Sécurité IA · Purple team

Sécuriser l'IA, les agents et les MCP.

Auditer et durcir les systèmes d'IA que l'entreprise déploie : chatbots, RAG, agents autonomes et serveurs MCP. On attaque pour comprendre, on durcit pour tenir. Laboratoire local et souverain sous Ollama, aucune donnée ne sort de la salle.

⏱ 3 jours 2 250 € HT 📅 12 – 14 octobre 2026 ✓ Qualiopi · OPCO

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Prix2 250 € HT

Durée3 jours

Prochaine session12 – 14 octobre 2026

LieuÀ distance · Distanciel

FinancementQualiopi · OPCO

Inscription ou devis intra-entreprise — réponse sous 48 h.

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Pour qui

À qui s'adresse cette formation

Architectes et développeurs déployant des systèmes IA (RAG, agents, MCP)
Ingénieurs AppSec et auditeurs intégrant l'IA à leur périmètre de test
RSSI techniques souhaitant cadrer le risque IA avec une vraie compréhension du terrain
Pentesters et red teamers qui veulent ajouter la surface IA à leur arsenal

Prérequis

Bases en Python (fichiers, API REST, subprocess), Linux et Docker. Une première expérience en sécurité ou en développement applicatif est utile. Aucune connaissance préalable en IA ou en machine learning n'est requise.

Objectifs

À l'issue de la formation

Déployer un environnement d'IA local, souverain et reproductible pour auditer sans dépendance cloud
Identifier et exploiter les vulnérabilités des LLM, des architectures RAG, des agents et des déploiements MCP
Conduire un audit de sécurité d'agents IA et de serveurs MCP, de la cartographie de surface à l'impact métier
Durcir un déploiement IA : validation entrée/sortie, guardrails, gateway de contrôle, sandboxing, moindre privilège
Mettre en place l'observabilité et la détection des abus d'agents et d'appels de tools anormaux
Cadrer le risque IA d'une organisation et le périmètre d'une prestation AI red team selon les référentiels OWASP

Programme

Ce que vous apprendrez.

Jour 1

Fondations et premières attaques sur les LLM

Panorama de la nouvelle surface : chatbots, RAG, agents, MCP, code généré par IA
Limites fondamentales des LLM : tokens, fenêtre de contexte, prompt système, hallucinations
Laboratoire local et souverain : Ollama, modèles open source, modèle custom, mode air-gap
OWASP Top 10 LLM 2025 et risques Agentic AI
Prompt injection directe et indirecte, extraction de prompt système : role-play, encodage, multi-tour, crescendo
TP : attaque d'un chatbot à quatre niveaux de protection croissante, puis durcissement du même chatbot

Jour 2

RAG et agents : exploiter puis durcir

Architecture RAG : embedding, base vectorielle, recherche de similarité
Quatre surfaces RAG : poisoning, extraction, injection indirecte, manipulation de recherche
Anatomie d'un agent : LLM, tools, mémoire, planificateur - la différence entre répondre et agir
Surfaces agentiques : tool poisoning, manipulation de mémoire, excès d'autonomie, détournement d'objectif
Contre-mesures : contrôle d'accès documentaire, sanitisation, moindre privilège des tools, human-in-the-loop
TP : exploitation d'un RAG vulnérable puis de l'agent financier FinBot, avant et après garde-fous

Jour 3

MCP, durcissement et pilotage du risque

Le protocole MCP comme surface d'attaque : serveurs, tools, ressources, chaîne d'approvisionnement
Audit MCP offensif : tool poisoning, tool shadowing, rug pull, confused deputy sur OAuth
Chaîne complète : prompt injection → exécution de code via MCP → vol de credentials → exfiltration cloud
Durcir : gateway de contrôle, allow-list de tools, sandboxing, journalisation centralisée
Observabilité et détection des abus d'agents : boucles anormales, appels de tools inattendus
Cadrer le risque : check-list d'architecture, périmètre d'une prestation AI red team, EU AI Act, NIS2, ANSSI
Challenge final : mini-CTF en équipes, puis challenge inversé - sécuriser un agent contre une attaque automatisée

Planning

Prochaines sessions.

📅

12 – 14 octobre 2026 À distance · Distanciel

3 places

📅

8 – 10 février 2027 À distance · Distanciel

7 places

📅

7 – 9 juin 2027 Paris · Présentiel ou distanciel

8 places

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Inclus dans le prix

Ce qui est compris

Laboratoire IA local et souverain (Ollama, Docker) - aucune donnée ne sort
Chatbot, RAG et agent volontairement vulnérables, avec leurs corrigés
Lab MCP dédié reproduisant la chaîne complète jusqu'à l'exfiltration cloud
Gateway défensif de référence à rejouer sur ses propres déploiements
Check-list d'architecture et de cadrage d'un audit IA
Environ 60 % de pratique, logique purple sur chaque module
Accès Discord communauté 6 mois

✓ Formation Qualiopi — financement OPCO possible.