L'IA rédige désormais une grande partie des logiciels en production. Selon le rapport d'Aikido State of AI in Security and Development 2026, 24 % du code en production est désormais généré par l'IA. Cependant, 69 % des organisations ont découvert des vulnérabilités dans le code généré par l'IA et 20 % ont signalé un incident grave en conséquence.
Une grande partie des discussions sur la sécurité autour des LLM se concentre sur l'intégration de barrières de protection pour les modèles. Toutefois, on accorde beaucoup moins d'attention à la couche applicative, alors même que c'est là que bon nombre de ces incidents prennent naissance et que les barrières de protection sont inopérantes. En janvier 2025, une configuration erronée critique dans du code généré par IA a entraîné l'exposition d'e-mails, de clés API, de détails de paiement et de données personnelles pour plus de 170 applications conçues avec Lovable. Aucune barrière de protection placée en amont d'un modèle n'aurait pu l'empêcher.
Les meilleurs outils de sécurité pour LLM en 2026 sécurisent l'application autour du modèle, et pas seulement le modèle lui-même. Pour la sécurité des applications d'IA couvrant le code, la chaîne d'approvisionnement, l'environnement de développement et le cloud, Aikido Security offre la couverture la plus large, avec Snyk, Semgrep, Endor Labs et Wiz comme alternatives solides. Les barrières de protection au niveau du modèle telles que Lakera et Prisma AIRS gèrent le comportement du modèle à l'exécution, et la plupart des équipes ont besoin de ces deux aspects.
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TL;DR
Aikido Security est l'option la plus robuste pour les équipes qui recherchent une sécurité des applications LLM de niveau entreprise sur l'ensemble du cycle de vie du développement de l'IA. Il scanne le code généré par l'IA dans l'IDE, bloque les paquets malveillants et hallucinés au moment de l'installation, protège l'environnement de développement contre les menaces telles que les serveurs MCP malveillants, et suit les modèles d'IA que votre application appelle en production.
Qu'est-ce que la sécurité des applications LLM ?
Dans cet article, nous nous intéresserons à la sécurité des LLM du point de vue de l'application, ce qui implique de sécuriser le code, les dépendances et l'infrastructure autour d'un LLM. C'est bien distinct de la sécurité des modèles, qui couvre le comportement du LLM à l'exécution et est prise en charge par des barrières de protection et des outils de red-teaming tels que Lakera Guard, Prisma AIRS, NeMo Guardrails et Garak. La frontière n'est pas absolue : réaliser un test d'intrusion sur l'application déployée et ses agents, comme le fait l'AI Pentest d'Aikido par rapport au Top 10 OWASP pour les LLM et les applications d'agents, permet également de tester le comportement à l'exécution, tel que le prompt injection, du côté de l'application. Aucune couche isolée n'est suffisante à elle seule.
La recherche PromptPwnd d'Aikido a montré pourquoi le côté application mérite de l'attention. Des entrées non fiables ont été injectées dans les prompts de Gemini CLI et d'autres agents exécutés dans des workflows GitHub Actions, et ces agents ont utilisé leurs jetons privilégiés pour divulguer des secrets. Au moins cinq entreprises du Fortune 500 ont été affectées.
Le modèle était le point d'entrée pour l'attaquant, mais la vulnérabilité résidait dans le fichier de workflow, ce que les outils de sécurité des applications peuvent vérifier. Les règles SAST peuvent signaler les entrées non fiables circulant dans les prompts et les jetons privilégiés exposés aux agents, ce qui est exactement ce que les règles Opengrep d'Aikido détectent et ce que Google a corrigé dans les quatre jours suivant la divulgation.
Le Top 10 OWASP pour les applications LLM 2025 est le cadre de référence pour cet espace, et plusieurs de ses catégories concernent la couche applicative, notamment la chaîne d'approvisionnement (LLM03), la mauvaise gestion des sorties (LLM05), l'agence excessive (LLM06) et la désinformation (LLM09). Mais la taxonomie a été rédigée en tenant compte des applications LLM au runtime, et elle ne capture que partiellement les risques liés au développement assisté par l'IA.
Ces vulnérabilités apparaissent déjà dans le monde réel. Sous LLM09, des chercheurs à USENIX 2025 ont testé 16 modèles sur 2,23 millions d'échantillons de code et ont constaté que 19,7 % contenaient au moins un nom de paquet halluciné. Lorsque des prompts identiques ont été réexécutés, 43 % des paquets hallucinés sont réapparus dans chacune des 10 requêtes. Les attaquants enregistrent désormais de faux noms à l'avance, transformant les bizarreries des modèles en attaques de la chaîne d'approvisionnement.
Couvrir ces catégories nécessite plusieurs capacités distinctes. Le SAST et la détection de secrets sur le code applicatif détectent les identifiants codés en dur et les entrées non assainies circulant dans les prompts. Le SCA signale les versions de frameworks d'IA connues pour être vulnérables, tandis que la détection de malwares dans la chaîne d'approvisionnement intercepte les paquets malveillants et hallucinés. La protection de l'environnement de développement détecte les serveurs MCP malveillants distribués sous forme de paquets et les extensions compromises avant leur installation. Et le suivi de l'utilisation des LLM surveille les modèles que votre application appelle réellement, révélant ainsi les intégrations d'IA non autorisées.
Pourquoi avez-vous besoin d'outils de sécurité LLM
Le développement de l'IA a introduit de nouvelles vulnérabilités que les équipes de sécurité doivent résoudre.
- Le code généré par l'IA est livré sans révision : Avec un quart du code en production désormais généré par l'IA, la révision n'a pas suivi le rythme de la production.
- Les LLM héritent des vulnérabilités du code dans lequel ils s'exécutent : Il n'y a pas que le code écrit par l'IA qui compte. Tout code qu'un LLM lit, exécute ou dont il tire un contexte fait partie de sa surface d'attaque, ce qui est exactement ce qui a rendu PromptPwnd exploitable.
- Paquets Slopsquatted : Les attaquants enregistrent les noms de paquets que les assistants IA hallucinent, transformant une bizarrerie du modèle en une attaque de la chaîne d'approvisionnement.
- Shadow AI : Les équipes appellent des modèles que personne n'a inventoriés, envoyant des données à des fournisseurs que personne n'a approuvés.
- La pression de la conformité commence à exiger la sécurité des LLM : L'EU AI Act en est l'exemple le plus clair, et le Top 10 OWASP LLM devient le cadre de référence de facto dans les revues de sécurité.
Comment choisir un outil de sécurité LLM
Couverture de l'ensemble du SDLC de l'IA
Une plateforme qui couvre le code généré par l'IA, la chaîne d'approvisionnement qui l'alimente et l'environnement de développement qui le produit. Les outils ponctuels ne couvrent qu'une partie, et l'intégration de plusieurs fournisseurs entraîne de multiples tableaux de bord et des doublons de résultats.
Vérifie-t-il le code généré par l'IA dans l'IDE ?
Le code écrit par un assistant doit être scanné au moment de sa création, et non découvert en CI une fois qu'il est déjà dans une PR. L'IDE est la première ligne de défense contre les vulnérabilités dans le code généré par l'IA, car c'est là qu'un humain examine activement chaque ligne.
Rapport signal/bruit
L'IA a augmenté le volume de code et de résultats. Un outil incapable de trier ses propres résultats se transforme en un autre backlog.
Suivi de l'utilisation des LLM
Visibilité sur les modèles appelés par l'application, afin que l'IA fantôme (shadow AI) soit détectée avant qu'un auditeur ou un attaquant ne la trouve.
Meilleurs outils de sécurité LLM pour les applications d'IA
Aikido Security
Aikido Security couvre le cycle de vie des applications d'IA de bout en bout. Cela commence dans l'IDE, où le code généré par l'IA prend naissance, et se poursuit jusqu'à l'environnement de production où il s'exécute.
Au niveau du code, le plugin MCP d'Aikido connecte directement le moteur de sécurité d'Aikido aux outils de codage IA, exécutant automatiquement le SAST et la détection de secrets sur le code généré à l'intérieur de l'IDE. Les vulnérabilités sont détectées au moment de la création au lieu d'apparaître dans une PR ou, pire, en production. Safe Chain l'accompagne, bloquant les packages npm malveillants et hallucinés au moment de l'installation et coupant la voie d'attaque du slopsquatting avant qu'un package n'atterrisse dans votre arbre de dépendances (une correspondance directe avec OWASP LLM09).
Au niveau de l'environnement, Device Protection surveille les machines où le développement assisté par IA a lieu. Les outils de codage IA se connectent aux serveurs MCP, installent des extensions et téléchargent des paquets, et chacun de ces éléments est un canal qu'un attaquant peut exploiter. Device Protection détecte les serveurs MCP malveillants et les extensions compromises avant leur installation.
Le DSPM traite la destination des données des applications IA. Les données clients sensibles circulent vers des stockages que les outils traditionnels ne voient pas, notamment les bases de données vectorielles et les journaux de prompts, souvent sans être préalablement expurgées. Le DSPM détecte ces données exposées, évitant ainsi que les informations personnelles identifiables (PII) ne s'accumulent discrètement dans l'infrastructure utilisée par vos fonctionnalités IA.
Et en production, Zen offre un suivi de l'utilisation des LLM in-app qui indique précisément quels modèles d'IA votre application appelle en temps réel, suit la destination des données jusqu'au niveau régional, et assure la conformité de l'utilisation de l'IA afin que les intégrations non autorisées soient immédiatement détectées.
Aikido réalise également des tests d'intrusion sur l'application d'IA en cours d'exécution. Son AI Pentest exécute une évaluation alignée sur le Top 10 OWASP pour les LLM et les applications d'agents, testant le prompt injection (direct et indirect), la divulgation d'informations sensibles, l'autonomie excessive (excessive agency), l'utilisation non sécurisée d'outils, le traitement non sécurisé des sorties et l'empoisonnement de la mémoire (memory poisoning), avec en prime la possibilité de tester directement les serveurs MCP. Vous pouvez cibler une évaluation uniquement sur les fonctionnalités d'IA ou l'exécuter parallèlement à une couverture de test d'intrusion standard telle que l'IDOR, le contrôle d’accès défaillant, le SSRF et l'abus de logique métier, ce qui s'avère crucial dans la mesure où les systèmes d'agents transforment souvent une faille web classique en une chaîne d'exploitation à fort impact. Les résultats sont validés par rapport à l'application en direct, avec AutoFix et un nouveau test en un clic, fournissant aux équipes des éléments concrets pour se préparer à l'AI Act européen.
Derrière tout cela, AutoTriage effectue la déduplication, le filtrage de la joignabilité et la corrélation inter-scanners qui maintient les volumes de résultats gonflés par l'IA gérables à l'échelle de l'entreprise.
Et le RBAC, le SSO et les pistes d'audit sont présents à chaque couche, afin de répondre aux exigences de gouvernance des entreprises.
Idéal pour : Les équipes d'entreprise qui recherchent une sécurité des applications IA sur l'ensemble du cycle de vie du développement, avec le RBAC, le SSO et les pistes d'audit requis par la gouvernance.
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Snyk
La plateforme de Snyk couvre le SAST, le SCA, l'analyse de conteneurs et l'analyse IaC, avec son moteur DeepCode AI qui alimente la détection et l'analyse de code généré par IA dans l'IDE. Au cours de la dernière année, Snyk s'est repositionné comme une "Plateforme de Sécurité IA", en lançant Evo AI-SPM pour la gestion de la posture IA agentique, Agent Security pour la gouvernance des agents IA tout au long du cycle de vie, et Agent Fix pour la remédiation autonome dans l'IDE.
La valeur sûre reste le moteur AppSec traditionnel de Snyk, car la plupart de ces produits IA ont moins d'un an et n'ont donc pas encore été éprouvés à l'échelle des moteurs SAST et SCA traditionnels de Snyk. Les compromis habituels avec Snyk restent également inchangés. Le volume de résultats de Snyk est une plainte courante, et son modèle de tarification convient mieux aux grandes organisations qu'aux petites équipes.
Idéal pour: les équipes qui souhaitent une plateforme établie avec une large couverture linguistique et sont prêtes à investir dans l'outillage de posture IA en expansion de Snyk. Cependant, les équipes devraient prévoir du temps d'ajustement pour maintenir le volume de résultats gérable, et s'attendre à une tarification d'entreprise qui ne conviendra pas aux petites organisations.
Semgrep
La force de Semgrep réside dans ses règles personnalisables. Les équipes peuvent écrire leur propre logique de détection pour les modèles de code spécifiques aux LLM. Semgrep Multimodal, lancé en mars 2026, associe le moteur de règles déterministe de Semgrep au raisonnement des LLM pour réduire la charge de triage et générer des conseils de remédiation étape par étape dans les PR. Semgrep Guardian, lancé en mai 2026, est une analyse de sécurité en temps réel pour le code généré par IA qui s'exécute dans Claude Code, Cursor, Windsurf, Kiro et d'autres outils de codage agentiques. Il est livré avec trois packs de règles organisés spécifiquement destinés aux risques liés à l'IA.
Le compromis est la portée. Semgrep est une plateforme de sécurité du code, donc la protection de la chaîne d'approvisionnement au-delà de l'analyse des vulnérabilités de paquets, la défense de l'environnement de développement, le DSPM et le suivi de l'utilisation des LLM en production doivent tous provenir d'ailleurs. La fondation basée sur des règles est également toujours un facteur. La couverture dépend des packs de règles que vous activez et de la manière dont vous les configurez, bien que les packs spécifiques à l'IA que Semgrep propose maintenant fassent beaucoup plus de ce travail "out of the box" qu'auparavant.
Idéal pour : Les équipes d'ingénierie de sécurité qui souhaitent écrire et ajuster leurs propres règles de détection, et qui sont à l'aise avec une plateforme axée sur le code plutôt qu'une suite de sécurité complète. Mais vous aurez toujours besoin d'une couverture distincte pour la protection de la chaîne d'approvisionnement, les menaces de l'environnement de développement et la visibilité de l'utilisation des LLM en production.
Endor Labs
Endor Labs est une plateforme unifiée couvrant le SCA, le SAST, la détection de secrets, l'analyse de conteneurs et la détection de paquets malveillants via son Package Firewall. Côté IA, Endor découvre les modèles d'IA intégrés à votre codebase, génère des AI-BOMs et propose une évaluation des risques pour les modèles provenant de dépôts publics comme Hugging Face. Leur serveur AURI MCP se connecte directement à Cursor, Claude Code, Copilot et d'autres assistants de codage IA pour une analyse en temps réel au fur et à mesure que le code est écrit.
Mais Endor ne couvre pas l'environnement de développement au-delà des plugins IDE (pas de protection contre les serveurs MCP malveillants en tant que menaces installées), ne s'exécute pas en production (pas de suivi de l'utilisation des LLM, pas de protection des applications en runtime), et ne fait pas de DSPM.
Idéal pour : les équipes dont le risque IA principal est la chaîne d'approvisionnement open source, mais si vos risques incluent le code généré par IA dans l'IDE, les serveurs MCP malveillants sur les machines des développeurs, ou les appels de modèles non autorisés en production, vous aurez besoin d'une solution complémentaire.
Wiz
Wiz aborde la sécurité de l'IA depuis le cloud. Son AI-SPM découvre les services IA, les modèles et l'infrastructure d'entraînement à travers les environnements cloud et signale les mauvaises configurations et les expositions. Wiz DSPM étend cette découverte aux bases de données vectorielles et aux journaux de prompts où les données sensibles adjacentes à l'IA ont tendance à s'accumuler. Wiz Code, lancé pour s'étendre au workflow des développeurs, couvre le SAST, le SCA, la détection de secrets et l'analyse IaC avec des plugins IDE pour VS Code, JetBrains et Lovable. Depuis la clôture de l'acquisition par Google en mars 2026, Wiz continue d'opérer sous sa propre marque au sein de Google Cloud.
La couverture de Wiz s'amincit aux premiers stades du pipeline de développement IA. Il n'y a pas de blocage à l'installation pour les paquets malveillants (Wiz les identifie après coup plutôt que de les intercepter avant l'installation), pas de protection de l'environnement de développement contre les serveurs MCP malveillants, et pas de suivi de l'utilisation des LLM au niveau des requêtes au sein de l'application.
Idéal pour : les équipes de sécurité dont la question de sécurité IA est la visibilité à l'échelle du cloud, mais si votre objectif est d'arrêter les vulnérabilités liées à l'IA avant qu'elles n'atteignent la production (bloquer les paquets malveillants avant l'installation, détecter les menaces des serveurs MCP sur les machines des développeurs, suivre les appels de modèles en production), les forces de Wiz se situent plus en aval que vous ne le souhaiteriez.
Outils de sécurité des modèles et de barrières de protection
Les outils ci-dessus sécurisent l'application autour du modèle. L'autre versant de la sécurité des LLM protège le comportement du modèle à l'exécution, grâce à des barrières de protection des entrées et des sorties ainsi qu'au red-teaming. La plupart des équipes ont besoin des deux, car une barrière de protection située en amont du modèle ne peut pas corriger un fichier de workflow non sécurisé, et la sécurité des applications ne peut pas bloquer une évasion (jailbreak) au moment de l'inférence. Ce secteur se consolide rapidement, plusieurs leaders ayant intégré de plus grandes plateformes, aux côtés d'options open source solides.
Parmi les autres acteurs de ce domaine figurent Giskard et Mindgard pour les tests d'IA et le red-teaming, ainsi que Zenity pour la gouvernance des agents IA et des copilotes. Aikido se positionne en partie sur cette couche côté application : son outil AI Pentest teste l'application déployée et ses agents face aux risques du Top 10 OWASP pour les LLM (comme l'injection de requêtes/prompt injection), tandis que les outils présents ici se concentrent sur le blocage et la surveillance du comportement du modèle en production. Ces deux approches sont complémentaires plutôt que concurrentes.
