Un observatoire dédié à la sécurité des LLM.
DEEP-5 rassemble, en français et à un seul endroit, les repères essentiels sur la sécurité des grands modèles de langage : panorama des menaces, normes de référence, outillage open source, patterns de défense et suivi de l'actualité de la discipline.
Écrit et maintenu librement.
Aucun sponsor, aucun partenariat commercial, aucun programme d'affiliation. Le contenu est choisi et priorisé uniquement par intérêt pour le sujet.
La sécurité des LLM, en profondeur.
Pas de dispersion vers l'IA générative en général. Tout le contenu tourne autour d'un seul axe : comment les LLM et les systèmes agentiques sont attaqués, et comment on s'en défend.
Appuyé sur des référentiels reconnus.
MITRE ATLAS, OWASP Top 10 for LLM Applications, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 — le contenu s'ancre sur des cadres publics plutôt que sur des opinions non vérifiables.
Pourquoi ce site existe
La sécurité des LLM est devenue un sujet à part entière — distinct de la sécurité applicative classique — avec ses propres vecteurs d'attaque (prompt injection, jailbreak, exfiltration via les sorties du modèle, détournement d'agents), ses propres référentiels (MITRE ATLAS, OWASP LLM Top 10) et son propre outillage (scanners de red teaming, guardrails runtime, filtres DLP).
La documentation existe, mais elle est dispersée : papiers de recherche en anglais, docs d'outils open source éparpillées sur GitHub, threads épars sur les réseaux. DEEP-5 rassemble ces repères en français, à un seul endroit, structurés par thème plutôt que par date de publication.
Ce site vise à donner une porte d'entrée claire aux référentiels originaux (MITRE, OWASP, NIST), et à faire le lien avec l'outillage concret qui permet de mettre ces principes en pratique.
Ligne éditoriale
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Synthèse sourcée
Chaque page s'appuie sur des référentiels publics (MITRE ATLAS, OWASP, NIST, ISO) et sur la documentation officielle des outils cités.
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Mise à jour continue
La sécurité des LLM évolue vite. Le contenu est révisé au fil des nouvelles menaces, normes et techniques de mitigation.
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Porte d'entrée vers les sources
Pour une analyse exhaustive ou une évaluation formelle, référez-vous directement aux organismes et référentiels d'origine.
Lectures recommandées
Practical AI Security: A Hands-On Guide to Attacking, Defending, and Securing Modern AI Systems
Harriet Farlow — No Starch Press, 2026 (ISBN 978-1-7185-0466-0). Un tour d'horizon pratique de la sécurité IA, des fondamentaux du machine learning jusqu'à la gouvernance, en passant par le red teaming.
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