Fiabilité et sécurité en production

Evals, garde-fous, observabilité et sécurité : des systèmes IA qui ne dérivent pas, ne cassent pas en silence, et bien plus difficiles à détourner.

La différence entre une démo et un système de production, c'est ce qu'on met autour du modèle. J'installe des évaluations qui mesurent la qualité avant chaque mise en prod, des garde-fous qui bloquent les dérives, et de l'observabilité pour voir ce que fait l'agent en vrai. Et je teste votre IA comme le ferait quelqu'un de mal intentionné, avant que ça vous arrive pour de vrai : injection de prompt, fuite de données, agent qui déborde de son périmètre.

Repères

red-teaming

j'attaque votre IA avant les autres

injection

la faille n°1 du top OWASP LLM, testée et contenue

accès

vos données cloisonnées, pas exposées par le RAG

Fiabilité et sécurité en production

Ce que je construis

01

Évaluations et garde-fous

Des jeux de tests qui mesurent la qualité réelle de vos réponses à chaque version, plus des filtres et une validation des sorties qui gardent l'agent dans son couloir, même face à l'inattendu.

Evals · Guardrails · Non-régression

02

Red-teaming et audit de sécurité

Je teste votre IA comme un attaquant : injection de prompt, tentative de fuite de données, agent poussé hors de son périmètre. Je vous livre un rapport clair des failles trouvées, classées par gravité, et je corrige avec vous les plus critiques. Basé sur le top 10 OWASP des applications LLM.

Prompt injection · Red-teaming · OWASP LLM

03

Contrôle d'accès et permissions

Le problème n°1 d'un RAG en entreprise, c'est qu'il répond à partir de documents que l'utilisateur n'avait pas le droit de voir. Je verrouille les accès : chacun ne voit que son périmètre, et vos agents et connexions aux outils (MCP) n'ont que les permissions strictement nécessaires.

Contrôle d'accès · RAG · Permissions MCP

La promesse

L'IA qui ne dérape pas, et bien plus dure à détourner.

Fiabilité et sécurité en production

Avant, après

Fiabilité et sécurité en production

La stack

Evals

LangSmith

Traces

Guardrails

Observabilité

Logfire

Monitoring

OWASP LLM

Promptfoo

Red-teaming

Fiabilité et sécurité en production

Questions franches

01

C'est quoi, des evals ?

Des jeux de tests qui mesurent la qualité réelle des réponses de votre IA sur des cas métier. Avant chaque mise en production, on sait si la nouvelle version répond mieux ou moins bien. Sans evals, on pilote à l'aveugle.

02

Comment empêcher une IA d'halluciner ?

On ne l'empêche jamais à 100 %, on la contient: réponses sourcées, validation des sorties, refus des questions hors périmètre, et mesure continue du taux d'erreur. L'objectif est un risque connu et borné, pas une promesse magique.

03

Pouvez-vous fiabiliser une IA que vous n'avez pas construite ?

Oui, c'est fréquent. Je reprends l'existant, j'installe evals, garde-fous et observabilité autour, et je le fais passer de la démo à la production. Souvent en réduisant la facture au passage.

04

Comment savoir ce que fait mon IA en production ?

Traces, journaux et alertes sur chaque réponse: vous voyez ce que le système fait, ce qu'il coûte, et vous êtes prévenu quand la qualité dérive, avant vos utilisateurs.

05

Qu'est-ce que l'injection de prompt, en clair ?

C'est quand quelqu'un glisse une instruction cachée dans un message, un document ou une page web pour détourner votre IA de sa mission : lui faire ignorer ses règles, révéler des données ou déclencher une action non prévue. C'est la faille la plus répandue sur les applications à base de LLM. On ne l'élimine jamais à 100 %, on la teste, on la contient et on la surveille.

06

Mon RAG peut-il montrer à un employé des documents qu'il n'a pas le droit de voir ?

Oui, et c'est la cause la plus fréquente de fuite sur un RAG d'entreprise. Par défaut, le moteur cherche dans tout ce qu'on lui a donné. Je branche vos droits d'accès existants pour que chaque personne ne reçoive de réponse qu'à partir de ce qu'elle est autorisée à consulter, et je le vérifie par des tests.

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