assistants agissent souvent au nom des utilisateurs avec de larges permissions. Les cybercriminels exploitent cela via le schéma du “député confus” : un acteur à faible privilège amène une IA à haut privilège à exécuter des actions restreintes. Dans les suites cloud, les assistants héritent souvent de droits bien supérieurs à ce qu’un humain octroierait à un stagiaire ou sous-traitant.

On observe aussi du spoofing API où des prompts poussent les assistants à appeler des APIs légitimes (Microsoft 365, Google Workspace) d’une manière non prévue : création de règles de transfert, partage externe de documents, modification de permissions restrictives. Des tests sur des systèmes de type Copilot ont montré que du contenu tiers peut influencer l’assistant sans intention explicite de l’utilisateur, entraînant fuites de données et atteintes à l’intégrité.

Risques pour les PME canadiennes

Pour les petites et moyennes entreprises (5–250 employés ; jusqu’à 50 M$ CA), l’attrait des assistants est l’efficacité. Mais le risque est silencieux et extensible :

• Fuites silencieuses de données : résumés ou réponses automatiques qui divulguent ou transfèrent des infos sensibles.
• Changements frauduleux : règles de tickets ou workflows modifiées par contenu empoisonné.
• Escalade de privilèges : IA exécutant des actions administratives au nom d’un utilisateur à droits réduits.
• Cascades d’automatisation : un message corrompu qui se propage dans résumés, tâches, tableaux de bord, recherches.
• Exposition réglementaire : sous PIPEDA et la Loi 25 au Québec, toute divulgation non autorisée ou transfert transfrontalier déclenche des obligations de notification, même sans clic humain.

Le profil NIST sur l’IA générative souligne que la puissance des attaques dépasse actuellement les mesures disponibles, poussant vers des contrôles multicouches mesurables plutôt que des solutions miracles.

Ce à quoi ressemble une bonne défense : quatre piliers de contrôle

1) Rendre les filtres compatibles IA

Les contrôles classiques (SPF, DKIM, réputation IP) ne suffisent plus. Vous avez besoin de détections adaptées aux schémas d’écriture propres aux LLM, aux indices d’instructions et aux comportements anormaux :

• Repérer à grande échelle les messages anormalement “propres” et cohérents en stylométrie.
• Signaler les textes de type instruction (ex. : “Ignore toutes les instructions précédentes…”, “Utilise ce secret…”) et les obfuscations (blocs base64/ASCII, HTML stéganographique).
• Scanner le texte alternatif des images et les zones HTML cachées ; mettre en quarantaine ou supprimer les instructions suspectes dans les e-mails, notes et tickets.
• Valider ce que vos assistants “retiennent”. Si vous utilisez des notes vectorielles ou caches de récupération, fixez une durée de vie courte, suivez la provenance et purgez ce qui échoue à la revalidation.

Des chercheurs ont documenté des prompts cachés dans des e-mails apparemment inoffensifs ; traitez le contenu comme non fiable jusqu’à preuve du contraire.

2) Isoler les assistants et appliquer le moindre privilège

Limiter le rayon d’explosion :

• Exécuter les assistants dans des environnements/espaces de travail confinés avec lecture seule par défaut.
• Restreindre les jetons et autorisations d’applications au strict minimum ; exiger une élévation (MFA + approbation) pour les actions sensibles comme le partage externe, la suppression ou les changements de permissions.
• Appliquer des contrôles Zero Trust à chaque instruction — routinière ou non.
• Maintenir des listes blanches d’outils et d’APIs afin qu’un prompt injecté ne puisse pas forcer l’assistant à appeler des services inattendus.

C’est la posture recommandée par Microsoft contre l’injection indirecte : des contrôles déterministes multicouches qui encadrent les actions indépendamment de “l’intention” du modèle.

3) Renforcer la chaîne d’automatisation

Éviter les catastrophes déclenchées par un seul message :

• Ajouter validations, garde-fous et limites de fréquence aux playbooks SOAR, ITSM et XDR.
• Faire respecter des contrôles de contexte : “Cette requête a-t-elle été initiée par un utilisateur ?”, “La source est-elle externe ou à risque ?”, “Un humain a-t-il validé le contenu ?”
• Imposer un double contrôle pour les changements de règles de routage des e-mails, de traitement de boîtes et d’escalades de tickets.
• Tout instrumenter — journaliser lectures/écritures des assistants, appels d’outils, et bloquer les exécutions automatiques lorsqu’un signal de risque est présent.

Des cas réels montrent que l’injection indirecte contourne les produits de sécurité e-mail si les actions ne sont pas encadrées. Introduisez du scepticisme dans vos workflows.

4) Garder les humains dans la boucle

Les contrôles techniques échouent discrètement si les équipes ne reconnaissent pas les comportements IA étranges. Formez vos collaborateurs à repérer les appâts anormalement polis, les changements soudains de ton “urgent”, et les assistants qui proposent des actions atypiques. Ajoutez un bouton “Signaler un comportement IA suspect” vers le SecOps pour enquêter avant que les dégâts ne se propagent.

Les guides indépendants soulignent que la validation humaine reste essentielle car les tactiques évoluent plus vite que les outils.

AFeuille de route pratique sur 30 jours

Semaine 1 — Vérification rapide des risques (DSI, RSSI, IT Ops, SecOps)

• Inventorier assistants, plug-ins et automatisations ; cartographier leurs périmètres de données et identités.
• Activer la journalisation de l’accès aux boîtes mail et dépôts documentaires par assistants ; router vers le SIEM.
• Désactiver par défaut les actions auto-exécutées ; exiger approbation pour écriture/suppression/partage externe.
• Créer une matrice des permissions assistants listant : données accessibles, actions autorisées, actions toujours soumises à validation humaine.

Semaine 2 — Hygiène e-mail & contexte (SecOps, admins M365/Google)

• Activer protections anti-phishing avancées et bannières expéditeur externe.
• Déployer des détections IA-aware pour phrases d’instruction et charges encodées ; scanner texte alternatif et HTML hors écran.
• Lancer une politique d’expiration/validation des mémoires assistants (vecteurs/notes) ; appliquer un étiquetage strict de provenance.
• Mettre en quarantaine ou supprimer le contenu suspect avant qu’il n’atteigne utilisateurs ou assistants.

Semaine 3 — Moindre privilège & Zero Trust (équipe identité, propriétaires apps)

• Faire tourner les jetons ; réduire les périmètres ; remplacer les autorisations larges par un accès restreint par ressource/site.
• Mettre en place ZTNA (Zero-Trust Network Access) et ZTAC (Zero-Trust App Control) pour isoler assistants et outils de transfert.
• Ajouter limites de fréquence + double approbation aux règles SOAR/ITSM.
• Construire listes blanches pour invocation d’outils et interdire fonctions risquées (ex. shell, récupération web externe) sauf besoin explicite.

Semaine 4 — Exercice & validation (SecOps, IR, métiers)

• Faire un exercice : un prompt IA empoisonné dans un e-mail fournisseur entraîne escalade de ticket + fuite de données.
• Mesurer le MTTR pour isoler l’identité de l’assistant, révoquer les jetons, annuler les règles modifiées et purger la mémoire corrompue.
• Publier une SOP de confinement d’incident IA concise et l’intégrer dans les playbooks IR.

Ce n’est pas théorique : plusieurs équipes ont démontré des chemins d’exfiltration via assistants et e-mails. Préparez-vous avant qu’un cybercriminel ne vous l’impose.

Approfondissement technique : détection & prévention immédiates

Indices à signaler

• Impératifs adressés à une IA : “Ignore les instructions précédentes…”, “Résume et transfère…”, “Utilise ce secret…”, “Évalue ce base64…”
• Longs blocs de type base64 (200+ caractères) proches de verbes comme decoder, execute, render, eval.
• HTML/CSS qui masque du texte hors écran (display:none, marges négatives) ou utilise police minuscule / couleur identique.
• Texte alternatif trop long ou contenant des phrases d’instructions.

Logique passerelle & SIEM (exemple de départ)

Si (phrase d’instruction OU charge encodée) ET (expéditeur externe OU nouveau fil) → mettre en quarantaine, supprimer sections risquées, et ouvrir un ticket d’analyse. Corréler avec journaux d’activité assistants ; si le même message a été lu par un assistant, élever la sévérité et révoquer toute auto-action en attente.

Hygiène mémoire assistants

• Durées de vie courtes pour notes vectorielles et extraits récupérés.
• Étiqueter chaque fragment (source, expéditeur, heure, score de risque).
• Bloquer récupération depuis sources échouant DMARC ou domaines nouveaux/non fiables.
• Construire une liste blanche de “contexte sûr” (wiki interne, SharePoint validé, fournisseurs approuvés) et exiger validation humaine avant tout autre apprentissage.

Usage d’outils & APIs

• Exiger une liste blanche explicite pour appels d’outils (ex. “envoyer e-mail”, “partager fichier”, “changer permission”).
• L’injection de prompts peut être contenue par la politique hors modèle : si le modèle propose une action sensible à partir d’un contenu externe, cette action doit passer par une approbation MFA + journalisation. Microsoft recommande exactement ce garde-fou déterministe.

Gouvernance, KPIs et responsabilités

Les contrôles ne valent que par leur suivi. Assignez des responsables clairs et suivez des indicateurs mesurables :

• Identité : % d’assistants en lecture seule ; # de jetons renouvelés (90 derniers jours).
• Hygiène e-mail : # de détections de type instruction / 1 000 e-mails ; % en quarantaine avec revue analyste.
• Sécurité automatisation : % de workflows avec double contrôle ; # de chemins auto-exécutés restants (objectif : 0).
• Préparation réponse : MTTR pour isoler un assistant ; # d’exercices trimestriels réalisés.
• Conformité : traçabilité documentée pour actions déclenchées par assistants ; journaux conservés selon politique.

Le profil NIST GenAI encourage ce passage de contrôles ad hoc à des garanties observables et basées sur les risques, alignées sur les résultats business.

Comment Fusion Cyber vous protège contre les menaces IA

Nous concevons nos contrôles en supposant que les cybercriminels cibleront à la fois vos utilisateurs et vos IA.

• Surveillance & confinement 24/7/365 : détection comportements anormaux assistants, isolement immédiat.
• Protection e-mail avancée & anti-phishing : analyse IA-aware pour détecter leurres générés par LLM et contenus cachés.
• Défense SaaS avancée : politiques de moindre privilège + monitoring comportemental Microsoft 365/Google Workspace.
• Contrôle Zero-Trust réseau & application : assistants confinés dans des garde-fous stricts.
• Chasse proactive : détection de contextes empoisonnés dans boîtes, SharePoint/Drive, tickets.
• Gestion surface d’attaque : correction des mauvaises configurations (droits trop larges, règles de transfert héritées).
• Sensibilisation & simulations phishing : formation équipes à reconnaître les leurres IA-polishés et signaler rapidement.
• Sauvegardes Microsoft 365 & Google Workspace : restauration rapide si automatisations corrompues.
• Garantie cybersécurité couvrant confinement, réponse, remédiation, éradication et reprise (plafonds applicables).

Et nous l’assumons pleinement. Notre garantie cybersécurité couvre les coûts de confinement de la menace, de réponse à incident, de remédiation, d’éradication et de reprise d’activité si une violation à l’échelle de l’entreprise survient malgré les protections en place (des limites de couverture s’appliquent).

Ce qu’il Faut Retenir

L’IA est désormais à la fois un outil et une cible. Le prompt poisoning transforme du contenu ordinaire en canal de contrôle pour les cybercriminels. Protéger votre entreprise exige une sécurité e-mail compatible IA, des garde-fous Zero Trust, des contrôles d’identité stricts pour assistants et automatisations, et une surveillance humaine 24/7 prête à intervenir.

Cette menace n’est pas théorique. Des alertes fournisseurs documentent déjà des instructions cachées dans des e-mails, des démonstrations en direct montrent des exfiltrations orchestrées par des assistants, et de nouvelles techniques livrent des pages web empoisonnées uniquement aux agents IA. Les preuves s’accumulent — et la meilleure pratique actuelle est multicouche, sceptique et mesurable.

👉 Protégez votre PME maintenant – Parlez à un expert en cybersécurité

Liens à la Une:

Protection Avancée des E-mails

SOC Managé 24/7

Microsoft sur l’Injection Indirecte

OWASP LLM01 Prompt Injection

FAQ: