Cours · 5 chapitres
IA adversariale
Déploie des fonctionnalités LLM qui résistent aux attaques. Protège tes applications contre l'injection de prompt, l'empoisonnement de contexte et les jailbreaks, puis lance un programme interne de red-team. 5 chapitres, niveau avancé, pour les ingénieurs.
Ce que tu sauras faire
- Protège tes fonctionnalités LLM contre l'injection de prompt
- Renforce tes agents IA contre l'empoisonnement de données
- Automatise les tests de jailbreak avec DeepTeam
- Exécute des algorithmes d'attaque éprouvés comme PAIR
- Transforme les découvertes en contrôles CI économiques
- Lance un programme interne de red-team IA
Ce qu’il contient
- 1Adversarial AI : Par où commencer
Une orientation sur le parcours de compétences Adversarial AI en quatre chapitres — défenseur → surface d'attaque → offense → programme — couvrant tout, de ton premier correctif prompt injection jusqu'à l'exécution d'une pratique de red team interne qui résiste aux attaques de 2026.
- 2Fondations de la défense contre l'injection de prompt
Pourquoi l'injection de prompt existe, comment les attaquants l'exploitent, et la défense en couches dont chaque fonctionnalité propulsée par un LLM a besoin avant d'être livrée.
- 3Empoisonnement de contexte et injection indirecte
Cartographie et défends la surface d'attaque de l'ère des agents — empoisonnement du RAG, charges utiles portées par les documents, empoisonnement de la mémoire et détournement de sorties d'outils, là où les défenses contre l'injection directe n'arrivent pas.
- 4Outillage de jailbreak automatisé
Les LRM attaquants, les patterns BYO-attacker, le trio DeepTeam / PyRIT / Mindgard et les algorithmes automatisés (PAIR, TAP, GCG) qui transforment le red teaming d'une affaire d'un seul ingénieur en un programme continu.
- 5Red teaming IA et évaluation adversariale
Fais tourner un programme de red team pour une IA en production — taxonomie, cycle de vie des findings, monitoring en runtime, discipline anti-régression et playbook interne.
Questions fréquentes
- Que vais-je apprendre dans cette formation IA adversariale ?
- Tu apprendras à défendre et attaquer les systèmes basés sur des LLM : corriger l'injection de prompt avec une défense en profondeur, bloquer l'empoisonnement de contexte et l'injection indirecte dans les pipelines RAG et les agents, utiliser des outils automatisés de jailbreak, et piloter un programme interne de red-team IA. Le parcours couvre cinq chapitres répartis entre les phases défenseur, surface de menace, offensive et programme.
- À qui s'adresse ce parcours de sécurité IA ?
- Il est conçu pour les ingénieurs qui déploient des fonctionnalités LLM en production et les équipes sécurité qui les testent. Le niveau est avancé : il suppose que tu travailles déjà avec des applications LLM, des agents ou des pipelines RAG.
- Ai-je besoin d'expérience en code ou de connaissances préalables en sécurité IA ?
- Oui. C'est un parcours d'ingénierie avancé : tu dois être à l'aise pour développer des fonctionnalités LLM et lire du code. Il utilise des outils offensifs comme PyRIT, DeepTeam et Mindgard, donc une familiarité avec l'exécution d'outils Python est un plus.
- Combien de temps dure la formation IA Adversariale et y a-t-il un certificat ?
- Le parcours dure environ 100 minutes réparties sur cinq chapitres, dont un court chapitre d'introduction. Tu obtiens un certificat de complétion une fois tous les chapitres terminés.
- Cette formation est-elle gratuite ?
- Non. IA Adversariale est un parcours payant inclus dans l'AI Academy by Anthropos. Il couvre la défense contre l'injection de prompt, l'empoisonnement de contexte, les outils automatisés de jailbreak et le red-teaming IA.
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