Alertes CVE
91 articlesDeep Dive
7 articlesRessources Open Source
11 articlesCybermalveillance
16 articlesTechniques de Hacking
44 articlesAttaques Active Directory
57 articlesIntelligence Artificielle
184 articlesForensics
34 articlesMicrosoft 365
26 articlesVirtualisation
31 articlesCybersécurité Générale
86 articlesArticles Techniques
108 articlesConformité
63 articlesSOC et Detection
35 articlesCloud Security
53 articlesRetro-Ingenierie
18 articlesNews
492 articlesLivres Blancs
15 articlesConsulting
15 articlesSécurité Industrielle OT/ICS
13 articlesIAM et Gestion des Identités
14 articlesDevSecOps
14 articlesProtection des Données
8 articlesSécurité IoT et Mobile
7 articlesGuides Rouges
12 articlesSécuriser Active Directory — Le Guide Complet (447 pages)
Proxmox VE 9 — L'ouvrage complet : Guide IA Complet 2026
DFIR : Réponse à Incident et Forensics | Guide Expert
Zero Trust : Architecture et Déploiement Entreprise
Red Team vs Blue Team : Méthodologies et Outils Expert
Sécurité Microsoft 365 : Audit et Durcissement Complet
Guide Complet du Pentest Cloud : AWS, Azure et GCP
Sécurité DevSecOps : Intégrer la Sécurité dans le CI/CD
IA Offensive et Défensive en Cybersécurité | Guide 2025
Conformité ISO 27001 : Guide Pratique d'Implémentation
Livre Blanc : Anatomie Attaque Ransomware — Guide Pratique
Livre Blanc : Pentest Cloud AWS Azure GCP — Guide Pratique
Téléchargement gratuit · Aucune inscription requise
11 checklists professionnelles couvrant 2 200+ points de contrôle. Téléchargement gratuit, aucune inscription.
Articles sur l'IA, les embeddings, RAG, bases vectorielles et developpement d'applications IA.
YaraGen-AI est un générateur Python open source de règles YARA assisté par LLM. Architecture, installation, validation, comparatif avec yarGen et Yara-Forge, cas d usage ransomware et APT.
Le seul classement francais des LLM mis a jour chaque mois. Mai 2026 : GPT-5 reprend la 1re place devant Claude Opus 4.7. Methodologie transparente sur MMLU, HumanEval+, GPQA et LMSYS Arena Elo. 12 modeles testes, recommandations par cas d usage et conformite AI Act.
vLLM est un moteur open-source d'inférence et de service pour LLM, écrit en Python et CUDA, conçu pour offrir un débit maximal et une latence prévisible sur GPU et accélérateurs spécialisés. Né en 2023 au Sky Computing Lab de UC Berkeley sous l'impulsion de Woosuk Kwon, Zhuohan Li, Ion Stoica et Hao Zhang, vLLM cumule en mai 2026 plus de 52 000 étoiles GitHub, 1 100 contributeurs et fait partie de la PyTorch Foundation. Cette page entity-first détaille PagedAttention, le continuous batching, l'architecture worker/scheduler/executor, les 250+ architectures supportées (Llama 4, Mistral, Mixtral, Qwen 3, DeepSeek V3/R1, Phi-4, Gemma 3, GLM-4.5), les backends CUDA/ROCm/CPU/TPU/Neuron/Gaudi, les formats FP8/AWQ/GPTQ/NVFP4, l'API OpenAI-compatible, le speculative decoding, le disaggregated prefill, le prefix caching, le multi-LoRA serving, la vLLM Production Stack Helm Kubernetes, le monitoring Prometheus et les benchmarks face à Ollama, TensorRT-LLM, llama.cpp et SGLang.
LangChain est le framework open-source Python et JavaScript de reference pour construire des applications LLM : chatbots, pipelines RAG, agents et copilotes. Cette page entity-first detaille l'histoire (Harrison Chase, octobre 2022), l'architecture modulaire (langchain-core, community, packages partenaires), le langage LCEL, les composants (chains, agents, tools, memory, output parsers, document loaders, splitters, vector stores Chroma/Pinecone/Weaviate/Qdrant/FAISS, embeddings), les outils satellites (LangSmith, LangGraph, LangServe, LangChain.js), la securite (prompt injection, sandbox tools), les CVE majeures (SSRF, PALChain RCE, PromptTemplate injection), la conformite et le comparatif vs LlamaIndex, Pydantic AI, OpenAI Assistants et Haystack.
Hugging Face est la plateforme communautaire et commerciale de reference mondiale pour l'IA open-source. Fondee a New York en 2016 par les Francais Clement Delangue, Julien Chaumond et Thomas Wolf, l'entreprise heberge en mai 2026 plus de 1,8 million de modeles, 450 000 datasets et 720 000 Spaces, ce qui en fait le plus grand registry d'artefacts ML au monde. Cette page entity-first detaille l'histoire, le Hub, les bibliotheques Transformers/Datasets/Tokenizers/Diffusers, les services Inference Endpoints, AutoTrain, Spaces, ZeroGPU, le pricing, la securite (Safetensors, audit logs, SAML SSO), la conformite SOC 2/GDPR, les modeles cybersecurite hebergees, les LLM francais (Mistral, CroissantLLM, Vigogne) et les risques supply chain.
Anthropic PBC est l'editeur d'IA generative fonde en 2021 par Dario et Daniela Amodei (ex-OpenAI). Cette page entity-first detaille la methode Constitutional AI, l'histoire et la gamme Claude (Haiku, Sonnet, Opus avec contexte jusqu'a 1M tokens), l'API, le pricing, Tool Use, Computer Use, Claude Code, le Model Context Protocol (MCP), la Responsible Scaling Policy, la conformite SOC 2 / ISO 27001 / ISO 42001 et le comparatif vs OpenAI GPT-5 et Google Gemini 2.5 en 2026.
OpenAI est le laboratoire d'IA fonde le 11 decembre 2015 par Sam Altman, Elon Musk, Greg Brockman, Ilya Sutskever et al., editeur de ChatGPT (1,2 milliard d'utilisateurs hebdo en 2026), des modeles GPT-5 et GPT-5.5, de l'API platform.openai.com, de DALL-E 3, Sora 2, Whisper et Codex. Cette page entity-first detaille la fondation, l'historique (lancement de ChatGPT en 2022, GPT-4o en 2024, GPT-5 en 2025, GPT-5.5 en 2026), les modeles principaux, l'offre API et son pricing, ChatGPT Plus/Pro/Team/Enterprise, la securite (retention 30j ou ZDR), la conformite (SOC 2, ISO 27001/42001, GDPR, HIPAA, EU AI Act), les incidents notables (panne novembre 2024, leak Codex mai 2025), le comparatif vs Anthropic, Google DeepMind, Mistral et Meta, les jailbreaks et la prompt injection, les architectures d'integration en entreprise (Azure OpenAI, RAG, ZDR), le fine-tuning (SFT, DPO, RFT), Function Calling et Structured Outputs, Codex / Operator / ChatGPT Agents et la roadmap 2026-2028.
Le GEO (Generative Engine Optimization), aussi appelé LLMO (Large Language Model Optimization), est la discipline qui consiste à rendre un site web exploitable, citable et réutilisable par les moteurs d'inférence comme ChatGPT, Claude, Perplexity et Gemini. En mai 2026, près de 30 % des recherches techniques en cybersécurité passent désormais par une interface conversationnelle, court-circuitant la SERP traditionnelle. Le SEO classique, optimisé pour des dix liens bleus de Google, ne suffit plus : il faut écrire pour des modèles qui ingèrent, vectorisent, citent et reformulent. Nous publions cet article-pilier après dix-huit mois d'application sur 1396 articles, 294 termes glossaire, 7 datasets ouverts et 12 guides rouges.
Tutoriel pas à pas pour intégrer une API LLM en tant que fonction IA : du function calling au protocole MCP, en passant par JSON Schema, la boucle ReAct multi-tour, la sécurité (Pydantic, sandbox, audit), les frameworks (OpenAI SDK, Anthropic SDK, LangChain, Pydantic AI) et les cas d'usage cybersécurité (SOC, threat intel, IR runbook).
Comparatif technique exhaustif entre LM Studio et Ollama en 2026 : 30 critères évalués, benchmarks réels sur Llama 3.1 8B, Mistral 7B et Mixtral 8x7B, compatibilité matérielle CUDA/ROCm/Metal, formats GGUF et MLX, API OpenAI, gouvernance d'entreprise et verdict par profil utilisateur.
AWQ (Activation-aware Weight Quantization) est devenue la technique de référence pour compresser les LLM en INT4 sans perte de qualité. Guide complet : algorithme, comparatif GPTQ/SmoothQuant/SpQR, implémentation AutoAWQ, déploiement vLLM/TensorRT-LLM, benchmarks Llama 3.1 70B, Mixtral, Qwen 2.5, DeepSeek-V3 et workflow pratique pour quantifier un modèle frontier sur un seul GPU H100.
Méthodologie pentest IA : OWASP ML Top 10, MITRE ATLAS, prompt injection, model extraction, data poisoning. Outils Garak, PromptFoo, ART. Conformité AI Act.
