Intégrer un LLM dans un produit
4 étapes · 1 conditionnel · 24 prompts
Vous embarquez un modèle de langage dans votre application pour des fonctionnalités utilisateur. Ces prompts sécurisent l'intégration de bout en bout — isolation du system prompt, filtrage des entrées, protection des données et évaluation d'impact.
Chronologie
Jalons projet (une seule fois)
Début de projet
Posez les fondations sécurité : isolation du system prompt, confidentialité, validation des sorties et garde-fous thématiques.
Délimitation explicite du rôle et des limites du modèle
Instruction de confidentialité du prompt système
Validation de la sortie avant utilisation dans un contexte critique
Neutralisation du rendu actif dans les sorties LLM (markdown, HTML, image)
Garde-fou thématique — restriction au domaine métier
Alertes proactives au franchissement de seuils de contexte (70/90/100 %)
Avant livraison / prod
Vérifiez la protection des données personnelles, la journalisation et l'évaluation d'impact IA avant le déploiement.
Non-divulgation des données personnelles dans les réponses
Rédaction automatique des données personnelles en sortie
Déclenchement de la procédure RGPD droit à l'effacement (Art. 17)
Formattage automatisé des demandes d'accès RGPD (DSAR — Art. 15)
Détection de patterns d'extraction de modèle (model stealing par inférence)
Évaluation d'impact avant déploiement — ISO 42001
Responsabilité et traçabilité des décisions IA — NIST AI RMF
Résumé structuré des décisions par catégorie
Avis externe de l'IA sur son propre travail
Par session de travail (répété à chaque session)
Pendant le travail
Ces règles s'appliquent à chaque requête traitée par votre LLM en production — elles sont permanentes, pas ponctuelles.
Filtre d'entrée par catégories de contenu interdites
Détection de prompts obfusqués (base64, homoglyphs, encodings exotiques)
Détection et signalement des tentatives de jailbreak
Détection de scanning actif de l'IA (probing & fingerprinting)
Résistance active à l'extraction du prompt par techniques avancées
Limites de longueur de sortie pour la maîtrise des coûts et de la surface d'attaque
Fin de session
Résumez les décisions d'architecture et de sécurité prises pour faciliter la maintenance future.
Résumé structuré du contexte pour compression sécurisée de session
Si la situation se présente
Ces prompts ne font pas partie du fil chronologique — utilisez-les uniquement si l'événement décrit survient pendant votre session.
L'IA répond de façon inattendue
Si le modèle sort du cadre ou produit une réponse anormale, déclenchez l'intervention humaine et l'escalade.
Supervision humaine obligatoire pour les actions à impact élevé
Escalade d'incident et signalement des comportements anormaux