[{"data":1,"prerenderedAt":45},["ShallowReactive",2],{"course-garde-fous-et-securite-des-invites":3,"highlight-yaml-guardrails:\n  input:":44},{"id":4,"name":5,"slug":6,"location":7,"targetAudienceFormatMarkdown":8,"prerequisitesFormatMarkdown":9,"objectivesFormatMarkdown":10,"descriptionFormatMarkdown":11,"teachingMethodsFormatMarkdown":12,"teachingResourcesFormatMarkdown":13,"evaluationMethodsFormatMarkdown":14,"accessibilityFormatMarkdown":15,"accessMethodsFormatMarkdown":16,"minimumParticipants":7,"maximumParticipants":7,"duration":17,"reference":18,"trainerType":7,"updated_at":19,"created_at":20,"price":21,"organizationMode":22,"theme":25,"code":29,"tags":34,"metadata":35},"/api/courses/bc8a857b-b343-11f1-a993-d8ca06000363","Garde-fous et sécurité des invites","garde-fous-et-securite-des-invites",null,"Ingénieurs IA, développeurs, architectes, RSSI, responsables de la sécurité applicative.","-   Expérience du développement d'applications d'IA générative.","-   concevoir des garde-fous en entrée et en sortie d'un système d'IA générative\n-   détecter et bloquer les tentatives d'injection d'instructions\n-   évaluer l'efficacité des protections mises en place\n-   arbitrer entre niveau de protection et qualité d'expérience utilisateur","--day1--\n\n## Menaces et stratégie de défense\n\n-   Typologie des détournements : injection directe, injection indirecte, contournement des consignes\n-   Exfiltration de données par les réponses et par les outils\n-   Génération de contenus indésirables et responsabilité de l'éditeur\n-   Principes de défense en profondeur appliqués à une application d'IA\n-   Ce qu'une consigne système peut et ne peut pas protéger\n-   Travaux pratiques : mise en évidence de plusieurs contournements sur une application non protégée\n\n--break--\n\n## Filtrage en entrée\n\n-   Détection des tentatives d'injection et des motifs connus\n-   Classification des requêtes et rejet hors périmètre\n-   Séparation stricte entre instructions et données traitées\n-   Nettoyage des contenus issus de sources externes\n-   Limitation de débit et détection des campagnes d'abus\n-   Travaux pratiques : mise en place d'un filtrage en entrée et mesure du taux de détection\n\n--day2--\n\n## Filtrage en sortie et validation\n\n-   Détection de données sensibles dans les réponses\n-   Filtrage des contenus inappropriés et modèles dédiés\n-   Validation structurelle et métier des sorties avant usage\n-   Contrôle des actions demandées par le modèle avant exécution\n-   Journalisation des blocages et analyse des faux positifs\n-   Travaux pratiques : mise en place du filtrage en sortie et analyse des faux positifs générés\n\n--break--\n\n## Évaluer et exploiter les garde-fous\n\n-   Jeux de test adverses et campagnes automatisées\n-   Mesure du compromis entre protection et qualité d'expérience\n-   Supervision des garde-fous en production et alertes\n-   Mise à jour des protections face à de nouveaux contournements\n-   Documentation et preuves pour un audit de sécurité\n-   Travaux pratiques : campagne d'évaluation des garde-fous et rapport de couverture","Présentiel, distanciel, hybride","Les supports pédagogiques sont remis aux stagiaires sous format numérique et/ou papier selon les modalités de la formation.\n\nIls comprennent des supports de cours, des présentations, des fiches pratiques, des études de cas, des exercices applicatifs ainsi que des QCM d’entraînement selon la formation. (adapté au choix du formateur)\n\nLes formations s’appuient sur des moyens techniques adaptés : ordinateurs, logiciels professionnels, connexion internet, écran ou vidéoprojecteur, ainsi que des outils collaboratifs et de visioconférence pour les formations à distance.\n\nL’ensemble des supports pédagogiques est accessible pendant et après la formation afin de favoriser l’appropriation et la mise en pratique des compétences acquises.","En amont de la formation, un recueil des besoins permet de récolter des informations sur le stagiaire et ses attentes. L’évaluation se fait en cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques. En fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation et/ou un examen.\n\nUn suivi de qualité est effectué grâce à nos sessions en groupe restreint (entre 2 et 9 participants maximum). Le stagiaire émargera par demi-journée et recevra une attestation de formation.","Nous informons l’ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d’adapter les sessions selon les handicaps et les situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes vos demandes sous un délai de 48h ouvré.","Si l’une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 4 93 65 34 24 ou à l’adresse mail contact@m2g-intellect.fr. Selon votre besoin et vos attentes, nous organiserons un échange téléphonique avec le formateur pressenti afin d’adapter la formation et ses modules, puis nous vous adresserons un devis.\n\nLes dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.","14.00","L2-EXP-10","2026-09-18T11:42:27+00:00","2026-09-18T11:31:33+00:00","1760.00",{"id":23,"name":24},"/api/organization_mode_types/6","HYBRID",{"id":26,"name":27,"slug":28},"/api/themes/1bfd6e41-c2b0-4813-a29b-c9e1c486b5d0","Intelligence Artificielle","intelligence-artificielle",{"id":30,"label":31,"domain":32},"/api/training_specialities/163","326 - Informatique, traitement de l’information, réseaux de transmission des données",{"label":33},"32 - Communication et information",[],{"desc-accroche":36,"Description":37,"icon-color":38,"icon-name":39,"code-langage":40,"code-snippet":41,"courte-description":42,"titre-accroche":43},"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.","Cette 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.","#115E59","mdi:shield-lock-outline","yaml","guardrails:\n  input:\n    - type: prompt_injection\n      action: block\n    - type: pii_filter\n      action: redact\n  output:\n    - type: toxicity\n      threshold: 0.8\n      action: block\n    - type: action_validation\n      require_approval: true","Formation experte sur les garde-fous des systèmes d'IA générative : filtrage, détection d'injections et mesure réelle de l'efficacité des protections.","Structurez la couche de protection de vos systèmes d'IA générative pour bloquer l'injection d'instructions sans dégrader l'expérience.","\u003Cpre class=\"hljs\">\u003Ccode class=\"language-yaml\">\u003Cspan class=\"hljs-attr\">guardrails:\u003C/span>\n  \u003Cspan class=\"hljs-attr\">input:\u003C/span>\n    \u003Cspan class=\"hljs-bullet\">-\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-attr\">type:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">prompt_injection\u003C/span>\n      \u003Cspan class=\"hljs-attr\">action:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">block\u003C/span>\n    \u003Cspan class=\"hljs-bullet\">-\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-attr\">type:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">pii_filter\u003C/span>\n      \u003Cspan class=\"hljs-attr\">action:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">redact\u003C/span>\n  \u003Cspan class=\"hljs-attr\">output:\u003C/span>\n    \u003Cspan class=\"hljs-bullet\">-\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-attr\">type:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">toxicity\u003C/span>\n      \u003Cspan class=\"hljs-attr\">threshold:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-number\">0.8\u003C/span>\n      \u003Cspan class=\"hljs-attr\">action:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">block\u003C/span>\n    \u003Cspan class=\"hljs-bullet\">-\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-attr\">type:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">action_validation\u003C/span>\n      \u003Cspan class=\"hljs-attr\">require_approval:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-literal\">true\u003C/span>\u003C/code>\u003C/pre>",1789740845167]