[{"data":1,"prerenderedAt":45},["ShallowReactive",2],{"course-securite-des-applications-d-ia-generative":3,"highlight-yaml-rails:\n  entree:\n   ":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/bc8a917a-b343-11f1-a993-d8ca06000363","Sécurité des applications d'IA générative","securite-des-applications-d-ia-generative",null,"Développeurs, architectes, RSSI, ingénieurs sécurité, responsables de la sécurité applicative.","-   Connaissance du développement d'applications d'IA générative et des principes de sécurité applicative.","-   identifier les risques spécifiques des applications d'IA générative\n-   mettre en œuvre des protections contre l'injection d'instructions et les fuites de données\n-   cloisonner les droits accordés aux agents et aux outils\n-   tester la robustesse d'une application face à des entrées adverses\n-   superviser une application d'IA en production","--day1--\n\n## Panorama des risques\n\n-   Surface d'attaque d'une application d'IA générative\n-   Référentiel des risques applicatifs propres aux modèles de langage\n-   Différences avec les risques applicatifs classiques\n-   Modélisation des menaces appliquée à une architecture d'IA\n-   Cas réels documentés et enseignements\n-   Travaux pratiques : modélisation des menaces d'une application fil rouge\n\n--break--\n\n## Injection d'instructions\n\n-   Injection directe et injection indirecte par les données traitées\n-   Vecteurs : documents indexés, pages web, courriels, résultats d'outils\n-   Conséquences : exfiltration, action non autorisée, détournement du comportement\n-   Protections : cloisonnement, validation, séparation instructions et données\n-   Limites des filtres et nécessité d'une défense en profondeur\n-   Travaux pratiques : mise en évidence d'une injection indirecte en laboratoire et déploiement des protections\n\n--day2--\n\n## Données et confidentialité\n\n-   Fuite de données par les réponses et par les journaux\n-   Cloisonnement multi-utilisateurs et respect des droits documentaires\n-   Données transmises aux fournisseurs et rétention associée\n-   Empoisonnement des corpus de recherche augmentée\n-   Conformité RGPD des traitements et des journaux\n-   Travaux pratiques : test de fuite inter-utilisateurs et correction du cloisonnement\n\n--break--\n\n## Agents et outils\n\n-   Risques propres aux agents : actions non autorisées, enchaînements incontrôlés\n-   Périmètre des outils et droits techniques accordés\n-   Validation humaine des actions irréversibles\n-   Confusion entre instructions de l'utilisateur et données traitées\n-   Traçabilité des actions et imputabilité\n-   Travaux pratiques : audit de sécurité d'un agent et restriction de son périmètre d'action\n\n--day3--\n\n## Garde-fous et défense\n\n-   Filtrage en entrée : contenus interdits, tentatives de détournement\n-   Filtrage en sortie : données sensibles, contenus inappropriés, actions\n-   Limitation de débit et détection des usages abusifs\n-   Supervision de sécurité d'une application d'IA\n-   Réponse à incident sur une application d'IA compromise\n-   Travaux pratiques : mise en place d'une chaîne de garde-fous et évaluation de son efficacité\n\n--break--\n\n## Tester et gouverner\n\n-   Tests de robustesse : jeux d'entrées adverses, campagnes automatisées\n-   Exercices de mise à l'épreuve dédiés aux systèmes d'IA\n-   Intégration des tests de sécurité dans le cycle de développement\n-   Critères de sécurité conditionnant la mise en production\n-   Gouvernance et revue de sécurité des nouveaux usages\n-   Travaux pratiques : campagne de test adverse sur l'application fil rouge et rapport de sécurité","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.","21.00","L2-ITE-19","2026-09-18T11:42:27+00:00","2026-09-18T11:31:33+00:00","2530.00",{"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},"Trois jours alternant démonstration d'attaques en laboratoire et mise en œuvre de protections : injection d'instructions, fuites de données, cloisonnement des droits d'agents, tests d'entrées adverses et supervision en production.","Les applications d'IA générative exposent des risques spécifiques que les pratiques de sécurité applicative classiques ne couvrent pas entièrement. Cette formation de trois jours alterne démonstration des attaques en laboratoire — injection d'instructions, exfiltration de données par le contexte, empoisonnement de corpus documentaire — et mise en œuvre des protections correspondantes. Les participants apprennent à cloisonner les droits accordés aux agents et aux outils qu'ils appellent, selon le principe du moindre privilège, et à tester la robustesse d'une application face à des entrées adverses. La formation se termine par la supervision d'une application d'IA en production, avec les journaux et alertes nécessaires pour détecter un abus. Elle s'adresse aux développeurs, architectes, RSSI et ingénieurs sécurité connaissant le développement d'IA générative et la sécurité applicative.","#C92A2A","mdi:shield-lock-outline","yaml","rails:\n  entree:\n    - detecter: injection_instructions\n      action: bloquer\n    - detecter: donnees_personnelles\n      action: masquer\n  sortie:\n    - detecter: fuite_prompt_systeme\n      action: bloquer\n  outils:\n    recherche_client:\n      droits: [\"lecture_seule\"]\n      perimetre: \"donnees_client_authentifie\"","Sécurité des applications d'IA générative : injection d'instructions, fuites de données, cloisonnement des agents et tests d'entrées adverses.","Sécurisez vos applications d'IA générative contre l'injection d'instructions, les fuites de données et les abus d'agents outillés.","\u003Cpre class=\"hljs\">\u003Ccode class=\"language-yaml\">\u003Cspan class=\"hljs-attr\">rails:\u003C/span>\n  \u003Cspan class=\"hljs-attr\">entree:\u003C/span>\n    \u003Cspan class=\"hljs-bullet\">-\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-attr\">detecter:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">injection_instructions\u003C/span>\n      \u003Cspan class=\"hljs-attr\">action:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">bloquer\u003C/span>\n    \u003Cspan class=\"hljs-bullet\">-\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-attr\">detecter:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">donnees_personnelles\u003C/span>\n      \u003Cspan class=\"hljs-attr\">action:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">masquer\u003C/span>\n  \u003Cspan class=\"hljs-attr\">sortie:\u003C/span>\n    \u003Cspan class=\"hljs-bullet\">-\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-attr\">detecter:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">fuite_prompt_systeme\u003C/span>\n      \u003Cspan class=\"hljs-attr\">action:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">bloquer\u003C/span>\n  \u003Cspan class=\"hljs-attr\">outils:\u003C/span>\n    \u003Cspan class=\"hljs-attr\">recherche_client:\u003C/span>\n      \u003Cspan class=\"hljs-attr\">droits:\u003C/span> [\u003Cspan class=\"hljs-string\">"lecture_seule"\u003C/span>]\n      \u003Cspan class=\"hljs-attr\">perimetre:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">"donnees_client_authentifie"\u003C/span>\u003C/code>\u003C/pre>",1789740846922]