Architecte IA Sécurité LLM et Architectures Agentiques - Freelance (H/F)

Taux journalier (TJM): 700

CONTEXTE

Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle générative, un client recherche un Architecte IA spécialisé en sécurité des LLM et des architectures agentiques.

L'intervenant sera chargé de concevoir et de sécuriser les architectures d'IA générative, incluant les modèles de langage (LLM), les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation), les agents autonomes et les intégrations avec les systèmes d'information de l'entreprise.

Il interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des solutions d'IA, de la conception à la mise en production, afin de garantir leur robustesse, leur maîtrise des risques et leur conformité aux exigences de sécurité du groupe.

MISSIONS

1. Architecture des systèmes d'IA générative et agentique

• Concevoir les architectures techniques des solutions d'IA générative et des systèmes multi-agents.
• Définir les architectures intégrant des LLM, des pipelines RAG, des bases vectorielles et des outils externes.
• Concevoir les mécanismes d'orchestration des agents, de gestion des tâches, de mémoire et d'utilisation des outils.
• Définir les patterns d'intégration des modèles d'IA avec les applications et les systèmes d'information.
• Évaluer les modèles, frameworks et infrastructures adaptés aux besoins métier et aux contraintes de sécurité.
• Garantir la scalabilité, la résilience, la traçabilité et la maintenabilité des architectures proposées.

1. Sécurité des LLM et des applications d'IA

• Identifier les menaces spécifiques aux LLM et aux applications d'IA générative.
• Définir les stratégies de protection contre les attaques par prompt injection et indirect prompt injection.
• Sécuriser les mécanismes de RAG contre l'empoisonnement des données, les fuites d'informations et les accès non autorisés.
• Concevoir les mécanismes de protection contre l'exfiltration de données, la divulgation d'informations sensibles et les hallucinations à risque.
• Définir les dispositifs de filtrage des entrées et sorties des modèles, de validation des réponses et de contrôle des contenus.
• Mettre en place des mécanismes de protection contre les abus, les détournements d'usage et les attaques adversariales.
• Intégrer les principes de sécurité dès la conception (Security by Design) dans l'ensemble des composants IA.

1. Sécurisation des architectures agentiques et des outils

• Concevoir des architectures agentiques intégrant des mécanismes de contrôle, de supervision et de limitation des actions autonomes.
• Sécuriser l'utilisation des outils par les agents: API, bases de données, applications métiers et services externes.
• Définir les mécanismes d'authentification, d'autorisation et de gestion des permissions des agents.
• Mettre en œuvre le principe du moindre privilège et l'isolation des contextes d'exécution.
• Sécuriser les échanges entre agents et outils, notamment dans les architectures utilisant le Model Context Protocol (MCP).
• Définir les garde-fous nécessaires pour les actions sensibles: validation humaine, approbation avant exécution et contrôle des transactions.
• Prévenir les boucles d'exécution incontrôlées, les escalades de privilèges et les détournements de workflow.
• Assurer la traçabilité des décisions, des appels d'outils et des actions réalisées par les agents.

1. Gouvernance, conformité et gestion des risques IA

• Définir les standards d'architecture et les politiques de sécurité applicables aux systèmes d'IA.
• Réaliser les analyses de risques et les revues de sécurité des solutions IA.
• Intégrer les exigences de conformité applicables, notamment le RGPD et l'AI Act européen.
• Contribuer à l'application des référentiels et bonnes pratiques de sécurité de l'IA, notamment OWASP Top 10 for LLM Applications et les recommandations du NIST AI Risk Management Framework.
• Définir les exigences de protection des données, de confidentialité, de traçabilité et de contrôle des