Évaluer les modèles, applications RAG et agents outillés selon une méthodologie de sécurité, de sûreté et de gouvernance mesurable. Le contrôle est ici appliqué spécifiquement à « AI Red Teaming et systèmes GenAI ».
Objectif du domaine
Le domaine « AI Red Teaming et systèmes GenAI » regroupe 8 chapitres. La lecture commence par l’installation ou les prérequis, poursuit avec les contrôles pratiques et se termine par l’interprétation, la correction et le retest.
Parcours recommandé du domaine « AI Red Teaming et systèmes GenAI ».
Parcours conseillé
Installation et préparation de l’environnement — Installer et valider garak, PyRIT, OWASP GenAI guidance sous Windows, Linux ou Kali pour le domaine AI Red Teaming et systèmes GenAI, avec isolation, vérification des versions et procédure de nettoyage.
Définir le système IA, les acteurs et les frontières — Guide professionnel et progressif consacré à définir le système ia, les acteurs et les frontières, avec méthodologie autorisée, interprétation, preuves et remédiations.
Prompt injection et séparation des instructions — Guide professionnel et progressif consacré à prompt injection et séparation des instructions, avec méthodologie autorisée, interprétation, preuves et remédiations.
Données sensibles, RAG et mémoire applicative — Guide professionnel et progressif consacré à données sensibles, rag et mémoire applicative, avec méthodologie autorisée, interprétation, preuves et remédiations.
Agents, outils, MCP et permissions — Guide professionnel et progressif consacré à agents, outils, mcp et permissions, avec méthodologie autorisée, interprétation, preuves et remédiations.
Jeux de tests, métriques et reproductibilité — Guide professionnel et progressif consacré à jeux de tests, métriques et reproductibilité, avec méthodologie autorisée, interprétation, preuves et remédiations.
Restitution, garde-fous et amélioration continue — Guide professionnel et progressif consacré à restitution, garde-fous et amélioration continue, avec méthodologie autorisée, interprétation, preuves et remédiations.
Utilisation pratique, commandes, filtres et aide — Utiliser les outils et méthodes du domaine AI Red Teaming et systèmes GenAI: commandes, filtres, aide intégrée, interprétation des sorties, preuves et résolution des erreurs fréquentes.
Objectifs et compétences du domaine
Le domaine « AI Red Teaming et systèmes GenAI » regroupe les compétences nécessaires pour préparer, exécuter et restituer les contrôles associés. Il ne doit pas être lu comme une suite d’outils indépendants : les chapitres décrivent un même workflow, depuis le cadrage jusqu’au retest.
La lecture recommandée commence par les concepts et l’architecture, continue avec l’installation ou la prise en main, puis se termine par les exercices, l’interprétation et la remédiation. Dans ce domaine, la qualité dépend surtout de les hypothèses, entrées, actions, sorties et limites propres au sujet.
Expliquer les mécanismes essentiels du domaine « AI Red Teaming et systèmes GenAI ».
Préparer un laboratoire cohérent et limité au périmètre autorisé.
Choisir l’outil ou la technique en fonction de la question posée.
Conserver des preuves reproductibles et compréhensibles.
Transformer les constats en corrections et critères de retest.
Parcours de lecture recommandé
Le parcours ci-dessous évite de commencer directement par les commandes. Pour « AI Red Teaming et systèmes GenAI », il est préférable de comprendre les préconditions, d’effectuer un inventaire de base et seulement ensuite d’utiliser les outils spécialisés.
Lire d’abord la définition, le périmètre et les limites du domaine.
Installer ou vérifier les outils dans une VM ou un conteneur dédié.
Réaliser l’exercice le plus simple avec une sortie attendue connue.
Comparer les résultats avec une seconde source ou une vérification manuelle.
Étudier les erreurs fréquentes avant d’augmenter la portée ou le débit.
Terminer par le reporting, le nettoyage et le retest.
Points de vigilance
Les points suivants doivent rester visibles pendant toute mission portant sur « AI Red Teaming et systèmes GenAI ». Ils évitent les conclusions trop rapides et les actions inutiles.
Vigilance — agir sans objectif mesurable.
Vigilance — collecter trop de données.
Vigilance — ne pas conserver la sortie brute.
Vigilance — conclure sur un seul indicateur.
Vigilance — omettre le nettoyage et le retest.
Ce qu’un bon livrable doit contenir
Le livrable du domaine « AI Red Teaming et systèmes GenAI » doit permettre à une équipe technique de reproduire l’observation et à un responsable de comprendre le risque sans relire toutes les sorties d’outil.
le périmètre et les exclusions ;
les versions, comptes et configurations de test ;
la méthode et les paramètres réellement utilisés ;
les preuves brutes et leur interprétation ;
les limites et hypothèses ;
la recommandation, le responsable et le critère de retest.
