La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation Prompt Injection Detection - Sécuriser les LLMs en production sont : Maîtrise des LLMs (GPT, Llama), développement Python avancé et bases en cybersécurité applicative. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Prompt Injection Detection - Sécuriser les LLMs en production est disponible en présentiel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation Prompt Injection Detection - Sécuriser... | Learni

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Prompt Injection Detection - Sécuriser les LLMs en production est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation Prompt Injection Detection - Sécuriser les LLMs en production, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Prompt Injection Detection - Sécuriser les LLMs en production s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Objectifs de la formation

Maîtriser les vecteurs avancés de prompt injection pour applications professionnelles

Développer des détecteurs automatisés de prompt injection certifiants

Implémenter des contre-mesures robustes dans les pipelines IA d'entreprise

Concevoir des architectures sécurisées pour LLMs en production

Optimiser le monitoring en temps réel des attaques par injection

Déployer des outils open-source pour une sécurité IA proactive

Évaluer les compétences en détection via cas concrets d'entreprise

Programme de la formation

Module 1Menaces avancées : analyser les vecteurs de prompt injection detection (OWASP LLM Top 10, taxonomie OWASP)

Plongez dans les attaques sophistiquées sur LLMs comme les jailbreaks indirects et les payloads multi-tours, dissection de cas réels issus d'entreprises (ChatGPT exploits, Llama vulnerabilities), utilisation d'outils comme Promptfoo et Garak pour recréer des scénarios, exercices pratiques sur votre propre modèle fine-tuné, production d'un rapport de menaces personnalisé avec priorisation des risques pour votre contexte professionnel.

Module 2Détection statique : implémenter des analyseurs de prompt injection detection (regex avancées, embeddings sémantiques)

Construisez des détecteurs statiques en Python avec libraries comme NeMo Guardrails et HuggingFace, entraînement de modèles classifiers sur datasets OWASP et custom, tests sur payloads obfuscés (base64, unicode tricks), intégration dans un pipeline CI/CD pour scans automatisés, exercices sur refactoring de prompts vulnérables, livraison d'un prototype détecteur prêt pour déploiement en entreprise avec métriques de précision/recall.

Module 3Détection dynamique : runtime monitoring pour prompt injection detection (guardrails, sandboxing)

Déployez des guards en temps réel avec LangChain et LlamaIndex pour intercepter les injections live, simulation d'attaques adversarielles en environnement contrôlé (Docker isolates), configuration de seuils adaptatifs basés sur entropy et similarité cosinus, pratique sur APIs exposées comme OpenAI endpoints, développement d'un dashboard monitoring avec Prometheus/Grafana, obtenez un livrable fonctionnel pour sécuriser vos services IA existants.

Module 4Contre-mesures proactives : hardening des LLMs contre prompt injection detection (fine-tuning sécurisé, RAG sécurisé)

Apprenez à fine-tuner des LLMs résistants avec techniques comme Constitutional AI et RLHF anti-injection, sécurisation des Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines contre data leaks, implémentation de multi-layer defenses (input validation + output filtering), exercices sur datasets réels d'entreprise, tests de robustesse avec adversarial benchmarks, produisez un modèle hardening déployable avec documentation complète pour équipes ops.

Module 5Déploiement et audit : scaler la prompt injection detection en production (Kubernetes, observabilité)

Intégrez vos détecteurs dans des clusters Kubernetes avec Helm charts sécurisés, setup d'alerting via ELK stack pour incidents en live, audit complet de votre projet fil rouge avec code review expert, simulation d'audit SOC2/ISO27001 focalisé IA, exercices de red teaming pour valider les défenses, finalisez avec un plan de gouvernance sécurité IA et certificat de compétences pour CV professionnel.