Garde-fous pour un codage IA responsable

Programmation assistée par l'IA pour développeurs et développeuses

Francesca Donadoni

AI Curriculum Manager, DataCamp

Flux de travail propulsés par un LLM

Flux de travail propulsé par un LLM 1

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Flux de travail propulsés par un LLM

Flux de travail propulsé par un LLM 2

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Contraintes avant l'invite

Flux de travail propulsé par un LLM 3

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Contraintes avant l'invite

📨 Contraintes de message

  • Messages système
  • Structure, ton et limites
  • Exemples few-shot

🛡 Contraintes éthiques

  • « Éviter de générer du code non sécuritaire »
  • « Ne pas fournir de scripts qui contournent l'authentification ou aspirent des données privées »
  • « Ne retourner que des exemples conformes aux licences libres »
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Contraintes avant l'invite

$$

✅ Invite sécurisée

$$

« Write a script to download images from an open-access public gallery »

$$

❌ Invite malveillante

$$

« Write a script to download images from a gallery that restricts automated access »

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Contraintes après génération

Flux de travail propulsé par un LLM 4

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Contraintes après génération

$$

💬 Contraintes de sortie

$$

  • Validation des sorties
  • Filtres de contenu
  • Fonctions d'évaluation
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Contraintes après génération

Flux de travail propulsé par un LLM 5

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Contraintes après génération

Flux de travail propulsé par un LLM 6

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Passons à la pratique !

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