Approche avancée du red teaming des systèmes d’IA qui intègre des méthodologies structurées, l’automatisation, des mesures quantitatives et des processus reproductibles pour identifier les vulnérabilités dans les modèles d’apprentissage automatique, les LLM et les applications basées sur l’IA. Inclut des techniques de test adverses, l’injection de prompts avancée, l’extraction de modèles, la détection d’empoisonnement et l’évaluation systématique de la robustesse face aux attaques sophistiquées.