Qu'est-ce que l'IA appliquée à la cybersécurité ?

L'intelligence artificielle transforme radicalement la cybersécurité. Les attaquants utilisent déjà l'IA pour générer du phishing hyper-réaliste, automatiser la reconnaissance et créer des malwares polymorphes. Les défenseurs doivent adopter les mêmes technologies pour maintenir l'avantage : détection d'anomalies par machine learning, automatisation SOC par LLM, analyse comportementale (UEBA) et threat intelligence augmentée.

Notre offre IA & Développement couvre deux axes complémentaires. Le premier axe est le développement de solutions IA pour la cybersécurité : modèles de détection de menaces, automatisation de la réponse à incident, NLP pour l'analyse de logs, classification automatique de vulnérabilités. Le second axe est la sécurisation des systèmes d'IA : audit de sécurité des LLM, protection contre le prompt injection, data poisoning, adversarial ML et conformité EU AI Act.

Cette double compétence — développement IA et expertise cybersécurité — est rare sur le marché. Elle nous permet de concevoir des solutions qui sont à la fois performantes sur le plan technique et robustes sur le plan sécuritaire, dès la conception (security by design pour l'IA).

Nous intervenons avec une stack technologique éprouvée : Python, TensorFlow/PyTorch, Hugging Face, LangChain/LlamaIndex, le tout intégré dans des pipelines MLOps sécurisés avec gestion du cycle de vie complet des modèles.

+300%

Hausse des cyberattaques assistées par IA (2024-2025)

69%

SOC utilisant l'IA en 2025 (Gartner)

$4.88M

Coût moyen violation sans IA vs $3.84M avec (IBM 2025)

EU AI Act

Réglementation européenne en vigueur 2025-2026

Nos domaines d'intervention — 4 piliers

Détection de menaces ML

Modèles de détection d'anomalies, UEBA, classification de malwares, détection de phishing par NLP, analyse comportementale réseau.

Automatisation SOC

Orchestration SOAR augmentée par IA, triage automatisé des alertes, playbooks intelligents, enrichissement contextuel par LLM.

Sécurité des LLM

Audit prompt injection, jailbreak testing, data leakage, RAG security, guardrails, conformité OWASP LLM Top 10.

AI Red Teaming

Tests adversariaux sur modèles ML, empoisonnement de données, evasion attacks, model extraction, privacy attacks sur modèles en production.

Stack technologique

Python

Core

PyTorch

Deep Learning

TensorFlow

ML Framework

Hugging Face

NLP / LLM

LangChain

LLM Orchestration

scikit-learn

ML classique

MLflow

MLOps

Docker/K8s

Déploiement

Périmètre d'intervention

De la conception à la mise en production sécurisée, nous couvrons l'ensemble du cycle de vie de l'IA en cybersécurité.

Détection d'anomalies réseau

Modèles ML entraînés sur le trafic normal de votre réseau pour détecter les comportements suspects : lateral movement, exfiltration, C2 beaconing, scan interne.

Détection phishing par NLP

Modèles NLP entraînés pour détecter les emails de phishing, spear-phishing et BEC en analysant le contenu, le style rédactionnel et les métadonnées.

UEBA (User Entity Behavior Analytics)

Profilage comportemental des utilisateurs et entités pour détecter les comptes compromis, les menaces internes et les mouvements latéraux.

Classification de malwares

Modèles de deep learning pour classifier les malwares par famille, détecter les variantes zero-day et analyser les binaires suspects en sandboxing augmenté.

Automatisation SOC / SOAR

Intégration de LLM dans les workflows SOAR pour le triage des alertes, l'enrichissement contextuel, la génération de rapports d'incident et la recommandation d'actions.

NLP pour analyse de logs

Traitement du langage naturel appliqué aux logs de sécurité (SIEM, firewall, EDR) pour identifier des patterns, corréler des événements et réduire le bruit.

Audit sécurité LLM

Tests de sécurité complets sur vos déploiements LLM : prompt injection, jailbreak, data leakage, hallucination exploitation, SSRF via tool use.

Threat Intelligence IA

Collecte et analyse automatisée de CTI par IA : extraction d'IOCs, classification de menaces, corrélation avec votre surface d'attaque, rapports actionables.

Qui est concerné par l'IA en cybersécurité ?

L'IA en cybersécurité n'est plus réservée aux grands groupes. Les PME et ETI sont confrontées aux mêmes menaces (ransomware, BEC, supply chain attacks) mais disposent de ressources humaines limitées. L'IA permet de démultiplier les capacités des équipes existantes.

► SOC / CSIRT — automatisation du triage, réduction de la fatigue d'alertes, accélération de la réponse à incident
► DSI / RSSI — détection proactive des menaces, visibilité augmentée, tableaux de bord intelligents
► Éditeurs SaaS / FinTech — intégration de l'IA dans les produits avec sécurité by design, conformité EU AI Act
► Secteur santé — protection des données patients, détection d'anomalies sur les dispositifs médicaux connectés

► Services financiers — détection de fraude, analyse transactionnelle, conformité LCB-FT assistée par IA
► Industrie / OT — détection d'anomalies sur les réseaux industriels (SCADA/ICS), maintenance prédictive sécurisée
► Entreprises déployant des LLM — audit de sécurité, protection contre le prompt injection, gouvernance IA
► Organisations NIS2 — renforcement des capacités de détection et de réponse exigées par la directive

Le saviez-vous ?

Selon le rapport IBM Cost of a Data Breach 2025, les organisations utilisant l'IA et l'automatisation en sécurité réduisent le coût moyen d'une violation de $1.04 million et détectent les incidents 108 jours plus tôt. Parallèlement, 85% des professionnels de la cybersécurité attribuent la hausse des attaques à l'utilisation de l'IA par les cybercriminels (Deep Instinct 2025).

Méthodologie en 6 phases

Notre approche couvre l'ensemble du cycle de vie d'un projet IA en cybersécurité, de l'évaluation des besoins au monitoring en production.

1

Évaluation des besoins & cadrage

Analyse de votre environnement, de vos données disponibles et de vos objectifs de sécurité pour définir les cas d'usage IA pertinents et réalisables.

Activités

• Cartographie de l'infrastructure de sécurité existante (SIEM, EDR, firewall)
• Inventaire des sources de données disponibles (logs, flux réseau, alertes)
• Identification des cas d'usage IA prioritaires (ROI / faisabilité)
• Évaluation de la maturité data de l'organisation
• Définition des KPIs de succès (taux de détection, faux positifs, temps de réponse)
• Étude de faisabilité technique et économique

Outils

• Frameworks d'évaluation propriétaires
• Data profiling (pandas, Great Expectations)
• Interviews parties prenantes
• Benchmark solutions existantes
• Matrice ROI / complexité

Résultat

Document de cadrage détaillant les cas d'usage retenus, l'architecture cible, les données nécessaires, les KPIs, le planning et le budget. Go/No-Go informé sur chaque cas d'usage.

2

Audit & préparation des données

Collecte, nettoyage, labellisation et préparation des datasets d'entraînement. Sécurisation du pipeline de données pour prévenir le data poisoning.

Activités

• Collecte et agrégation des données de sécurité (logs, alertes, IOCs)
• Nettoyage et normalisation des datasets
• Labellisation (attaques/bénins) pour les modèles supervisés
• Feature engineering spécifique cybersécurité
• Audit de qualité des données (biais, lacunes, intégrité)
• Sécurisation du pipeline data (prévention data poisoning)
• Anonymisation / pseudonymisation RGPD

Outils

• Python (pandas, numpy, polars)
• Apache Spark (gros volumes)
• Great Expectations (qualité data)
• Label Studio (annotation)
• DVC (versioning de données)
• Scripts de normalisation propriétaires

Résultat

Datasets nettoyés, labellisés et versionnés, prêts pour l'entraînement. Pipeline de données sécurisé avec contrôles d'intégrité. Rapport d'audit data avec métriques de qualité.

3

Conception & architecture du modèle

Sélection de l'architecture ML/DL adaptée, design du pipeline d'inférence, intégration de la sécurité dès la conception (AI security by design).

Activités

• Sélection de l'architecture (CNN, LSTM, Transformer, GNN, etc.)
• Design du pipeline d'entraînement et d'inférence
• Intégration des guardrails de sécurité (input validation, output filtering)
• Design des mécanismes d'explicabilité (SHAP, LIME)
• Architecture RAG sécurisée pour les cas LLM
• Définition de la stratégie de fine-tuning ou transfer learning

Outils

• PyTorch / TensorFlow
• Hugging Face Transformers
• LangChain / LlamaIndex (RAG)
• SHAP, LIME (explicabilité)
• NeMo Guardrails (NVIDIA)
• Architecture diagrams (draw.io)

Résultat

Document d'architecture technique détaillant le modèle choisi, le pipeline complet, les guardrails de sécurité, les mécanismes d'explicabilité et les critères d'acceptation.

4

Développement & entraînement

Implémentation, entraînement itératif, optimisation des hyperparams, validation croisée et tests de performance sur des datasets représentatifs.

Activités

• Implémentation du modèle et du pipeline
• Entraînement itératif avec validation croisée
• Optimisation des hyperparams (Optuna, Ray Tune)
• Évaluation sur datasets de test (precision, recall, F1, AUC-ROC)
• Tests de régression et de stabilité
• Fine-tuning sur données spécifiques au client
• Documentation du code et des expériences

Outils

• PyTorch / TensorFlow
• MLflow (experiment tracking)
• Weights & Biases (monitoring)
• Optuna (hyperparameter optimization)
• GPU cloud (A100/H100)
• Jupyter / VS Code

Résultat

Modèle entraîné atteignant les KPIs définis, avec métriques documentées, expériences tracées dans MLflow, et code versionné prêt pour les tests de sécurité.

5

Tests de sécurité & AI Red Teaming

Tests adversariaux complets sur le modèle : evasion attacks, data poisoning, model extraction, prompt injection (LLM), privacy attacks.

Activités

• Evasion attacks (contournement du modèle)
• Data poisoning simulation
• Model extraction / model stealing
• Membership inference attacks (privacy)
• Prompt injection testing (LLM)
• Jailbreak attempts (LLM)
• Data leakage testing
• Robustesse aux inputs adversariaux

Outils

• IBM Adversarial Robustness Toolbox (ART)
• Microsoft Counterfit
• Garak (LLM vulnerability scanner)
• PromptFoo (LLM red teaming)
• OWASP ML Top 10 framework
• OWASP LLM Top 10
• Scripts d'attaque propriétaires

Résultat

Rapport de sécurité IA détaillant les vulnérabilités identifiées, les scénarios d'attaque réussis, les impacts et les recommandations de hardening du modèle. Score de robustesse adversariale.

6

Déploiement sécurisé & monitoring

Mise en production dans un pipeline MLOps sécurisé avec monitoring continu des performances, détection de drift et alerting.

Activités

• Conteneurisation et déploiement (Docker/Kubernetes)
• Intégration dans le pipeline de sécurité existant (SIEM, SOAR)
• Mise en place du monitoring de performance (model drift)
• Configuration de l'alerting et des seuils
• Pipeline CI/CD sécurisé pour les mises à jour du modèle
• Documentation opérationnelle et runbooks
• Formation des équipes

Outils

• Docker / Kubernetes
• MLflow Model Registry
• Prometheus / Grafana (monitoring)
• Evidently AI (model drift)
• GitHub Actions / GitLab CI
• Trivy (scan de vulnérabilités containers)

Résultat

Modèle en production avec monitoring continu, alerting configuré, pipeline de mise à jour sécurisé. Documentation opérationnelle et équipes formées à l'exploitation.

Prestation clé en main

Développement sur mesure

Modèles ML/DL conçus spécifiquement pour votre contexte : vos données, vos cas d'usage, votre infrastructure. Pas de solution générique.

Code & modèles livrés

Tout le code source, les modèles entraînés, la documentation et les pipelines MLOps vous appartiennent. Aucune dépendance à notre plateforme.

Sécurité intégrée

Chaque solution est testée contre les attaques adversariales (OWASP ML Top 10) avant livraison. AI Red Teaming inclus dans la prestation.

Formation & transfert

Vos équipes sont formées à l'exploitation, au monitoring et au re-training des modèles. Objectif : autonomie complète.

Double expertise : IA & cybersécurité

Volet Intelligence Artificielle

► Machine Learning — Modèles supervisés et non supervisés pour la détection d'anomalies, la classification et la prédiction. Random Forest, XGBoost, SVM, Isolation Forest, Autoencoders
► Deep Learning — Réseaux de neurones profonds pour l'analyse de malwares, la détection d'intrusion et le traitement du langage naturel. CNN, LSTM, GNN, Transformers
► LLM & NLP — Modèles de langage pour l'analyse de logs, la génération de rapports, l'enrichissement CTI et l'automatisation SOC. Fine-tuning, RAG, agents
► MLOps — Pipeline de bout en bout : versioning données, experiment tracking, model registry, CI/CD, monitoring, drift detection
► IA responsable — Explicabilité (SHAP, LIME), détection de biais, conformité EU AI Act, documentation model cards

Volet cybersécurité

► AI Red Teaming — Tests adversariaux complets sur les modèles ML : evasion, poisoning, extraction, inference. Méthodologie inspirée du pentest adaptée à l'IA
► Sécurité des LLM — Audit OWASP LLM Top 10 : prompt injection (direct/indirect), jailbreak, data leakage, SSRF via tool use, insecure output handling
► OWASP ML Top 10 — Couverture systématique des 10 risques ML : data poisoning, model evasion, model theft, AI supply chain, adversarial inputs
► MLOps Security — Sécurisation du pipeline ML : registres de modèles signés, supply chain ML, conteneurs hardened, secrets management
► Conformité EU AI Act — Classification du risque, documentation technique, évaluation de conformité, préparation aux audits réglementaires

L'IA transforme la cybersécurité — êtes-vous prêt ?

Que vous souhaitiez intégrer l'IA dans votre SOC, sécuriser vos déploiements LLM ou développer des modèles de détection sur mesure, parlons de votre projet.

Comparaison des approches IA en cybersécurité

ML classique, deep learning ou LLM ? Chaque approche a ses forces. Nous sélectionnons la plus adaptée à votre cas d'usage.

Critère	ML Classique	Deep Learning	LLM / GenAI
Cas d'usage cyber	Détection anomalies, classification	Malware analysis, NID, images	Log analysis, SOC auto, CTI
Données requises	Modérées (1K-100K)	Importantes (100K+)	Few-shot / fine-tuning
Explicabilité	Haute (SHAP, arbres)	Basse (boîte noire)	Modérée (chain-of-thought)
Temps de développement	Court (2-4 sem.)	Moyen (4-8 sem.)	Variable (1-8 sem.)
Coût GPU	Faible (CPU suffit)	Élevé (GPU requis)	Élevé (inférence GPU)
Risques sécurité	Evasion, poisoning	Evasion, extraction	Prompt injection, data leak
Algorithmes types	XGBoost, RF, IF, SVM	CNN, LSTM, GNN	GPT, LLaMA, Mistral

Pas de silver bullet — la bonne IA au bon endroit

L'approche optimale dépend de votre cas d'usage, de vos données et de vos contraintes. Souvent, la meilleure solution combine plusieurs approches : ML classique pour la détection temps réel, deep learning pour l'analyse de malwares, et LLM pour l'enrichissement contextuel.

Focus : Sécurité des LLM & OWASP Top 10

Les LLM (Large Language Models) introduisent de nouveaux vecteurs d'attaque spécifiques. Notre audit couvre systématiquement les 10 risques OWASP LLM.

LLM01

Prompt Injection

Manipulation du prompt système via des inputs utilisateur craftés. Injection directe (dans le prompt utilisateur) ou indirecte (via des données externes ingérées par le RAG). Peut conduire à l'exfiltration de données, l'exécution d'actions non autorisées ou le contournement des guardrails.

LLM02

Insecure Output Handling

Les sorties du LLM ne sont pas validées avant d'être utilisées en aval. Peut conduire à du XSS, SSRF, injection SQL ou exécution de code si le LLM génère du contenu directement interprété par un système en aval.

LLM03

Training Data Poisoning

Corruption des données d'entraînement ou de fine-tuning pour introduire des backdoors, des biais ou des comportements malveillants dans le modèle. Particulièrement critique pour les modèles entraînés sur des données publiques non vérifiées.

LLM04

Model Denial of Service

Envoi de requêtes conçues pour consommer des ressources excessives (prompts très longs, requêtes récursives, boucles infinies) rendant le service indisponible ou coûteux.

LLM05

Supply Chain Vulnerabilities

Vulnérabilités dans les modèles pré-entraînés téléchargés (Hugging Face), les bibliothèques ML (PyTorch, TensorFlow) ou les datasets publics. Modèles trojanisés, dépendances compromises.

LLM06

Sensitive Information Disclosure

Le LLM révèle des données sensibles présentes dans ses données d'entraînement, son prompt système, ou les documents du RAG. PII leakage, secrets d'entreprise, propriété intellectuelle.

LLM07

Insecure Plugin Design

Les plugins/tools du LLM (accès web, exécution de code, API calls) ne valident pas correctement les inputs, permettant au LLM d'effectuer des actions non autorisées via SSRF, RCE ou accès à des ressources internes.

LLM08-10

Excessive Agency, Overreliance, Model Theft

Permissions excessives accordées au LLM (exécution de code, accès DB), confiance aveugle dans les réponses (hallucinations), et extraction du modèle par des requêtes systématiques (model stealing via API).

Adversarial Machine Learning — Menaces sur les modèles ML

Les modèles de machine learning, au-delà des LLM, sont vulnérables à des classes d'attaques spécifiques documentées par l'OWASP ML Top 10 et le MITRE ATLAS (Adversarial Threat Landscape for AI Systems).

L'evasion attack consiste à modifier légèrement un input pour tromper le modèle (un malware légèrement modifié qui échappe à la détection). Le data poisoning corrompt les données d'entraînement. Le model extraction permet de voler le modèle via des requêtes API répétées. Les membership inference attacks déterminent si une donnée spécifique faisait partie du dataset d'entraînement.

Notre AI Red Teaming couvre systématiquement ces vecteurs d'attaque pour valider la robustesse de vos modèles avant mise en production. Nous utilisons les frameworks IBM ART, Microsoft Counterfit et nos propres outils d'attaque.

96%

Modèles ML vulnérables à au moins 1 attaque (MIT 2024)

ATLAS

Framework MITRE pour les attaques IA

10

Catégories OWASP ML Top 10

2026

Entrée en vigueur EU AI Act (haut risque)

Cas client — SOC augmenté par IA pour une ETI financière

Retour d'expérience anonymisé : développement et déploiement d'un système de détection de menaces ML intégré au SOC d'une ETI du secteur financier.

Contexte

► Secteur : Services financiers, 300 collaborateurs, SOC interne 3 analystes
► Enjeu : 12 000 alertes/jour dont 95% de faux positifs, fatigue d'alertes critique
► État initial : SIEM Wazuh en place, aucun ML, triage 100% manuel
► Objectif : Réduire les faux positifs de 80%, automatiser le triage Tier 1

Résultats

-87%

Faux positifs

98.2%

Précision détection

4 min

Temps moyen de triage (vs 23 min avant)

3 mois

Délai de mise en production

Chronologie du projet

Semaine 1-2

Cadrage & data audit

Analyse des sources de données Wazuh, cartographie des alertes, définition des KPIs, étude de faisabilité.

Semaine 3-6

Développement & entraînement

Préparation dataset (6 mois d'historique), feature engineering, modèle XGBoost + Isolation Forest, fine-tuning.

Semaine 7-10

Tests & red teaming

Tests de performance, AI red teaming (evasion, poisoning), intégration SOAR, phase pilote en parallèle.

Semaine 11-12

Production & formation

Déploiement en production, monitoring MLflow, formation analystes SOC, documentation opérationnelle.

Solution livrée

2

Modèles ML

XGBoost (classification) + Isolation Forest (anomalies)

1

Agent LLM

Enrichissement contextuel et génération de rapports d'incident

5

Playbooks SOAR

Triage auto, enrichissement, escalade, investigation, rapport

24/7

Monitoring ML

Drift detection, performance tracking, alerting automatique

Nos engagements contractuels

Code source livré

L'intégralité du code source, des modèles, des pipelines et de la documentation vous appartient. Pas de boîte noire, pas de lock-in.

Sécurité validée

Chaque modèle est soumis à un AI Red Teaming (OWASP ML Top 10 / LLM Top 10) avant livraison. Rapport de sécurité inclus.

KPIs contractuels

Les métriques de performance (precision, recall, F1) sont définis contractuellement dès le cadrage. Engagement de résultat, pas seulement de moyens.

Support 6 mois inclus

Support technique inclus pendant 6 mois après mise en production : monitoring, corrections, re-training si drift détecté, assistance équipes.

Questions fréquentes sur l'IA en cybersécurité

Cela dépend de l'approche. Pour du ML supervisé (classification d'alertes), il faut idéalement plusieurs milliers d'exemples labellisés. Pour de la détection d'anomalies non supervisée (Isolation Forest, Autoencoders), le modèle apprend le comportement « normal » — 1 à 3 mois de logs suffisent généralement. Pour les LLM, le fine-tuning peut fonctionner avec quelques centaines d'exemples. Notre phase de cadrage évalue la maturité data et sélectionne l'approche adaptée à vos données disponibles.

Non. L'IA augmente les analystes, elle ne les remplace pas. Le triage Tier 1 automatisé libère du temps pour l'investigation approfondie (Tier 2/3) où l'expertise humaine reste irremplaçable. L'IA excelle pour traiter le volume (12 000 alertes/jour), identifier les patterns et enrichir le contexte. L'humain excelle pour l'analyse stratégique, la prise de décision et la créativité nécessaire face aux attaques inédites. Nos déploiements améliorent la satisfaction des analystes en réduisant les tâches répétitives.

Le prompt injection est l'équivalent de l'injection SQL pour les LLM. Un attaquant manipule les inputs pour détourner le comportement du modèle : contourner les restrictions, exfiltrer des données du prompt système ou du RAG, ou exécuter des actions non autorisées. La protection repose sur plusieurs couches : input sanitization, output validation, guardrails (NeMo, Guardrails AI), sandboxing des outils, principe de moindre privilège pour les actions du LLM. Aucune solution unique n'est suffisante — la défense en profondeur est essentielle.

Le coût varie selon la complexité du projet. Un audit de sécurité LLM (OWASP LLM Top 10) coûte entre 5 000 et 15 000 € selon la complexité du déploiement. Un modèle de détection ML sur mesure (cadrage + développement + tests + déploiement) se situe entre 30 000 et 80 000 €. Un SOC augmenté IA complet (multi-modèles + LLM + SOAR) représente 60 000 à 150 000 €. Nous privilégions les solutions open source pour minimiser les coûts de licences.

L'EU AI Act classe les systèmes IA par niveau de risque (inacceptable, haut, limité, minimal). Les systèmes IA utilisés pour la sécurité des réseaux et la détection de menaces sont généralement classés à risque limité, avec des obligations de transparence. Cependant, si l'IA intervient dans des décisions impactant les individus (scoring de risque, blocage d'accès), elle peut entrer dans la catégorie haut risque avec des obligations renforcées : documentation technique, évaluation des risques, monitoring, transparence. Nous vous aidons à classifier vos systèmes et à vous conformer.

Le model drift (dégradation des performances dans le temps) est un enjeu majeur en cybersécurité car le paysage des menaces évolue rapidement. Notre pipeline MLOps intègre un monitoring continu des métriques de performance (Evidently AI), une détection statistique du drift (distribution des features, performance scores), et un pipeline de re-training automatisé déclenché quand les métriques passent sous les seuils définis. Le re-training est versionné et soumis aux mêmes tests de sécurité avant déploiement.

Absolument. Notre audit de sécurité LLM est une prestation indépendante qui peut être réalisée sur tout déploiement existant : chatbot client, assistant interne, RAG, agent IA, copilot. Nous testons systématiquement les 10 vulnérabilités OWASP LLM Top 10 avec des outils spécialisés (Garak, PromptFoo) et des tests manuels. Le rapport inclut la liste des vulnérabilités, les preuves d'exploitation et les recommandations de remédiation (guardrails, hardening, architecture).

La confidentialité est au cœur de notre approche. NDA signé avant tout accès aux données. Nous travaillons idéalement sur votre infrastructure (on-premise ou cloud dédié) pour éviter tout transfert de données. Si le développement nécessite un environnement externe, les données sont anonymisées/pseudonymisées avant transfert. Aucune donnée n'est envoyée à des API cloud publiques (OpenAI, Google) sans votre accord explicite. Nous privilégions les modèles open source déployés localement.

Pourquoi nous choisir ?

Double expertise IA + cyber

Rare combinaison de compétences ML/DL et cybersécurité offensive. Nos solutions sont performantes ET sécurisées dès la conception.

AI Red Teaming intégré

Chaque modèle livré est testé contre les attaques adversariales (OWASP ML/LLM Top 10). Sécurité validée avant mise en production.

Open source first

PyTorch, Hugging Face, Wazuh, LangChain. Pas de lock-in éditeur. Tout le code et les modèles vous appartiennent.

Conformité EU AI Act

Chaque solution est documentée conformément aux exigences de l'EU AI Act : model cards, évaluation des risques, explicabilité.

MLOps production-ready

Pipeline MLOps complet : versioning, experiment tracking, CI/CD, monitoring, drift detection. Pas de prototype : des solutions production-ready.

Transfert de compétences

Vos équipes sont formées à l'exploitation, au monitoring et au re-training. L'objectif est votre autonomie complète.

IA & Développement — Intelligence Artificielle au Service de la Cybersécurité

Qu'est-ce que l'IA appliquée à la cybersécurité ?

Nos domaines d'intervention — 4 piliers

Détection de menaces ML

Automatisation SOC

Sécurité des LLM

AI Red Teaming

Stack technologique

Périmètre d'intervention

Détection d'anomalies réseau

Détection phishing par NLP

UEBA (User Entity Behavior Analytics)

Classification de malwares

Automatisation SOC / SOAR

NLP pour analyse de logs

Audit sécurité LLM

Threat Intelligence IA

Qui est concerné par l'IA en cybersécurité ?

Méthodologie en 6 phases

Évaluation des besoins & cadrage

Audit & préparation des données

Conception & architecture du modèle

Développement & entraînement

Tests de sécurité & AI Red Teaming

Déploiement sécurisé & monitoring

Prestation clé en main

Développement sur mesure

Code & modèles livrés

Sécurité intégrée

Formation & transfert

Double expertise : IA & cybersécurité

Volet Intelligence Artificielle

Volet cybersécurité

L'IA transforme la cybersécurité — êtes-vous prêt ?

Comparaison des approches IA en cybersécurité

Focus : Sécurité des LLM & OWASP Top 10

Adversarial Machine Learning — Menaces sur les modèles ML

Cas client — SOC augmenté par IA pour une ETI financière

Contexte

Résultats

Chronologie du projet

Cadrage & data audit

Développement & entraînement

Tests & red teaming

Production & formation

Solution livrée

Nos engagements contractuels

Code source livré

Sécurité validée

KPIs contractuels

Support 6 mois inclus

Questions fréquentes sur l'IA en cybersécurité

Faut-il beaucoup de données pour déployer du ML en cybersécurité ?

L'IA va-t-elle remplacer nos analystes SOC ?

Qu'est-ce que le prompt injection et comment s'en protéger ?

Combien coûte un projet IA en cybersécurité ?

Quelles sont les obligations de l'EU AI Act pour la cybersécurité ?

Comment gérez-vous le model drift en production ?

Pouvez-vous auditer la sécurité de notre LLM / chatbot IA existant ?

Comment garantissez-vous la confidentialité de nos données pendant le développement ?

Pourquoi nous choisir ?

Double expertise IA + cyber

AI Red Teaming intégré

Open source first

Conformité EU AI Act

MLOps production-ready

Transfert de compétences

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