Module 7 — Sécurité et Évaluation des Modèles
Sécurisez, évaluez et optimisez vos applications d'intelligence artificielle pour la production : mettez en place des garde-fous anti-injection de prompts et protégez vos secrets. Mesurez la pertinence des réponses avec l'approche LLM-as-a-Judge, tracez vos latences et maîtrisez vos coûts de tokens.
Protection des clés API et gestion des secrets
Auditer les pratiques de sécurisation des secrets d’API, utiliser des coffres-forts (Vault/Secrets Manager) et configurer la rotation automatisée.
Authentification JWT, autorisations RBAC et contrôle d'accès aux données
Sécuriser les endpoints d’IA par jetons JWT vérifiés et appliquer un contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC) au niveau de chaque ressource.
Détection et prévention des injections de prompts directes
Identifier les attaques par jailbreak et injection directe (Prompt Injection), et mettre en place des couches de garde (Guardrails) et de sanitisation.
Injections indirectes et empoisonnement de contexte documentaire RAG
Prévenir les attaques par injection indirecte dissimulées dans les documents ingérés par le RAG et isoler le contexte non fiable.
Sécurisation des outils agentiques et application stricte du moindre privilège
Limiter les privilèges des outils d’agents, isoler les contextes d’exécution et interdire formellement l’accès aux commandes système.
Validation stricte des entrées et des sorties structurées avec Zod
Valider exhaustivement les payloads entrants et sortants pour empêcher toute corruption de données ou injection de code côté client/serveur.
Contrôle des actions sensibles et patron Human-in-the-Loop
Systématiser la barrière de confirmation humaine pour toute action irréversible (modification en base, envoi d’emails, transactions financières).
Tests unitaires avec Vitest et isolation des appels IA
Créer des mocks déterministes du SDK Gemini avec Vitest pour tester la logique applicative rapidement sans consommer de tokens.
Tests d'intégration d'API avec Supertest et Express
Valider l’ensemble des routes HTTP, les middlewares d’authentification et les réponses JSON avec Supertest en environnement de test isolé.
Tests des workflows, boucles d'agents et graphes LangGraph
Mettre en place des bancs d’essai pour évaluer la convergence des agents, détecter les boucles infinies et vérifier les états terminaux des graphes.
Évaluation objective de la qualité des réponses et LLM-as-a-judge
Déployer des métriques d’évaluation automatisées (fidélité, pertinence, complétude) en utilisant un modèle juge (LLM-as-a-judge).
Détection, mesure et réduction active des hallucinations
Quantifier le taux d’hallucination à l’aide de jeux de tests de référence et implémenter des techniques d’ancrage strict pour l’éliminer.
Suivi des coûts, tokens et latence des appels Gemini
Monitorer la consommation de tokens par utilisateur/organisation, calculer le coût unitaire par interaction et définir des quotas d’alerte.
Stratégies de mise en cache, prompt pruning et streaming réactif
Implémenter un cache sémantique Redis pour requêtes fréquentes, élaguer les prompts superflus et optimiser la latence TTFT (Time to First Token).
Logs structurés, traçabilité et observabilité avec OpenTelemetry
Mettre en œuvre le traçage distribué des requêtes avec OpenTelemetry, générer des traces pour chaque sous-appel et centraliser les logs.
Projet final — API IA sécurisée, testée et optimisée
Auditer, blinder et tester une API d’IA complète : couverture de tests supérieure à 80 %, guardrails actifs et observabilité configurée.
Checklist de mise en production, bonnes pratiques & évaluation finale
Passer en revue la checklist de déploiement en production, réaliser le bilan sécuritaire et valider le certificat du module.