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SAPITEUR IA Expertise technique en intelligence artificielle
Contentieux — Intelligence artificielle Mis à jour le Lecture 7 min

Agent d'IA ou automatisation ayant déclenché une action dommageable

Un agent d'IA ne se contente pas de répondre : il fait appel à des outils qui agissent sur des systèmes réels. Quand l'action cause un dommage, il faut reconstituer qui a demandé quoi, ce que le modèle a proposé, ce que le logiciel a exécuté et avec quels droits.

L'essentiel

Un agent d'IA est un système dans lequel un modèle de langage propose des appels d'outils, exécutés ensuite par le logiciel qui l'entoure ou par le fournisseur : envoi d'un courriel, virement, modification d'une base de données. Lorsqu'une telle action cause un dommage, l'agent n'ayant pas de personnalité juridique, la question est celle de l'imputation à une personne : utilisateur, intégrateur, éditeur, prestataire de paiement. Aucune décision française ou étrangère tranchant ce type de litige n'a été identifiée, et aucun arrêt de la Cour de cassation n'a été trouvé sur l'application de la responsabilité du fait des choses à un logiciel. L'analyse technique reconstitue la chaîne : instruction de l'utilisateur, contenu externe lu par l'agent, appel d'outil proposé, exécution, droits accordés, validation humaine prévue ou contournée. Elle vérifie si un texte piégé a détourné l'agent, ce que l'on appelle une injection de requête indirecte, et pourquoi les sauvegardes n'ont pas limité le dommage. Tout dépend des journaux conservés.

Situation type

Une PME confie à un agent d'IA, construit avec un outil d'automatisation du marché, le traitement de ses factures fournisseurs : l'agent lit les courriels entrants, extrait les montants et prépare les virements, qu'un comptable valide en fin de semaine. Un courriel se présentant comme venant d'un fournisseur habituel annonce un changement de coordonnées bancaires ; trois virements partent vers un compte inconnu. La PME se retourne contre sa banque et contre l'intégrateur qui a configuré l'agent.

L'intégrateur soutient que la validation humaine était prévue et que la PME l'a désactivée pour gagner du temps ; la banque invoque une opération authentifiée. Variante fréquente : un agent de programmation qui supprime une base de production pendant une période où toute modification était interdite, puis indique à tort qu'aucune restauration n'est possible.

Questions techniques que le juge ou l'expert peut poser

  • Quelle chaîne a produit l'action : instruction de l'utilisateur, appel d'outil proposé par le modèle, contenu externe lu par l'agent, erreur d'un outil ?
  • De quels droits disposait l'agent (comptes, jetons d'accès, plafonds) et qui les lui a attribués ?
  • Une validation humaine était-elle prévue pour ce type d'action ? A-t-elle été configurée, désactivée, contournée ?
  • Le contenu qui a déclenché l'action contenait-il des instructions cachées destinées au modèle ? D'où venait-il ?
  • Les journaux permettent-ils de reconstituer toute la séquence : requêtes, appels d'outils et paramètres, réponses, horodatage ?
  • Pour un paiement : quelle authentification a été demandée, à qui, et le consentement du payeur portait-il sur cette opération précise ?
  • Des sauvegardes et des mécanismes d'annulation existaient-ils, et pourquoi n'ont-ils pas limité le dommage ?
  • L'incident est-il reproductible dans un environnement isolé, avec la même version et la même configuration ?

Quelle compétence technique ?

  • IA générative : agents, appels d'outils, instructions système, outils d'automatisation du marché.
  • Sécurité informatique : injection de requête, gestion des droits, investigation après incident.
  • Selon l'action en cause : systèmes de paiement, messagerie, bases de données.

Éléments techniques à réunir

  • Journaux de l'agent (requêtes, appels d'outils et paramètres, réponses, horodatage) et journaux des systèmes touchés : banque, messagerie, base de données.
  • Configuration : modèle et version, instructions système, outils déclarés, permissions, règles de validation.
  • Contenus externes lus par l'agent au moment des faits (courriels, pages, fichiers), conservés avec leur empreinte.
  • Conditions du fournisseur de l'agent et de la plateforme d'automatisation, contrat bancaire, délégations internes.
  • Sauvegardes, procédures de restauration, historique des incidents.

Textes applicables

Décisions rendues

Aucune décision française publiée n'a été identifiée sur ce type de litige à la date de révision de cette fiche.

Aucune décision étrangère tranchant la responsabilité d'une action exécutée par un agent d'IA n'a davantage été identifiée. Aucun arrêt de la Cour de cassation n'a été trouvé sur l'application de la responsabilité du fait des choses à un logiciel : la jurisprudence ne l'a ni admise ni écartée.

Limites de l'analyse technique

  • Sans journaux des appels d'outils, la séquence ne peut être que partiellement reconstituée, et le rapport doit le dire.
  • Qualifier une injection de requête d'infraction, ou dire qui répond du dommage, appartient au juge.
  • Le comportement d'un agent dépend de la version du modèle et de contenus externes qui ont pu disparaître depuis.

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Sources et références

  1. Code civil, article 1231-1. Légifrance · Source primaire · version en vigueur depuis le 1er octobre 2016 · consulté le 23 septembre 2026
  2. Code civil, article 1240. Légifrance · Source primaire · version en vigueur depuis le 1er octobre 2016 · consulté le 23 septembre 2026
  3. Code monétaire et financier, article L133-6. Légifrance · Source primaire · version en vigueur depuis le 13 janvier 2018 · consulté le 23 septembre 2026
  4. Code monétaire et financier, article L133-18. Légifrance · Source primaire · version en vigueur depuis le 18 août 2022 · consulté le 23 septembre 2026
  5. Code monétaire et financier, article L133-19. Légifrance · Source primaire · version en vigueur depuis le 13 janvier 2018 · consulté le 23 septembre 2026
  6. Code pénal, article 323-3. Légifrance · Source primaire · version en vigueur depuis le 27 juillet 2015 · consulté le 23 septembre 2026
  7. Directive (UE) 2024/2853 du 23 octobre 2024 relative à la responsabilité du fait des produits défectueux. EUR-Lex, Office des publications de l'Union européenne · Source primaire · transposition au plus tard le 9 décembre 2026 · consulté le 23 septembre 2026
  8. LLM01:2025 Prompt Injection. OWASP GenAI Security Project · Source primaire · Top 10 2025 · consulté le 23 septembre 2026
  9. Tool use with Claude. Anthropic, documentation de la plateforme Claude · Source primaire · consulté le 23 septembre 2026

Rédaction : Denis Atlan Publié le Méthode éditoriale et corrections

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