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Comparatif détaillé de 8 bases de données vectorielles : Pinecone, Milvus, Weaviate, Chroma, Qdrant, pgvector, FAISS, LanceDB. Benchmarks, tutoriel Python et guide de choix.
Guide expert AWQ et GPTQ : quantization post-entraînement de LLM pour déploiement on-premise. Comparaison GGUF/bitsandbytes, déploiement vLLM/TGI/Ollama et benchmarks reproductibles.
Comparaison détaillée de Qdrant, Milvus et Weaviate pour les pipelines RAG sécurisés : architecture, benchmarks, sécurité, multi-tenancy, coûts et recommandations pour choisir la base…
Sécuriser chaque couche d'un pipeline RAG : ingestion, vector store, retrieval et génération. Contrôles d'accès, filtrag
DAN, AIM, persona switch et token smuggling : taxonomie complète des jailbreaks LLM et pipeline de détection automatisée
Attaques par empoisonnement de contexte RAG, extraction de documents privés et prompt leaking : méthodologie offensive e
Injection indirecte, multi-tour et exfiltration via markdown : techniques avancées de prompt injection sur GPT-4, Claude
En octobre 2025, une annonce provenant de l'Université de Pékin a secoué le monde technologique mondial. Des chercheurs chinois, menés par le professeur Sun Zhong de l'Institut…
La notion de "grande échelle" dans le contexte des bases vectorielles varie selon les cas d'usage, mais elle implique généralement des défis significatifs en
Le prompt injection représente en 2026 l'une des menaces les plus sérieuses pesant sur les systèmes d'intelligence artificielle déployés en production.
En 2026, la distinction entre contenu humain et contenu généré par intelligence artificielle est devenue l'un des défis les plus critiques de l'ère
Etat des lieux complet des benchmarks LLM en mars 2026 : classements, methodologies et limites des evaluations.
Exploration des capacites de Claude Opus 4.6 pour les cas d'usage cybersécurité : analyse de code, threat hunting, audit.
Micro-segmentation réseau adaptative en temps réel pilotée par ML, scoring de confiance dynamique, UEBA et continuous authentication dans une architecture.
Techniques d'interprétabilité mécanistique pour auditer les décisions internes des LLM : sparse autoencoders, circuit analysis, probing et feature visualization.
Détection d'anomalies IA sur réseaux SCADA ICS : Isolation Forest, LSTM, Autoencoder sur Modbus, DNP3, IEC 60870-5-104. MITRE ATT&CK for ICS.
Risques des modèles pré-entraînés publics : pickle deserialization, backdoors dans les poids, typosquatting, scanning ModelScan et bonnes pratiques de.
Architectures MoE (Mixtral, Switch Transformer, DeepSeek-V3), implications sécurité du routage d'experts, déploiement et optimisation des coûts.
Analyse comparative coût/performance entre contexte ultra-long (Gemini 2.0, Claude) et RAG traditionnel. Précision, recall, latence et cas d'usage optimaux.
Modèles ML pour la priorisation de patchs (EPSS v4), risk-based scoring, intégration scanner + CMDB,. Thèmes : gestion vulnérabilités, priorisation patchs, CVSS.
LLM pour automatiser des phases de pentest : reconnaissance OSINT, génération de payloads, reporting. Capacités, limites réelles et cadre d'utilisation responsable.
TEE (Intel TDX, AMD SEV-SNP, ARM CCA) pour l'IA : inférence confidentielle, entraînement multi-parties sécurisé,. Guide expert avec méthodologies et.
Vers IA auto-propagants (Morris II), propagation inter-agents et stratégies de confinement. Analyse des menaces émergentes liées aux AI worms en 2026.
Le Model Context Protocol (MCP) d'Anthropic pour securiser les interactions des agents IA avec les outils externes.
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