2023
Samsung · ChatGPT
Des employés collent du code source confidentiel pour le faire corriger. Le code sort de l’entreprise.
Gardez le contrôle de ce que vous confiez à l’IA.
Salariés, enseignants, chercheurs, développeurs : tout le monde utilise déjà l’IA générative. ATLAS‑AI se place entre vos équipes et l’IA. Il lit ce qui part vers les modèles, les agents et les serveurs MCP, et ce qui en revient.
L’IA qui fait l’analyse tourne elle aussi chez vous : règles, modèles et historique restent dans votre infrastructure.
Devenir bêta-testeurcontact(@)kodetis(.)com
Le film · 27 secondes
Vos équipes utilisent déjà l’IA avec vos données.
Le film montre comment ATLAS‑AI applique votre politique d’usage de l’IA, avec une IA de détection installée chez vous.
Sur votre infrastructure
L’IA qui détecte est hébergée chez vous.
Les niveaux 2 et 3 d’ATLAS‑AI sont eux-mêmes des modèles d’IA. Ils s’installent sur vos serveurs, sur votre propre moteur d’inférence, et n’appellent aucun service en ligne. L’IA de vos équipes peut être en ligne ou chez vous ; celle d’ATLAS‑AI reste dans votre infrastructure.
votre infrastructure
sur le poste
L’agent
Il applique le niveau 1 sur place : les règles bloquent les secrets et les attaques connues, sans modèle ni GPU. Il remonte ses analyses au moteur central.
sur votre serveur
Le moteur central
Il fait tourner les deux modèles : l’analyse du sens (niveau 2) et l’arbitrage (niveau 3). Il fusionne les verdicts et alimente la console de supervision.
sur votre serveur
La console
Verdicts, signalements et historique, consultés et qualifiés par vos équipes.
dans vos applications
Vos applications
Une application interne peut aussi faire lire chaque prompt avant le modèle, et chaque réponse avant de la rendre.
Aucune requête n’est envoyée à un service tiers pour être analysée.
Constat
L’IA devient une nouvelle surface d’attaque.
Messagerie
antispam
Site web
pare-feu web
Réseau
pare-feu
Postes
antivirus
- nouveau
IA
aucune protection
L’IA lit vos données et peut agir : une simple phrase suffit à la détourner.
Deux incidents réels
2025
EchoLeak · Microsoft 365 Copilot
Un e-mail piégé contient des consignes cachées. L’assistant les suit, sans que l’utilisateur clique sur quoi que ce soit.
Risques
Deux risques à retenir.
01
ce qui sort
La fuite de données
Un fichier client, un dossier patient, une copie d’élève, une clé d’accès collés dans un service d’IA externe. Une fois envoyés, ils sont sortis de chez vous.
02
ce qui entre
La manipulation de l’IA
Un document ou un e-mail piégé porte une consigne cachée qui détourne l’IA. Si elle est branchée sur des outils ou des serveurs MCP, la consigne détournée devient une action.
Pour qui
Pour qui, et pour quoi faire.
Entreprises
Des données clients et des secrets
Savoir ce que vos équipes envoient à l’IA, et pouvoir le prouver : chaque requête reçoit un verdict, et les signalements arrivent dans votre console.
Écoles et universités
Des élèves, des étudiants, de la recherche
Des données d’élèves, des copies, des travaux de recherche non publiés. ATLAS‑AI tourne sur les serveurs de l’établissement : rien n’est envoyé à un service tiers pour être analysé.
Santé et pharmacie
Des patients et des formules
Des dossiers patients, des résultats d’essais, des formules. Ces données ne doivent pas partir vers une IA en ligne, et vous devez pouvoir montrer qu’elles ne sont pas parties.
Dans votre équipe
RSSI
« Qu’est-ce que mes équipes envoient à l’IA, et comment je le prouve ? »
Chaque requête reçoit un verdict. Les signalements arrivent dans la console de supervision, où un analyste les qualifie. La position d’ATLAS‑AI face à l’OWASP GenAI LLM Top 10 2026 est écrite risque par risque.
Le référentielDéveloppeur
« Je veux coder avec l’IA sans laisser fuir une clé ni me faire manipuler. »
L’agent installé sur votre poste lit chaque requête. Le niveau 1 bloque sur place une clé, un jeton ou une attaque déjà connue ; les niveaux 2 et 3 signalent le reste.
La défense en profondeur
Défense en profondeur
Trois niveaux, dont un seul est obligatoire.
Le niveau 1 lit chaque requête et bloque seul ce qu’il reconnaît. Les niveaux 2 et 3 analysent en parallèle et signalent ce qu’ils repèrent. Tout s’exécute en local.
niveau 1 · toujours actif
Bloque le connu
Les règles
Chaque message est comparé à une liste de règles, comme le fait un antivirus. Un secret ou une attaque déjà connue est bloqué sur place, sans modèle ni GPU.
niveau 2 · optionnel
Repère le reformulé
L’analyse du sens
Elle reconnaît une attaque ou une fuite à ce qu’elle dit, même reformulée pour échapper aux règles, et attribue à chaque requête un niveau de risque.
niveau 3 · optionnel
Tranche l’ambigu
L’arbitrage
Il tranche les cas que les deux premiers niveaux laissent en suspens, en tenant compte de toute la conversation, et rend un verdict motivé. Il tourne sur votre moteur d’inférence favori.
L’humain reste dans la boucle
Chaque cas qualifié renforce les trois niveaux.
Les signalements arrivent dans la console de supervision. Un analyste les qualifie, attaque ou bénin, et les trois niveaux apprennent ainsi de votre propre trafic.
Quand un niveau tombe
Chaque niveau optionnel a une posture de repli que vous choisissez avant la production : laisser passer en journalisant, ou refuser. Le niveau 1, lui, n’a aucune dépendance externe à faire tomber.
En chiffres
96 % des attaques détectées.
Test sur 3 810 requêtes, les trois niveaux actifs.
Ce que chaque niveau ajoute
- Niveau 13 %
- + Niveau 285 %
- + Niveau 396 %
3 s
au plus pour une analyse complète
0
service tiers pour l’analyse
Conformité
NIS2, ISO 27001, RGPD : ATLAS‑AI vous aide à y répondre.
Ces textes vous demandent de maîtriser ce qui sort de l’entreprise et de pouvoir le montrer. L’usage de l’IA en fait désormais partie. Voici où ATLAS‑AI s’y rattache.
| Texte | Ce qu’il demande | Ce qu’ATLAS‑AI apporte |
|---|---|---|
| ISO 27001 | Prévention de la fuite de données (mesure 8.12) | Arrête ce qui ne doit pas sortir vers une IA. |
| ISO 27001 | Journalisation et surveillance (mesures 8.15 et 8.16) | Garde la trace de chaque requête envoyée à une IA, avec son verdict. |
| ISO 27001 | Utilisation acceptable et services cloud (mesures 5.10 et 5.23) | Applique la règle de l’entreprise aux requêtes envoyées à une IA. L’inventaire des IA utilisées est en cours. |
| NIS2 | Mesures de gestion des risques (article 21) | Apporte une mesure technique, documentée, sur un risque nouveau : l’usage de l’IA. |
| RGPD | Confidentialité et sécurité du traitement (articles 5.1.f et 32) | Évite que des données personnelles partent vers un service non maîtrisé. |
| RGPD | Transferts hors de l’Union européenne (chapitre V) | L’analyse se fait sur vos serveurs, pas chez un service hors de l’Union. |
Pour les équipes techniques
Dix risques, trois positions.
L’OWASP GenAI LLM Top 10 2026 sert déjà de grille à vos contrôles. Pour chaque risque, la ligne indique ce qu’ATLAS‑AI couvre, en tout ou en partie, et où se traitent les risques qu’il ne couvre pas.
Voir les dix risques et la position d’ATLAS‑AI
Chaque filet relie un risque à la position d’ATLAS‑AI · survolez ou touchez un risque pour lire ce qui est fait
Direct · 2
Direct
LLM01
Injection de prompt
Consigne détournée, jeu de rôle, manipulation de contexte, encodage, même découpés sur plusieurs messages : lus sur chaque texte entrant, par des règles éditables.
instruction_override.nov
Direct
LLM02
Divulgation d’informations sensibles
Clés cloud et fournisseurs IA, jetons, matériel cryptographique, données personnelles : cherchés en entrée. En sortie, une réponse qui commence à livrer un secret.
OutboundSecretEcho
Partiel · 5
Partiel
LLM03
Autonomie excessive
Les appels d’outil d’un agent sont remontés et corrélés à leur session. C’est de l’observabilité ; les privilèges se décident hors moteur.
record_type="tool_use"
Partiel
LLM04
Chaîne d’approvisionnement
Les skills d’agent sont inspectés : permission joker, hook qui exécute du contenu distant, contenu caché. Dépendances et poids de modèles ne le sont pas.
Skill_HookRemoteExecution
Partiel
LLM05
Empoisonnement des données et du modèle
Un contenu empoisonné est vu quand il atteint le flux d’inférence, comme n’importe quel texte entrant. Pas dans les données d’entraînement.
direction="inbound"
Partiel
LLM08
Exposition du contexte caché
La demande d’extraction en entrée, le prompt système qui ressort en sortie. Les documents récupérés et la mémoire de l’agent ne sont pas suivis.
OutboundSystemPromptLeak
Partiel
LLM10
Traitement inapproprié des sorties
Des règles dédiées à la réponse du modèle, inertes sur le prompt. L’assainissement avant exécution reste à l’application.
direction="outbound"
Hors périmètre · 3
Hors périmètre
LLM06
Consommation non maîtrisée
Quotas et ressources se traitent sur la plateforme d’inférence, pas sur le texte.
Hors périmètre
LLM07
Désinformation
La véracité d’une réponse n’est pas évaluée.
Hors périmètre
LLM09
Faiblesses des vecteurs et embeddings
Stockage, accès et intégrité des index se traitent à la couche données.
OWASP GenAI LLM Top 10 2026
Questions fréquentes
Ce qu’on nous demande le plus souvent.
Que se passe-t-il quand une donnée sensible part vers une IA ?
ATLAS‑AI arrête la requête avant qu’elle ne parte vers l’IA, et alerte aussitôt votre équipe sécurité : votre SOC, ou la personne d’astreinte.
L’alerte arrive dans les outils que vos équipes utilisent déjà, et le détail de l’événement reste consultable dans la console. Le contrôle des fichiers joints est en cours.
Quelles IA sont couvertes ?
Déjà en bêta : les assistants de code des développeurs, et les applications internes qui appellent un modèle d’IA. Leurs requêtes passent par les trois niveaux de filtres.
En cours : l’agent sur chaque poste, l’inventaire des IA utilisées poste par poste, le contrôle des fichiers joints, et les assistants IA de bureau, en commençant par Claude Desktop.
Ensuite, à l’étude : les IA consultées dans le navigateur, et les postes Windows.
Mes données partent-elles ailleurs ?
Les filtres d’ATLAS‑AI tournent sur vos serveurs. Aucune requête n’est envoyée à un service tiers pour être analysée.
Pendant la bêta, des données de test remontent chez Kodetis, selon un périmètre fixé avec vous.
Qui voit le contenu des requêtes ?
La console montre les verdicts, les signalements et l’historique. Le contenu des requêtes y est masqué selon le rôle de la personne qui la consulte : tout le monde n’a pas à lire le fichier de paie qui a été arrêté.
Faut-il interdire l’IA à mes équipes ?
Non. Interdire ne marche pas : l’usage passe simplement par des comptes personnels. Avec ATLAS‑AI, vos équipes gardent leurs outils. Vous voyez ce qui part, et ce qui ne doit pas sortir est arrêté.
Devenir bêta-testeurUne question qui n’est pas ici ? Écrivez-nous.
Testez ATLAS‑AI dans votre secteur.
Nous cherchons des bêta-testeurs dans les entreprises, l’enseignement et la santé, pour éprouver ATLAS‑AI sur leurs usages réels de l’IA et l’améliorer avec eux. Écrivez ce qui tourne chez vous et ce qui vous inquiète en premier.
Devenir bêta-testeurcontact(@)kodetis(.)com
À propos
Conçu par Kodetis à La Réunion, en bêta.
ATLAS‑AI est conçu et développé par Kodetis, cabinet de cybersécurité à La Réunion. Il tourne chez vous, sur votre infrastructure, et il s’améliore avec ses bêta-testeurs dans les entreprises, l’enseignement et la santé.