- Cours pratique
- Informatique
Formation IA et cybersécurité
Comprendre, détecter et défendre avec l’intelligence artificielle appliquée à la cybersécurité
- Durée
- 3 jours
- Niveau
- Fondamental
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
Description de la formation IA cybersécurité
Qu'est-ce que l’IA et cybersécurité ?
L’IA et la cybersécurité forment aujourd’hui un duo stratégique pour les entreprises. D’un côté, la cybersécurité vise à protéger les systèmes, les réseaux, les données et les utilisateurs face à des menaces toujours plus nombreuses. De l’autre, l’intelligence artificielle, et en particulier l’IA générative et les LLM, transforment profondément les capacités d’analyse, d’automatisation et de détection dans les environnements numériques. Cette formation répond à une demande forte du marché : comprendre en même temps les fondamentaux de la cybersécurité et de l’IA générative, et surtout comment les deux interagissent.
Pourquoi suivre une formation IA et cybersécurité ?
Suivre une formation IA et cybersécurité permet d’acquérir une double compétence devenue essentielle dans les organisations. En 3 jours, cette formation pose les bases solides des deux disciplines puis monte progressivement en compétence à travers des ateliers pratiques avec des outils réels. Elle permet de comprendre les menaces actuelles, de mettre l’IA au service de la détection et de la défense, et de sécuriser les déploiements IA en entreprise avec une vision complète attaquant, défenseur et gouvernance.
Objectifs pédagogiques
À l'issue de cette formation IA et cybersécurité, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Maîtriser les fondamentaux de la cybersécurité : types de menaces, kill chain, MITRE ATT&CK, principes de défense en profondeur
- Comprendre le fonctionnement des LLM et de l'IA générative et identifier leurs applications en cybersécurité (offensive et défensive)
- Reconnaître comment les attaquants utilisent l'IA pour automatiser le phishing, le social engineering, la reconnaissance et la génération de code malveillant
- Utiliser l'IA et les LLM pour détecter les anomalies dans les logs, trier les alertes sécurité, et accélérer l'analyse d'incidents
- Construire des assistants IA de cyberdéfense opérationnels (Custom GPTs, Gemini Gems, agents LLM)
- Identifier et exploiter les vulnérabilités spécifiques aux systèmes IA : prompt injection, data poisoning, exfiltration, jailbreaking (OWASP Top 10 LLM)
- Appliquer les bonnes pratiques de sécurisation des systèmes IA : guardrails, red teaming IA, gouvernance, conformité EU AI Act
Objectifs opérationnels
Savoir comprendre les cybermenaces actuelles, utiliser l’IA générative comme outil de détection et de défense, et sécuriser les déploiements IA en entreprise avec une vision complète attaquant/défenseur.
Programme
Contenu du cours, module par module
9 modules
- Panorama des cybermenaces en 2026 : malware, ransomware, phishing, APT, attaques supply chain, zero-day
- La kill chain de Lockheed Martin et le framework MITRE ATT&CK : comprendre la logique de l'attaquant
- Principes de défense en profondeur : périmètre, réseau, endpoint, identité, données
- Le trio CIA (Confidentialité, Intégrité, Disponibilité) appliqué aux scénarios réels
- SOC, SIEM, EDR, SOAR : l'écosystème de la défense et ses limites actuelles
Travaux pratiques
- IA, Machine Learning, Deep Learning, LLM : démystification et différences concrètes
- Comment fonctionne un LLM (transformer, tokens, contexte, hallucinations) — explication accessible sans mathématiques
- Panorama des outils IA accessibles : ChatGPT, Gemini, Claude, Mistral, Ollama (LLM local)
- Les 4 modes d'utilisation de l'IA en cybersécurité : détection, analyse, automatisation, simulation
- Le framework MITRE ATLAS : la matrice des attaques contre les systèmes IA
Travaux pratiques
- Phishing industrialisé par IA : de WormGPT à FraudGPT — génération d'emails de phishing parfaits en masse
- Démonstration live : créer un email de spear-phishing hyper-personnalisé avec un LLM en 30 secondes
- Social engineering augmenté : clonage vocal (deepfake audio), OSINT automatisé, faux profils LinkedIn
- Génération de code malveillant : comment les LLM assistent la création de malwares polymorphes et l'évasion d'antivirus
- Reconnaissance automatisée : scan de vulnérabilités et analyse de surface d'attaque assistés par IA
- Chiffres clés : réduction de 95% du temps de création d'une campagne de phishing grâce à l'IA
Travaux pratiques
- Le SOC moderne et ses limites : fatigue d'alerte, volume de logs, manque d'analystes qualifiés
- Comment l'IA transforme la détection : analyse comportementale (UEBA), détection d'anomalies, corrélation intelligente
- UEBA en pratique : comment l'IA apprend le comportement « normal » d'un utilisateur et détecte les dérives
- Triage automatique des alertes : classifier critique / haute / moyenne / basse avec un LLM
- Du SIEM classique au SIEM augmenté par IA : architecture et fonctionnement
Travaux pratiques
- Créer un Custom GPT « Analyste SOC L1 » : instructions spécialisées, intégration des playbooks de réponse, base de connaissances MITRE ATT&CK
- Créer un Gemini Gem « Triage d'alertes » : connecté aux procédures de l'entreprise, classifie et priorise les incidents
- L'assistant doit être capable de : analyser un email suspect, interpréter un log, recommander l'action selon le playbook, rédiger un ticket d'incident
- Test avec 10 scénarios réels : phishing confirmé, faux positif, tentative de brute force, comportement utilisateur anormal, malware détecté
Travaux pratiques
- L'IA dans le cycle de réponse aux incidents : détection → analyse → containment → éradication → recovery → post-mortem
- Automatisation avec SOAR : comment l'IA orchestre les playbooks de réponse automatiquement
- Démonstration : un pipeline complet détection → enrichissement → réponse avec un LLM dans la boucle
- Rédaction de playbooks de réponse avec l'IA : transformer une procédure en texte libre en playbook structuré
- Post-mortem assisté par IA : générer un rapport d'incident complet à partir des logs et des actions menées
- Threat Intelligence : utiliser l'IA pour résumer les flux CTI, corréler les IOC, et contextualiser les menaces
Travaux pratiques
- L'IA est aussi une surface d'attaque : pourquoi sécuriser les LLM est devenu critique
- OWASP Top 10 for LLM Applications : parcours détaillé des 10 vulnérabilités principales
- Prompt Injection (directe et indirecte) : détourner un chatbot pour exfiltrer des données
- Data Poisoning : corrompre les données d'entraînement pour manipuler les résultats
- Supply Chain Vulnerabilities : les risques liés aux modèles tiers et aux plugins
- Sensitive Information Disclosure : quand le LLM révèle des données confidentielles
- Démonstration live : prompt injection sur une application RAG (chatbot documentaire) — extraction des données confidentielles en 3 prompts
Travaux pratiques
- Guardrails pour LLM : filtrage d'entrée/sortie, détection de prompt injection, modération de contenu
- Red Teaming IA : méthodologie pour tester la sécurité de ses propres systèmes IA avant mise en production
- Architecture « Secure by Design » pour les déploiements IA : isolation, monitoring, audit, kill switch
- Le cadre réglementaire : EU AI Act (niveaux de risque, obligations), NIS2 (impact sur l'IA), RGPD (IA et données personnelles)
- Gouvernance IA en entreprise : politique d'utilisation, comité IA, registre des traitements, AIPD
- Construire sa checklist « IA-Safe » : les 20 contrôles indispensables avant tout déploiement IA
Travaux pratiques
Le scénario : une entreprise fictive a déployé un chatbot IA interne, un SOC augmenté par IA, et des employés qui utilisent ChatGPT quotidiennement. Les deux équipes s'affrontent.
Équipe Red (Attaquants IA) :
- Générer une campagne de phishing IA ciblée contre les « employés »
- Exploiter les vulnérabilités du chatbot IA interne (prompt injection, exfiltration)
- Utiliser l'IA pour automatiser la reconnaissance et l'exploitation
Équipe Blue (Défenseurs IA) :
- Détecter les attaques en temps réel avec les assistants IA construits en Jour 2
- Analyser les emails de phishing générés par l'équipe Red
- Sécuriser le chatbot contre les attaques de l'équipe Red
- Rédiger le rapport d'incident en temps réel
- Scoring en temps réel : points pour chaque attaque réussie / détectée / bloquée
- Rotation : les équipes échangent les rôles à mi-parcours
Travaux pratiques
Programme mis à jour le 08/04/2026
Public concerné
Administrateurs systèmes et réseaux, techniciens IT, analystes SOC juniors, chefs de projet IT, responsables sécurité souhaitant monter en compétence sur l'IA, ingénieurs souhaitant comprendre les enjeux IA & cybersécurité. Toute personne technique souhaitant acquérir une double compétence IA + cybersécurité.
Prérequis
Avoir des connaissances de base en informatique (systèmes, réseaux, utilisation de la ligne de commande). Aucun prérequis en cybersécurité ni en IA.
J’évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Faire le testFinancement
Cette formation peut être prise en charge par votre entreprise, seule ou avec l’appui de son opérateur de compétences. Nous fournissons le devis et les pièces attendues par l’OPCO.
4/5
3 avis
« Ce que j'ai le plus apprécié : "Scénarios intéressant pour simuler les attaques" Ce que j'ai le moins apprécié : "Les ateliers sont laborieux. Il y a pas mal de problèmes (environnement, compte d'accès, etc...)" »
NEWORLDGRID FRANCE SAS
Les avis figurant ci-dessus sont issus des fiches d’évaluation que remplissent les participants à la fin de la formation. Ils sont ensuite publiés automatiquement si les personnes ont explicitement accepté que nous les diffusions.
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