Un front commun inédit : pourquoi l’industrie de l’IA donne l’alerte
Le 18 juillet 2025 marque une date symbolique pour l’actualité IA : pour la première fois, les géants du secteur – OpenAI, Anthropic, Meta et Google – publient une déclaration commune d’alerte sur les risques de sécurité des grands modèles de langage (LLM). Cette mobilisation exceptionnelle n’intervient pas par hasard. Après plusieurs mois d’incidents documentés et de révélations sur la capacité des LLM à être manipulés ou détournés, l’industrie ne peut plus ignorer les signaux faibles d’une crise de confiance globale.
Les événements récents en 2024-2025, dont l’émergence de nouvelles techniques d’attaque par injection de prompt, la fuite d’informations sensibles et les manipulations massives sur les réseaux sociaux, ont mis sur le devant de la scène des risques autrefois jugés marginaux. Les experts d’OpenAI, d’Anthropic, de Meta et de Google, comme l’analysent ZDNet et eMarketer, pointent l’accélération des usages en entreprise, l’adoption massive par le grand public et l’absence de cadre régulateur suffisamment robuste comme raisons principales de leur mobilisation.
L’urgence est renforcée par la difficulté croissante à contrôler et auditer le comportement des nouveaux modèles, phénomène déjà exploré dans notre article sur les risques d’autopréservation et de dérive algorithmique. Cette déclaration conjointe incarne donc une forme de » signal d’alarme » adressé aussi bien aux développeurs, aux décideurs publics qu’à l’ensemble des acteurs du numérique, sur l’absolue nécessité de repenser la sécurité des LLM dans une logique d’anticipation et de responsabilité collective.
Les risques majeurs ciblés : mensonges, manipulations, piratages…
Dans leur déclaration, OpenAI, Anthropic, Meta et Google identifient une série de risques critiques pour les LLM désormais reconnus par l’ensemble de l’écosystème de l’actualités IA. Selon l’OWASP Top 10 pour les LLM (2025), les menaces les plus préoccupantes incluent :
- Hallucinations : Génération de contenus faux ou trompeurs, pouvant propager des fausses nouvelles ou tromper les utilisateurs humains et machines.
- Manipulations et faux raisonnements : Exploitation des failles de raisonnement des modèles pour influencer des décisions (ex. campagnes de désinformation ciblée, finance, santé).
- Attaques adversariales : Soumission à des requêtes malveillantes conduisant le modèle à produire des réponses préjudiciables, voire à dévoiler des informations confidentielles.
- Injection de prompt : Altération du comportement du LLM via des instructions habilement formulées intégrées dans les requêtes utilisateurs ou tierces (voir CIO-Online).
- Détournements à grande échelle : Utilisation des chatbots IA pour orchestrer du phishing, créer des scripts de fraudes ou manipuler des résultats économiques et électoraux.
Les secteurs les plus exposés sont la finance, la santé, l’éducation, ainsi que toutes les infrastructures critiques ou dispositifs utilisant l’actu intelligence artificielle à des fins de support ou d’automatisation. L’impact n’est pas seulement économique ou technologique : la manipulation de l’information et le faux consensus généré par IA pèsent directement sur la démocratie et la confiance citoyenne, comme l’alerte le rapport publié par l’UNESCO sur les enjeux sociétaux de l’IA générative.
Face à ces périls, l’enjeu est clair : le renforcement rapide des standards et des outils de défense s’impose, tout comme la sensibilisation active des concepteurs et utilisateurs de LLM. La liste complète des principales menaces et exemples est disponible sur le site officiel de l’OWASP LLM Top 10.