Une question revient systématiquement lorsqu’une organisation structure sa gestion des risques IA : faut-il utiliser une méthodologie généraliste déjà connue, ou un référentiel spécifiquement conçu pour l’intelligence artificielle ? La réponse la plus robuste, observée dans la plupart des démarches abouties, consiste à ne pas choisir : EBIOS RM structure le cadrage organisationnel et la hiérarchisation des risques, tandis que MITRE ATLAS documente les scénarios d’attaque techniques propres à l’IA. L’un cadre la démarche, l’autre l’alimente en scénarios concrets et les deux s’inscrivent dans une démarche plus large de sécurité de l’IA en entreprise que ce guide a vocation à structurer.
Méthodologie EBIOS RM (ANSSI) : le cadre français de gestion des risques numériques appliqué aux systèmes d’IA
EBIOS Risk Manager, publiée par l’Agence nationale de la sécurité et des systèmes d’information (ANSSI) en 2018 et mise à jour en mars 2024, structure l’analyse de risque en cinq ateliers séquentiels et itératifs.
- Le premier cadre le périmètre de l’étude, recense les missions et les valeurs métier, puis identifie les événements redoutés associés et estime la gravité de leur impact.
- Le deuxième identifie les sources de risque et leurs objectifs visés afin de les cartographier.
- Le troisième construit des scénarios stratégiques c’est-à-dire les chemins d’attaque qu’une source de risque peut emprunter.
- Le quatrième définit les scénarios techniques et modes opératoires des sources de risque, puis évalue la vraisemblance des scénarios opérationnels qui en résultent.
- Le cinquième formalise le plan de traitement des risques étudiés et priorise les mesures de sécurité.
EBIOS RM n’a pas été conçue pour l’IA en particulier : elle sert de référence pour l’ensemble des risques numériques d’une organisation, est exigée de facto pour les entités soumises à NIS2 et recommandée par la CNIL pour les analyses d’impact RGPD. Bien que sa mise à jour de 2024 n’ajoute pas de module dédié à l’IA, la méthode reste pleinement applicable aux systèmes d’IA, y compris d’IA générative, en les traitant comme des biens supports et/ou des sources de risque dans le cadre générique des cinq ateliers.
Référentiel MITRE ATLAS : cartographie des menaces, attaques adverses et vulnérabilités des LLM et agents autonomes
Là où EBIOS RM structure une démarche organisationnelle, MITRE ATLAS documente, avec une précision qu’aucune méthode généraliste n’égale, la façon dont les systèmes d’IA sont réellement attaqués. Le référentiel, extension directe de MITRE ATT&CK appliquée aux pipelines de données, aux API d’inférence et aux processus d’entraînement, recense dans sa version de juillet 2026, 16 tactiques, 111 techniques et 83 sous-techniques, construites à partir d’incidents réels et de travaux de red team documentés plutôt que de menaces purement théoriques.
Fin 2025, le référentiel a intégré quatorze techniques spécifiquement dédiées à l’IA agentique : empoisonnement de contexte et de mémoire, altération de la configuration d’un agent, moisson d’identifiants, exfiltration via l’invocation d’un outil par un agent. Pour toute équipe exploitant des copilotes internes ou des serveurs MCP, ATLAS est désormais le référentiel qui nomme précisément les attaques auxquelles elle est exposée, là où EBIOS RM resterait plus générique sur ce périmètre spécifique.
Articulation EBIOS RM, MITRE ATLAS et OWASP LLM Top 10 : méthodologie d’analyse de risques et scénarios RAG concrets
Selon des consultants de Wavestone, environ 70 % des mesures d’atténuation recensées par MITRE ATLAS correspondent à des contrôles de sécurité déjà existants, ce qui facilite leur intégration dans les processus déjà en place plutôt que d’imposer un cadre entièrement nouveau. En pratique, la combinaison des deux référentiels suit une logique simple : lors du troisième et du quatrième atelier d’EBIOS RM, consacrés respectivement aux scénarios stratégiques et opérationnels, ATLAS fournit une bibliothèque de techniques d’attaque documentées et à jour, à la place ou en complément des scénarios génériques que la méthode ANSSI laisserait construire à dire d’expert seul.
OWASP LLM Top 10 complète cet ensemble sur un troisième plan, plus applicatif : là où EBIOS RM structure la démarche organisationnelle et ATLAS documente les techniques d’attaque au niveau du système, OWASP hiérarchise les vulnérabilités les plus critiques au niveau du code et de la configuration d’une application LLM. Les trois référentiels forment des couches complémentaires (gouvernance, menaces, vulnérabilités applicatives) plutôt que des standards concurrents entre lesquels il faudrait choisir.
Un exemple concret illustre cette articulation : pour un système RAG connecté à une base documentaire interne, l’atelier 1 d’EBIOS RM identifierait ce système comme une valeur métier critique et poserait le périmètre de l’étude. L’atelier 2 qualifierait les sources de risque plausibles : un collaborateur malveillant, un prestataire compromis, un attaquant externe ciblant la chaîne d’approvisionnement documentaire. Plutôt que d’imaginer un scénario opérationnel de toutes pièces lors des ateliers 3 et 4, l’équipe peut directement s’appuyer sur les techniques de type empoisonnement de données déjà documentées et détaillées dans ATLAS, avec leurs mesures d’atténuation associées : un gain de temps et de rigueur significatif par rapport à une construction de scénario menée uniquement à dire d’expert.
Foire aux questions (FAQ) : Mise en œuvre d’une analyse de risques IA
Quel périmètre faut-il analyser pour un système d’IA ?
L’analyse doit couvrir le modèle, les données, les prompts, les composants RAG, les API, les outils connectés, l’infrastructure et les accès utilisateurs. Le périmètre doit être adapté aux usages et à la criticité du système.
Quels livrables attendre d’une analyse de risques IA ?
L’analyse doit permettre d’obtenir une cartographie du périmètre, une hiérarchisation des risques, les scénarios de menace prioritaires et un plan d’action précisant les mesures à mettre en œuvre, les responsables et les échéances.
Quand faut-il réévaluer les risques d’un système d’IA ?
Une nouvelle évaluation est recommandée en cas de changement de modèle, de données, de fournisseur, de connexion à un nouvel outil ou de transformation d’un assistant en agent autonome. Elle doit également être envisagée après un incident ou une évolution importante des usages.
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