
Voici comment nous mesurerons
la justesse des verdicts de l'IA
Genox n'est pas encore lancé, nous n'avons donc aucune mesure à mettre en avant. Nous prenons les choses dans l'autre sens et publions d'abord ce que nous mesurons, sur quels échantillons et qui fait la correction. Les chiffres seront publiés après la PoC et le lancement.
Nous mesurons huit indicateurs
La mesure porte sur chaque verdict rendu par Threat Correlator.
Si la colonne « Publication » ne contient aucun chiffre, c'est que nous n'avons encore rien mesuré.
| Indicateur | Ce qu'il observe | Sens souhaité | Publication |
|---|---|---|---|
| Exactitude du verdict | Taux de concordance entre le verdict de l'IA et le verdict final de l'analyste | Plus il est élevé, mieux c'est | Après la PoC |
| Taux de faux positifs et de faux négatifs | Ce qui a été pris pour une menace sans en être une, et les menaces classées à tort | Plus il est bas, mieux c'est | Après la PoC |
| Verdicts sans preuve | Part des verdicts qui ne sont reliés à aucune preuve | Objectif 0 | Après la PoC |
| Exactitude des appels d'outils | Les outils appelés pendant l'enquête et leurs arguments étaient-ils les bons ? | Plus il est élevé, mieux c'est | Après la PoC |
| Détection des citations inventées | Les journaux cités dans le verdict existent-ils vraiment ? | Le moins d'écarts possible | Après la PoC |
| Taux d'approbation humaine et d'annulation | Part des demandes approuvées et part des actions annulées après approbation | Le moins d'annulations possible | Après le lancement |
| Constance à la réexécution | Le verdict reste-t-il le même avec la même entrée, le même modèle et la même politique ? | Plus il est élevé, mieux c'est | Après la PoC |
| Délai de traitement | De l'alerte au verdict, puis du verdict à l'approbation | Plus il est court, mieux c'est | Après le lancement |
Le taux d'approbation et le délai de traitement n'ont de sens qu'avec des analystes au travail en conditions réelles, c'est pourquoi nous les reportons après le lancement. Ils sont tout de même enregistrés pendant la PoC.
Chaque indicateur a son échantillon, ses correcteurs et sa fréquence
Un chiffre publié seul ne dit pas comment il a été obtenu.
Dépliez chaque indicateur pour voir sa définition, la méthode de mesure et la raison pour laquelle nous le mesurons à part.
Exactitude du verdict par rapport au verdict final de l'analyste
Définition. Part des cas où l'étiquette attribuée par l'IA (vrai positif, faux positif, investigation complémentaire nécessaire) et le niveau de risque correspondent aux valeurs que l'analyste valide au final.
Mesure. Tous les verdicts de risque élevé ou plus sont examinés ; pour les autres, nous tirons chaque mois un échantillon aléatoire. La référence est le verdict validé par les analystes du client. Lorsque le client n'a rien validé, deux analystes Genox corrigent séparément. S'ils divergent, un troisième tranche, et nous consignons aussi le nombre de désaccords. Quand on voit d'abord le verdict de l'IA, on a tendance à le suivre : l'échantillon est donc corrigé sur un écran qui masque le verdict et le niveau de confiance de l'IA.
Pourquoi. Avec un taux global unique, les alertes à faible risque, de loin les plus nombreuses, tirent le chiffre vers le haut. Nous le ventilons donc par niveau de risque.
Taux de faux positifs et de faux négatifs
Définition. Un faux positif est un cas que l'IA a jugé menaçant et que l'analyste a validé comme normal. Un faux négatif est un cas que l'IA a clos comme normal ou à faible risque et qui s'est révélé plus tard être une menace.
Mesure. Les faux positifs sont comptés sur le même échantillon que l'exactitude. Les faux négatifs sont recherchés par deux voies : chaque mois, nous rouvrons un échantillon des alertes closes par l'IA pour qu'un analyste les examine, et nous remontons les cas découverts plus tard lors d'enquêtes sur incident ou de threat hunting pour les rattacher aux alertes de l'époque. Les chiffres issus de chaque voie sont publiés séparément.
Pourquoi. Une alerte close par l'IA de supervision, l'analyste ne la regarde plus. Compter les faux négatifs revient à compter ce qu'on ignore : le chiffre sera forcément inférieur à la réalité, et le rapport le dit tel quel.
Verdicts sans preuve (objectif 0)
Définition. Part des verdicts dont le journal ne comporte aucune preuve reliée, ou dont les phrases de justification ne renvoient à aucun identifiant de preuve.
Mesure. Tous les verdicts sont vérifiés automatiquement. Le format du journal de verdict impose un identifiant de preuve pour chaque justification ; s'il manque, le verdict passe en « preuves insuffisantes » et il est confié à une personne.
Pourquoi. Si le format l'interdit, le 0 semble acquis. Nous comptons malgré tout, parce qu'il finit toujours par exister des chemins qui échappent au contrôle. En général, c'est la voie de repli empruntée quand une étape de l'enquête dépasse le délai, ou le code de gestion des exceptions. Si un mois ne donne pas 0, nous publions la cause et la correction apportée.
Exactitude des appels d'outils
Définition. Nous vérifions si l'IA a choisi les bons outils pendant l'enquête (recherche dans les journaux, consultation des actifs, exécution en sandbox, interrogation du renseignement sur les menaces), si les arguments comme le nom d'hôte ou la plage horaire étaient corrects, si elle a omis un appel nécessaire et si elle a tenté des appels hors du périmètre autorisé.
Mesure. Des ingénieurs Genox examinent étape par étape un échantillon d'enquêtes et les notent. Les tentatives d'appel hors périmètre sont toutes comptées automatiquement, sans échantillonnage.
Pourquoi. Quand on remonte un verdict erroné, l'erreur se situe souvent dans la requête plutôt que dans le raisonnement. Une recherche dans les journaux dont la plage horaire est trop courte de 15 minutes conclut qu'il n'y a « aucune » preuve. Les appels hors périmètre relèvent du risque LLM06 Excessive Agency de l'OWASP Top 10 for LLM Applications 2025, d'où un décompte à part.
Détection des citations de journaux inventées
Définition. Nous confrontons les lignes de journal, identifiants d'événement, empreintes de fichier et chemins cités dans le verdict aux données d'origine effectivement collectées. Un journal cité qui n'existe pas ou dont le contenu diffère compte comme un écart.
Mesure. Tous les verdicts sont confrontés automatiquement. Nous interrogeons le stockage d'origine à l'emplacement cité et comparons les empreintes ; au moindre écart, le verdict est suspendu et transmis à un analyste. Nous publions le nombre de verdicts suspendus et, parmi eux, le nombre de véritables inventions.
Pourquoi. Un LLM peut inventer des lignes de journal plausibles. L'OWASP classe ce risque en LLM09 Misinformation, le NIST AI 600-1 parle de confabulation. Cette vérification ne contrôle toutefois que l'existence de la citation. Une mauvaise interprétation d'un journal bien réel est détectée par l'exactitude du verdict.
Taux d'approbation humaine et taux d'annulation après approbation
Définition. Parmi les recommandations soumises à approbation, comme l'isolement d'un hôte ou le blocage d'un compte, part que l'analyste a approuvée, modifiée ou refusée. Le taux d'annulation est la part des actions approuvées et exécutées qui ont été annulées plus tard pour le motif « verdict erroné ».
Mesure. Toutes les entrées de l'écran d'approbation sont comptées. Pour annuler une action, il faut choisir un motif, ce qui permet de séparer les levées dues à l'impact sur l'activité de celles dues à un verdict erroné. Le délai entre la demande et l'approbation est aussi conservé.
Pourquoi. Un taux d'approbation collé à 100 % peut être bon signe, ou signifier que l'analyste approuve sans lire les preuves. C'est pour cela que nous regardons aussi si les délais d'approbation se concentrent sur quelques secondes.
Constance à la réexécution
Définition. Part des verdicts qui gardent la même étiquette et le même niveau de risque lorsqu'on les réexécute avec l'entrée, la version du modèle et la version de la politique enregistrées au moment du verdict. Nous ne comparons pas la formulation, car rien ne garantit que la même phrase ressorte.
Mesure. Chaque mois, nous réexécutons un échantillon de verdicts passés. Avant de changer de version de modèle ou de politique, nous faisons passer l'ensemble des verdicts passés par la nouvelle version et comparons les résultats pour repérer les régressions.
Pourquoi. Un verdict qui change à la réexécution était à la limite, et mérite un second regard humain. Une constance élevée ne veut pas dire que le verdict est juste : répéter la même erreur donne aussi une constance élevée.
Délai de traitement
Définition. Trois intervalles : de la réception de l'alerte à la création du journal de verdict, du verdict à l'approbation, et de la réception de l'alerte à l'exécution de l'action.
Mesure. Tous les cas sont comptés à partir des journaux système. Plutôt que la moyenne, nous donnons la médiane et le percentile 90 (p90).
Pourquoi. La moyenne se laisse entraîner par quelques enquêtes longues. Un verdict rapide ne sert à rien s'il est moins exact : le délai de traitement figure donc toujours dans le même tableau que l'exactitude.
L'évaluation avant de changer de modèle ou de politique
Les indicateurs d'exploitation ne signalent une dégradation qu'une fois l'incident survenu. Avant tout changement de version, nous passons donc d'abord trois épreuves. Si la nouvelle version fait moins bien que la précédente sur l'une d'elles, elle n'est pas déployée.
Un jeu d'évaluation mis à l'écart
Nous conservons à part un jeu d'évaluation qui n'a jamais servi à l'entraînement ni à l'ajustement des prompts. Il est constitué des journaux produits en reproduisant des techniques ATT&CK avec des tests publics comme Atomic Red Team dans l'environnement isolé du Research Lab, et de jeux de données de sécurité publics. Pendant le développement, on ne l'ouvre pas : dès qu'on y jette un œil, les scores commencent à paraître meilleurs qu'ils ne sont.
Attaquer notre propre IA
Nous attaquons l'IA de supervision de Genox comme nous le faisons lors de l'évaluation de l'IA d'un client. Nous glissons des instructions dans des champs de journal comme le User-Agent, un nom de fichier ou l'objet d'un e-mail pour l'amener à abaisser son verdict, et nous essayons de lui faire appeler des outils non autorisés ou citer des preuves inexistantes. Chaque attaque réussie est conservée avec son entrée et sa réponse, puis versée dans le jeu d'évaluation suivant.
Un jeu d'injections de prompt en coréen
Les jeux d'injection publics sont presque tous en anglais et couvrent à peine les contournements en coréen. Nous construisons le nôtre, qui mêle décomposition des syllabes en lettres (jamo), écriture réduite aux consonnes initiales, mélange de coréen et d'anglais, variations d'espacement, caractères pleine chasse et jeux de rôle en registre soutenu. Nous le testons en l'insérant là où il arrive réellement dans une supervision en Corée : noms de fichiers de documents d'approbation interne, corps de fichiers HWP, objets d'e-mails coréens.
Le score sur le jeu d'évaluation n'équivaut pas aux résultats en exploitation. Les alertes d'un client ne ressemblent pas à celles de notre jeu, et cet écart n'apparaît qu'en mesurant de nouveau avec les données du client pendant la PoC.
Le client voit ces chiffres
dans le rapport mensuel
Comme l'indique le Trust Center, le rapport présente le taux de faux positifs avec les cas qui nous ont échappé.
Nous y ajoutons les conditions de mesure.
- Les huit indicateurs ventilés par niveau de risque, avec la taille de l'échantillon et la composition des correcteurs
- Le journal de verdict de chaque faux positif et faux négatif, accessible directement depuis le tableau au lieu d'un simple chiffre
- La liste des actions annulées après approbation et le motif de chaque annulation
- Les verdicts suspendus lors de la vérification des citations et la suite qui leur a été donnée
- Les versions de modèle et de politique changées dans le mois, et la comparaison de régression faite avant le changement
- Le nombre de cas sur lesquels les analystes n'étaient pas d'accord
Exemple montrant comment le rapport est organisé. Il ne s'agit ni d'un vrai rapport client ni de valeurs mesurées.
Ce que ces mesures ne disent pas
Quand on publie un chiffre, il faut aussi dire ce qu'il ne dit pas ; c'est ainsi qu'on évite les malentendus.
Le verdict de l'analyste qui sert de référence peut lui aussi être faux
L'exactitude mesure si l'IA est arrivée au même verdict que l'analyste. Si l'analyste s'est trompé, une IA qui avait raison est comptée comme fausse. C'est pourquoi nous publions le nombre de cas où les analystes divergeaient, et ces cas sont réexaminés à part.
Les faux négatifs sont toujours sous-estimés
On ne peut compter que ceux qui finissent par être découverts. Une attaque passée inaperçue jusqu'au bout n'entre pas dans ce chiffre.
Les chiffres de clients différents se comparent mal
Les journaux collectés, les règles d'alerte et le parc d'actifs varient d'un client à l'autre. Avec le même moteur, le taux de faux positifs de l'entreprise A et celui de l'entreprise B seront différents, sans que cela traduise une différence de performance du moteur. Les chiffres publiés sont toujours accompagnés de leurs conditions de mesure.
Les mois où l'échantillon est petit, les chiffres varient fortement
S'il n'y a que quelques verdicts à risque élevé dans le mois, une seule erreur fait bouger le pourcentage de beaucoup. En plus du pourcentage, nous donnons la taille de l'échantillon et l'intervalle de confiance.
Un verdict constant n'est pas forcément juste
La constance à la réexécution indique seulement si le verdict est stable. Un verdict qui se trompe à chaque fois pour la même raison a lui aussi une constance élevée. La justesse se lit dans l'exactitude du verdict.
Les cadres publics de référence
Nous avons défini les indicateurs à partir des exigences et des classifications de risque des documents publics ci-dessous.
La certification ISO/IEC 42001 est en préparation et n'est pas encore obtenue.
| Document | Partie concernée | Indicateur correspondant sur cette page |
|---|---|---|
| NIST AI RMF 1.0 (AI 100-1) | Fonction MEASURE : mesurer et documenter selon des méthodes définies les risques et les caractéristiques de fiabilité des systèmes d'IA | Publication de la définition, de l'échantillon et de la fréquence de chaque indicateur |
| NIST AI 600-1 | Risque de confabulation (production de contenus faux mais plausibles) du profil IA générative | Détection des citations inventées |
| ISO/IEC 42001:2023 | 9.1 Surveillance, mesure, analyse et évaluation | Rapport mensuel · comparaison de régression |
| OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 | LLM01 Prompt Injection, LLM06 Excessive Agency, LLM09 Misinformation | Jeu d'évaluation d'injection · exactitude des appels d'outils · détection des citations inventées |
- Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0), NIST AI 100-1, NIST, janvier 2023
- Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile, NIST AI 600-1, NIST, juillet 2024
- ISO/IEC 42001:2023 Information technology, Artificial intelligence, Management system, ISO
- OWASP Top 10 for LLM Applications 2025, OWASP GenAI Security Project
- Atomic Red Team, Red Canary
- Defeating Nondeterminism in LLM Inference, Thinking Machines Lab, septembre 2025
Pages à consulter aussi
Lire un journal de verdict
À partir d'un cas d'exemple, nous montrons étape par étape à quoi ressemble le journal de verdict qui sert à mesurer ces indicateurs.
Voir le journal de verdictTrust Center
Le calendrier de préparation des certifications, nos principes de traitement des données et ceux que nous appliquons aux verdicts de l'IA.
Trust CenterSécurité de l'IA
Une supervision où l'IA enquête et l'analyste approuve, et un espace d'essai pour attaquer l'IA interne de votre entreprise.
Voir la sécurité de l'IA