Sécurité de l'intelligence artificielle
Sécuriser l'IA, armer la cybersécurité
Identifier les risques de l'IA et de l'IA générative, sécuriser vos projets et applications, et exploiter l'IA pour renforcer votre défense cyber.
L'enjeu
L'IA change la donne — dans les deux sens
Nouvelle surface d'attaque à protéger, et nouvel arsenal défensif à maîtriser.
- L'IA, nouvelle cible — prompt injection, data poisoning, deepfakes, shadow AI
- L'IA, nouveau bouclier — détection accélérée, threat intelligence, réponse outillée
Ce que vous gagnez
Quatre objectifs de montée en compétence
- Identifier les nouveaux risques liés à l'IA et à l'IA générative
- Comprendre les vulnérabilités et attaques spécifiques à l'IA
- Sécuriser les projets IA : méthodes et bonnes pratiques
- Exploiter l'IA défensive pour renforcer la cybersécurité
Notre programme
Neuf modules, un parcours complet
Module 1Introduction
Module 2Vulnérabilités IA
Module 3L'IA des attaquants
Module 4Gestion des risques
Module 5Sécurité des applications
Module 6IA générative en entreprise
Module 7Audit & évaluation
Module 8IA défensive
Module 01 · Introduction
Enjeux, risques et défis de la sécurité IA
- Concepts clés : IA générative, API, machine learning, deep learning
- Enjeux stratégiques : ce que l'IA change pour l'entreprise
- Panorama des risques : cyberattaques, biais, vulnérabilités
- Approche holistique : technique, juridique, organisationnelle, éthique
Module 02 · Vulnérabilités IA
Attaques spécifiques sur l'IA
- Attaques par interaction : prompt injection, manipulation des sorties
- Altération des données : data poisoning, corruption d'entraînement
- Confidentialité : model extraction / inversion, vol de propriété
- Grille de lecture : OWASP Top 10 for LLM Applications
Module 03 · L'IA des attaquants
L'IA au service des cybercriminels
L'IA démultiplie la sophistication et l'échelle des attaques : deepfake phishing, voice cloning, malware génératif et polymorphe, contournement biométrique, découverte automatisée de vulnérabilités.
Module 04 · Gestion des risques
Une démarche structurée d'analyse de risques
- Cartographier les risques spécifiques à l'IA
- Appliquer une taxonomie reconnue : MITRE ATLAS, OWASP AI Exchange
- Structurer via un cadre : NIST AI RMF, EBIOS RM, ISO 42001
- Évaluer l'impact vie privée et définir la stratégie de mitigation
Module 05 · Sécurité des applications
Sécuriser modèles, agents, API et infrastructures
- Gouvernance : Chief AI Security Officer, Secure AI by design
- Sécurité des modèles et des datasets : hardening, anti data poisoning
- Privacy-preserving AI : confidential computing, chiffrement homomorphe
- Sécurité des API et pipelines MLOps / LLMOps
Module 06 · IA générative en entreprise
Maîtriser l'IA générative en entreprise
- Risques d'usage : fuites de données, hallucinations, biais, shadow AI
- Charte d'utilisation : cas d'usage autorisés et interdits
- Gouvernance dédiée, gestion des accès, validation humaine
- Formation continue et IA explicable (XAI)
Module 07 · Audit & évaluation
Audit, transparence et évaluation des systèmes IA
- Conformité & audits : évaluation des risques, alignement ISO 42001
- Transparence & explicabilité : approche XAI
- Détection des biais et validation de l'équité des modèles
- Évaluation de la sécurité : AI red teaming, standards NIST / OWASP
Module 08 · IA défensive
L'IA générative au service de la cybersécurité
Le revers positif : l'IA outille chaque maillon de la défense — GRC, développement sécurisé, tests, détection et réponse à incident, threat intelligence. Elle équipe déjà FW-NG, XDR, SOAR et copilotes de sécurité.
Module 09 · Cadre juridique
Cadre juridique et perspectives futures
- AI Act : classification des systèmes, obligations fournisseurs
- RGPD : impact de l'IA sur la vie privée, minimisation des données
- DSA / DMA et NIS 2 : obligations des plateformes et cybersécurité IA
- Perspectives : anticiper la transformation des métiers et des menaces
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L'expertise cyber et IA réunie
Double expertise cybersécurité, IA et ERP — un positionnement rare et cohérent. DSI opérationnel depuis plus de 30 ans, référent FMES et CSIRT. Un accompagnement du conseil au déploiement, de l'évaluation des risques IA à la sécurisation des applications.
