Projet final — API IA sécurisée, testée et optimisée • Sécurité et Évaluation des Modèles — AiLearning

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Sommaire

17 chap.

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1Protection des clés API et gestion des secrets

2Authentification JWT, autorisations RBAC et contrôle d'accès aux données

3Détection et prévention des injections de prompts directes

4Injections indirectes et empoisonnement de contexte documentaire RAG

5Sécurisation des outils agentiques et application stricte du moindre privilège

6Validation stricte des entrées et des sorties structurées avec Zod

7Contrôle des actions sensibles et patron Human-in-the-Loop

8Tests unitaires avec Vitest et isolation des appels IA

9Tests d'intégration d'API avec Supertest et Express

10Tests des workflows, boucles d'agents et graphes LangGraph

11Évaluation objective de la qualité des réponses et LLM-as-a-judge

12Détection, mesure et réduction active des hallucinations

13Suivi des coûts, tokens et latence des appels Gemini

14Stratégies de mise en cache, prompt pruning et streaming réactif

15Logs structurés, traçabilité et observabilité avec OpenTelemetry

•Projet final — API IA sécurisée, testée et optimisée

•Checklist de mise en production, bonnes pratiques & évaluation finale