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Masterclass "Sécuriser son IA en production"

Sécuriser son IA en production : au-delà du PoC, la réalité du terrain

Vous avez déployé un LLM en production, ou vous êtes sur le point de le faire. Le modèle répond, les utilisateurs sont contents, la démo impressionne. Mais que se passe-t-il quand quelqu'un tente un prompt injection à 3h du matin ? Quand votre modèle commence à halluciner sur des données critiques ? Quand vous réalisez que vous n'avez aucune visibilité sur ce qui entre et sort de votre pipeline d'inférence ?

La vérité, c'est que la plupart des systèmes d'IA en production aujourd'hui sont des boîtes noires opérationnelles. On sait les construire, on ne sait pas encore les surveiller, et encore moins les défendre.

Cette masterclass n'est pas un cours théorique sur les risques de l'IA. C'est un retour de terrain. En 1h30, on va poser les bases concrètes de ce que signifie sécuriser un LLM en production : de l'observabilité des workloads d'inférence à la détection des comportements adverses, en passant par les stratégies de guardrails et le monitoring continu des dérives.

Pas de slides marketing, pas de buzzwords creux. Du concret, de l'open source, et des architectures que vous pourrez reproduire dès demain dans vos environnements.

Que vous soyez RSSI, ML engineer, DevOps ou décideur technique, vous repartirez avec une grille de lecture claire et des outils actionnables pour reprendre le contrôle sur vos déploiements IA.

On commence.