<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><oembed><type>video</type><version>1.0</version><html>&lt;iframe src=&quot;https://www.loom.com/embed/bffc3e253cd24b888fcbdc0360486383&quot; frameborder=&quot;0&quot; width=&quot;1920&quot; height=&quot;1440&quot; webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen&gt;&lt;/iframe&gt;</html><height>1440</height><width>1920</width><provider_name>Loom</provider_name><provider_url>https://www.loom.com</provider_url><thumbnail_height>1440</thumbnail_height><thumbnail_width>1920</thumbnail_width><thumbnail_url>https://cdn.loom.com/sessions/thumbnails/bffc3e253cd24b888fcbdc0360486383-adc240d5d967d89b.gif</thumbnail_url><duration>2523.92</duration><title>Les Techniques de Prompt avec les LLM - 03 Adversial and Injection Prompting Techniques</title><description>Description générale
Dans cette présentation, nous explorons les concepts fondamentaux liés à l&apos;usage et à la sécurisation des modèles de langage (LLMs). Vous découvrirez comment les prompts influencent le comportement des modèles, les risques liés aux attaques comme le Jailbreak, et les mesures de défense nécessaires pour sécuriser vos applications. Enfin, nous introduirons la création de systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour des usages avancés.</description></oembed>