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Pour ancrer les apprentissages et encourager la dynamique collective.
Garde-fous en entrée et en sortie, détection des injections d'instructions, validation des actions déclenchées, mesure de l'efficacité des protections et arbitrage sécurité/expérience utilisateur.
guardrails:
input:
- type: prompt_injection
action: block
- type: pii_filter
action: redact
output:
- type: toxicity
threshold: 0.8
action: block
- type: action_validation
require_approval: trueCette formation traite la couche de protection qui entoure un modèle d'IA générative en production : conception de garde-fous en entrée pour filtrer les requêtes à risque, garde-fous en sortie pour contrôler le contenu généré, détection des tentatives d'injection d'instructions et validation des actions déclenchées par le système avant exécution. Chaque protection mise en œuvre est mesurée sur des jeux de tentatives de contournement réalistes, afin d'établir son efficacité réelle plutôt que de multiplier les couches de filtrage sans visibilité. La formation aide également à arbitrer entre niveau de protection et qualité de l'expérience utilisateur. Elle s'adresse aux ingénieurs IA, développeurs, architectes, RSSI et responsables de la sécurité applicative.
Les objectifs
concevoir des garde-fous en entrée et en sortie d'un système d'IA générative
détecter et bloquer les tentatives d'injection d'instructions
évaluer l'efficacité des protections mises en place
arbitrer entre niveau de protection et qualité d'expérience utilisateur
Public visé
Ingénieurs IA, développeurs, architectes, RSSI, responsables de la sécurité applicative.
Prérequis
Expérience du développement d'applications d'IA générative.
Pour ancrer les apprentissages et encourager la dynamique collective.
Pour allier flexibilité et interactions en temps réel avec le formateur.
Pour favoriser la concentration, les échanges et le confort des apprenants.