Formation Sécurité IA en Lille

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels IT débutants à intermédiaires qui souhaitent comprendre et mettre en œuvre AI TRiSM dans leurs organisations.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les concepts clés et l'importance de la gestion de la confiance, des risques et de la sécurité en IA.
• Identifier et atténuer les risques associés aux systèmes d'IA.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques de sécurité pour l'IA.
• Comprendre la conformité réglementaire et les considérations éthiques liées à l'IA.
• Développer des stratégies pour une gouvernance et une gestion efficaces de l'IA.

Cette formation animée en direct dans Lille couvre la gouvernance, la gestion des identités et le red-teaming pour les systèmes d'IA agentique. Les praticiens avancés concevront des déploiements sécurisés, mettront en œuvre un accès selon le principe du moindre privilège et exécuteront des tests adverses pour atténuer les menaces réelles dans les environnements de production.

Cette formation en direct, animée par un formateur en Lille (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de l'IA et de la cybersécurité de niveau intermédiaire souhaitant comprendre et traiter les vulnérabilités de sécurité spécifiques aux modèles et systèmes d'IA, en particulier dans des secteurs fortement réglementés tels que la finance, la gouvernance des données et le conseil.

Au terme de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les types d'attaques adverses visant les systèmes d'IA et les méthodes pour s'en défendre.
• Mettre en œuvre des techniques de renforcement des modèles afin de sécuriser les pipelines d'apprentissage automatique.
• Garantir la sécurité et l'intégrité des données dans les modèles d'apprentissage automatique.
• Se familiariser avec les exigences réglementaires liées à la sécurité de l'IA.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de la sécurité de niveau avancé et aux spécialistes du ML qui souhaitent simuler des attaques sur les systèmes d'IA, découvrir des vulnérabilités et renforcer la robustesse des modèles d'IA déployés.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Simuler des menaces réelles sur les modèles d'apprentissage automatique.
• Générer des exemples adverses pour tester la robustesse des modèles.
• Évaluer le périmètre d'attaque des API et pipelines IA.
• Concevoir des stratégies de red teaming pour les environnements de déploiement IA.

Cette formation en direct animée par un instructeur dans le domaine Lille permet aux professionnels avancés de sécuriser les pipelines TinyML sur les appareils edge. Vous apprendrez à mettre en œuvre des techniques préservant la confidentialité, à renforcer les modèles contre les menaces adverses et à appliquer les meilleures pratiques pour la gestion sécurisée des données dans des environnements contraints.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs et professionnels de la sécurité de niveau intermédiaire qui souhaitent sécuriser les modèles d'IA déployés au bord contre des menaces telles que le piratage, la fuite de données, les entrées adverses et les attaques physiques.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Identifier et évaluer les risques de sécurité dans les déploiements d'IA au bord.
• Appliquer des techniques de résistance aux manipulations et d'inférence chiffrée.
• Rendre les modèles déployés au bord plus robustes et sécuriser les pipelines de données.
• Mettre en œuvre des stratégies d'atténuation des menaces spécifiques aux systèmes embarqués et contraints.

Ce entraînement en direct, dirigé par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels avancés qui souhaitent mettre en œuvre et évaluer des techniques telles que l'apprentissage fédéré, le calcul multipartie sécurisé, le chiffrement homomorphique et la confidentialité différentielle dans les pipelines d'apprentissage automatique réels.

À la fin de cet entraînement, les participants seront en mesure de :

• Comprendre et comparer les techniques clés de préservation de la vie privée en ML.
• Mettre en œuvre des systèmes d'apprentissage fédéré à l'aide de cadres open-source.
• Appliquer la confidentialité différentielle pour un partage de données et une formation de modèles sûrs.
• Utiliser des techniques de chiffrement et de calcul sécurisé pour protéger les entrées et les sorties des modèles.

Cette formation encadrée par un instructeur en ligne ou sur site est destinée aux dirigeants d'entreprise de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre comment gouverner et sécuriser les systèmes d'IA de manière responsable et en conformité avec les cadres mondiaux émergents tels que le Règlement AI de l'UE, le RGPD, la norme ISO/IEC 42001 et l'Ordre exécutif sur l'IA des États-Unis.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les risques juridiques, éthiques et réglementaires liés à l'utilisation de l'IA dans différents départements.
• Interpréter et appliquer les principaux cadres de gouvernance de l'IA (Règlement AI de l'UE, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
• Établir des politiques de sécurité, d'audit et de supervision pour le déploiement de l'IA dans l'entreprise.
• Développer des lignes directrices pour l'acquisition et l'utilisation de systèmes d'IA tiers et internes.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, dans Lille s'adresse aux développeurs IA, architectes et chefs de produit de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent identifier et atténuer les risques associés aux applications alimentées par des LLM, tels que l'injection de prompts, les fuites de données et les sorties non filtrées, tout en intégrant des contrôles de sécurité tels que la validation des entrées, la supervision humaine en boucle (human-in-the-loop) et les garde-fous de sortie.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les vulnérabilités fondamentales des systèmes basés sur des LLM.
• Appliquer des principes de conception sécurisée à l'architecture des applications LLM.
• Utiliser des outils tels que Guardrails AI et LangChain pour la validation, le filtrage et la sécurité.
• Intégrer des techniques telles que le sandboxing, le red teaming et la révision humaine en boucle dans des pipelines de qualité production.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire en apprentissage automatique et cybersécurité qui souhaitent comprendre et atténuer les menaces émergentes contre les modèles d'IA, en utilisant à la fois des cadres conceptuels et des défenses pratiques telles que l'entraînement robuste et la confidentialité différentielle.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Identifier et classer les menaces spécifiques à l'IA telles que les attaques adverses, l'inversion et l'empoisonnement.
• Utiliser des outils comme la Boîte à outils de robustesse adversaire (ART) pour simuler des attaques et tester les modèles.
• Appliquer des défenses pratiques, notamment l'entraînement adverse, l'injection de bruit et les techniques de préservation de la confidentialité.
• Concevoir des stratégies d'évaluation des modèles sensibles aux menaces dans des environnements de production.

Cette formation dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels débutants en sécurité, gestion des risques et conformité informatiques qui souhaitent comprendre les concepts fondamentaux de la sécurité de l'IA, les vecteurs de menace et les cadres mondiaux tels que le NIST AI RMF et l'ISO/IEC 42001.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les risques de sécurité uniques introduits par les systèmes d'IA.
• Identifier les vecteurs de menace tels que les attaques adversaires, l'intoxication des données et l'inversion du modèle.
• Appliquer des modèles de gouvernance fondamentaux comme le Cadre de gestion des risques de l'IA NIST (NIST AI RMF).
• Aligner l'utilisation de l'IA sur les normes émergentes, les lignes directrices de conformité et les principes éthiques.

Fondée sur les dernières directives du projet OWASP pour la sécurité de l'IA générative, cette formation permet aux participants d'apprendre à identifier, évaluer et atténuer les menaces spécifiques à l'IA grâce à des exercices pratiques et des scénarios réels.

Ce cours propose une introduction pratique à la sécurisation des applications modernes alimentées par l'IA, des API, des copilotes et des agents autonomes. Les participants apprennent en quoi la sécurité IA diffère de la sécurité web traditionnelle, explorent les menaces spécifiques à l'IA telles que l'injection de prompts, l'empoisonnement RAG et l'abus d'agents, et comprennent comment protéger les systèmes IA à l'aide de défenses multicouches incluant des WAF, des passerelles IA, la sécurité des API et des gardes-fous. À travers des ateliers pratiques et des exemples concrets, les étudiants acquièrent les compétences nécessaires pour identifier les patterns d'attaques IA, sécuriser les applications basées sur les LLM et déployer des défenses efficaces au moment de l'exécution dans des environnements de production.

Ce cours enseigne aux développeurs de logiciels comment construire des applications propulsées par l'IA de manière sécurisée par conception. Les participants apprennent à protéger les chatbots, copilotes, pipelines RAG et agents IA contre des menaces spécifiques à l'IA telles que l'injection de prompt, l'empoisonnement des données, l'abus d'outils, les fuites de secrets et la gestion non sécurisée des sorties du modèle. Le cours couvre la conception sécurisée des prompts, la sécurité RAG, le moindre privilège, les garde-fous et les tests d'intrusion, aidant les développeurs à créer des fonctionnalités IA sûres, fiables et résilientes dans des environnements réels.

Cette formation en direct animée par un instructeur en Lille (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en sécurité et aux responsables de la conformité souhaitant renforcer le déploiement d'EXO, contrôler l'accès aux modèles et gouverner les charges de travail d'IA exécutées entièrement en local.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Lille (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux ingénieurs en sécurité et au ML qui doivent identifier, tester et se défendre contre les attaques visant les modèles d'apprentissage automatique et les applications alimentées par des LLM.