Comprendre les risques des LLM
Parcours : Sécurité IA & Red Teaming · Avancé
≈ 6 min
Contexte
Pourquoi un LLM puissant introduit des risques qui lui sont propres.
Au programme de ce module
- 01Contexte≈ 6 min
- 02Explication≈ 9 min
- 03Démonstration≈ 6 min
- 04Use Case≈ 6 min
- 05Case Study≈ 6 min
- 06Exercice≈ 6 min
- 07Quiz≈ 5 min
Un grand modèle de langage n'est pas un simple outil déterministe : il génère du texte probabiliste, peut se tromper avec assurance et réagit à des entrées que vous ne contrôlez pas toujours. La « sûreté de l'IA » (AI safety) consiste à anticiper ces comportements indésirables avant qu'ils ne causent un dommage.
Objectif du module
À la fin, vous saurez nommer les quatre grandes familles de risques d'un LLM et reconnaître à quel moment du cycle d'usage chacune apparaît.
Objectifs d'apprentissage
À l'issue de ce module, vous saurez *Comprendre* les quatre familles de risques d'un LLM (hallucinations, biais, jailbreaks, injection), *Analyser* à quel moment du cycle d'usage chacune apparaît, et *Évaluer* la surface de risque d'un cas métier donné.