Résumé du cours
Ce cours est conçu pour permettre à votre organisation de tirer pleinement parti du potentiel transformationnel de Vertex AI et des technologies d’IA générative (gen AI) de Google, avec un fort accent sur la sécurité. Destiné aux praticiens de l’IA et aux ingénieurs en sécurité, il offre des connaissances ciblées et des compétences pratiques pour adopter et utiliser l’IA de manière sûre et efficace. Les participants acquerront des connaissances concrètes et développeront une approche axée sur la sécurité, garantissant une intégration sécurisée et responsable de l’IA générative au sein de leur organisation.
Moyens d'évaluation :
- Quiz pré-formation de vérification des connaissances (si applicable)
- Évaluations formatives pendant la formation, à travers les travaux pratiques réalisés sur les labs à l’issue de chaque module, QCM, mises en situation…
- Complétion par chaque participant d’un questionnaire et/ou questionnaire de positionnement en amont et à l’issue de la formation pour validation de l’acquisition des compétences
A qui s'adresse cette formation
Praticiens de l’IA, professionnels de la sécurité et architectes cloud
Pré-requis
Connaissances fondamentales en apprentissage automatique, en particulier en IA générative, et compréhension de base de la sécurité sur Google Cloud.
Objectifs
A l'issue de la formation, vous devrez être en mesure de :
- Avoir des connaissances de base sur Vertex AI et ses enjeux de sécurité.
- Mettre en œuvre des mesures de contrôle d’identité et d’accès pour restreindre l’accès aux ressources Vertex AI.
- Configurer des stratégies de chiffrement et protéger les informations sensibles.
- Activer la journalisation, la supervision et les alertes pour une surveillance en temps réel des opérations Vertex AI.
- Identifier et atténuer les menaces de sécurité spécifiques à l’IA générative.
- Appliquer des techniques de test pour valider et sécuriser les réponses des modèles d’IA générative.
- Mettre en œuvre les bonnes pratiques pour sécuriser les sources de données et les réponses dans les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation).
- Avoir des connaissances fondamentales sur la sécurité de l’IA.
Contenu
Module 01 - Introduction aux principes de sécurité de Vertex AI
Sujets
- Sécurité sur Google Cloud
- Composants de Vertex AI
- Enjeux de sécurité de Vertex AI
Activités
- Lab : Vertex AI : Entraînement et déploiement d’un modèle personnalisé
Module 02 - Gestion des identités et des accès (IAM) dans Vertex AI
Sujets
- Présentation d’IAM dans Google Cloud
Activités
- Lab : Comptes de service et rôles : fondamentaux
Module 03 - Sécurité des données et confidentialité
Sujets
- Chiffrement des données
- Protection des données sensibles
- Contrôles de service VPC
- Planification de la reprise après sinistre
Activités
- Lab : Premiers pas avec Cloud KMS
- Lab : Création d’une copie désidentifiée de données dans Cloud Storage
Module 04 - Sécurisation des points de terminaison Vertex AI et déploiement de modèles
Sujets
- Sécurité réseau
- Sécurisation des points de terminaison des modèles
Activités
- Lab : Configuration de l’accès privé à Google et de Cloud NAT
Module 05 - Supervision et journalisation dans Vertex AI
Sujets
- Journalisation
- Supervision
Module 06 - Risques de sécurité dans les applications d’IA générative
Sujets
- Aperçu des risques de sécurité liés à l’IA générative
- Aperçu de la sécurité de l’IA
- Sécurité des invites
- Mécanismes de protection des LLM
Activités
- Lab : Sécurisation avec l’API Vertex AI Gemini
- Lab : Sécurité Gen AI & LLM pour les développeurs
Module 07 - Test et évaluation des réponses de modèles d’IA générative
Sujets
- Test des réponses des modèles d’IA générative
- Évaluation des réponses
- Ajustement fin des LLM
Activités
- Lab : Mesurer les performances Gen AI avec le service d’évaluation de l’IA générative
- Lab : Tests unitaires d’applications d’IA générative
Module 08 - Sécurisation des systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Sujets
- Principes de base de la génération augmentée par récupération
- Sécurité dans les systèmes RAG
Activités
- Lab : RAG multimodal avec l’API Vertex AI Gemini
- Lab : Introduction à l’appel de fonctions avec Gemini
Moyens Pédagogiques :