Apprenez les bonnes pratiques pour ne jamais exposer vos secrets d'affaires ou vos données sensibles lors de l'utilisation de modèles d'IA publics.
✓ Identifier les vecteurs de fuite de données lors de l'interaction avec des IA publiques.
✓ Configurer ses outils d'IA pour garantir une confidentialité maximale.
✓ Appliquer des protocoles d'anonymisation et de masquage des données sensibles.
Module 1 : Anatomie des risques et Menaces
Le fonctionnement des serveurs IA : Où vont vos données ? Comprendre la différence entre "inférence" et "entraînement" des modèles.
Vecteurs de fuites : Le risque de l'historique partagé, le stockage des prompts par les tiers et le risque de "reconstruction" de données sensibles par l'IA.
Nouvelles menaces : Introduction au Prompt Injection (comment un pirate peut détourner votre IA) et aux risques de phishing augmenté par l'IA.
Cadre légal 2026 : Les obligations de cybersécurité imposées par l'AI Act et les sanctions en cas de négligence.
Module 2 : Protocoles de Protection et Bonnes Pratiques
Configuration des comptes : Maîtriser les paramètres de confidentialité de ChatGPT, Gemini, Mistral et Claude (désactiver l'entraînement, gestion de l'historique).
Techniques de Masquage : Apprendre à utiliser des variables ou des descriptions génériques pour remplacer les données sensibles tout en gardant l'IA efficace.
L'IA de confiance : Panorama des solutions "Souveraines" et "On-premise" (IA installées localement sur le poste ou le serveur de l'entreprise).
Vérification et Posture : Comment détecter si une réponse de l'IA contient des éléments de code ou de données "pollués" par des sources externes malveillantes.
