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CoursDébutantGénéralGenAI Builders

IA Sûre et Fiable via Guardrails

Famille : 🟨 F3 - GenAI Augmentation DSI

Express

À l'issue de cette formation, vous serez capable de :

Maîtriser les concepts fondamentaux
Acquérir des compétences pratiques

Programme Détaillé

10 modules de formation

Module 1

Introduction

6min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Vue d'ensemble du cours et importance des guardrails pour la production.
Module 2

Modes d'Échec dans les Applications RAG

13min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Lab pratique inclus
Identification des modes d'échec courants
Hallucinations et informations incorrectes
Fuites de PII (informations personnelles)
Réponses hors sujet (off-topic)
Impacts sur les applications en production
Module 3

Qu'est-ce que les Guardrails

6min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Définition et concepts fondamentaux
Rôle dans la sécurité des applications IA
Input guards vs Output guards
Stratégies de gestion des échecs (reask, fix, exception, filter)
Module 4

Construire Votre Premier Guardrail

11min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Lab pratique inclus
Création d'un guardrail simple avec validation regex
Stratégies onfail : reask, fix, exception, filter
Validation de formats (emails, téléphones, etc.)
Intégration dans une application
Module 5

Détection d'Hallucinations avec NLI

12min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Lab pratique inclus
Natural Language Inference pour vérifier la cohérence
Détecter les contradictions entre contexte et réponse
Utilisation de modèles NLI (DeBERTa, etc.)
Validation automatique des réponses RAG
Module 6

Utiliser le Guardrail d'Hallucination dans un Chatbot

6min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Lab pratique inclus
Intégration dans un chatbot RAG
Pipeline de validation contexte-réponse
Régénération automatique en cas d'hallucination
Tests et validation
Module 7

Maintenir un Chatbot sur le Sujet

9min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Lab pratique inclus
Guardrails de topic avec embeddings
Similarité sémantique pour filtrer les topics
Définition des sujets autorisés
Réponses automatiques pour questions hors sujet
Module 8

Assurer qu'Aucune PII n'est Divulguée

13min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Lab pratique inclus
Détection de PII avec regex et NER
Types de PII : emails, téléphones, SSN, cartes bancaires
Redaction automatique des informations sensibles
Protection RGPD et conformité
Module 9

Prévenir les Mentions de Concurrents

9min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Lab pratique inclus
Named Entity Recognition (NER) pour détecter organisations
Filtrage des mentions de concurrents
Guardrails pour marques et produits
Applications marketing et service client
Module 10

Conclusion

1min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Récapitulatif et bonnes pratiques de guardrails.

Prérequis pour suivre cette formation

Python basique à intermédiaire
Compréhension des LLMs et de leurs limitations
Notions de RAG (Retrieval-Augmented Generation) recommandées
Familiarité avec les APIs LLM
Ordinateur avec Python 3.x
Environnement de développement (fourni en ligne)
Accès API LLM (fourni pendant la formation)
GPU optionnel pour modèles NLI/NER (environnement cloud fourni)

Public Cible

Développeurs
Ingénieurs logiciels

Compétences que vous allez acquérir

Compétences pratiques en IA générative

Ressources

Informations Pratiques

Détails de la formation

Durée
1h30
Niveau
Débutant
Prix
2230 €
Langue
Français
Certification
-

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