Pour ceux qui utilisent l'IA au quotidien, et pas seulement pour les développeurs qui la déploient.
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L'adoption de l'IA se propage plus rapidement que la préparation à son usage. Les employés du marketing, de la finance, des RH et des opérations créent déjà des automatisations, partagent des données avec des outils d'IA et exploitent les résultats générés par ces systèmes. Ils sont compétents, mais pas préparés. La plupart des programmes de gouvernance de l'IA se concentrent sur les politiques, les plateformes et les contrôles techniques, laissant ainsi subsister une catégorie de risques invisibles pour ces dispositifs.
Citizen AI est le premier programme d'apprentissage de Secure Code Warrior conçu pour les utilisateurs métier : une maîtrise pratique de l'IA, issue de la plateforme qui forme les développeurs du monde entier depuis plus de dix ans. Il fait l'impasse sur la théorie pour se concentrer sur les situations concrètes auxquelles vos employés sont déjà confrontés. L'apprentissage s'articule autour de :
L'automatisation par l'IA aide les utilisateurs métier à adopter en toute sécurité des flux de travail assistés par l'IA, grâce à des connaissances applicables dès le premier jour. Cette collection regroupe des vidéos courtes, des guides pratiques et des tutoriels interactifs, conçus pour les profils non techniques.
Initie les utilisateurs au passage d'un simple chatbot à des agents agissant en leur nom. Ce module couvre l'anatomie d'une configuration IA connectée et propose des vérifications pratiques pour déterminer quels flux de travail peuvent être automatisés en toute sécurité.
Enseigne le débogage d'automatisation via le chat IA de manière accessible et pratique. Cela aide les utilisateurs métier à éviter le cercle vicieux des bugs d'IA, qui rend la récupération plus complexe et pousse les utilisateurs vers des tactiques de réparation risquées.
Présente trois catégories de risques qui subsistent même lorsqu'une automatisation par IA fonctionne correctement, notamment : les outils, les connexions et les compétences tierces ; les risques d'injection indirecte de prompts ; et les actions autonomes que l'IA peut effectuer en votre nom. Chaque catégorie est associée à des habitudes pratiques pour limiter les risques et les dommages potentiels.
Explique comment l'IA agit via le compte de l'utilisateur et les implications en matière d'accès, de journaux d'audit et de responsabilité. Ce module introduit des habitudes pratiques alignées sur le principe du moindre privilège et sensibilise aux enjeux de l'autorisation déléguée et de l'autorité ambiante des agents IA dans les flux de travail automatisés.
Scénarios métier réels, sans code, aucune compétence technique requise.
La plupart des formations à l'IA se concentrent sur la théorie en espérant un changement de comportement. Citizen AI adopte l'approche inverse : nous développons un jugement pratique et des habitudes responsables. C'est ce qui transforme réellement la manière dont vos employés utilisent l'IA, au-delà de leurs simples connaissances.
Citizen AI élargit l'investissement de Secure Code Warrior dans l'adoption sécurisée de l'IA, en couvrant les développeurs qui écrivent du code assisté par IA, la plateforme qui le gouverne, et désormais les équipes métier qui adoptent l'IA de leur côté. Les équipes qui réussiront avec l'IA seront celles qui investiront à la fois dans les compétences et dans la responsabilité. Voici comment construire les deux.
Explorez les huit étapes de l'adoption de l'IA et les capacités de sécurité nécessaires pour concevoir des logiciels sécurisés à chaque phase, avec plus de 200 concepts de sécurité et catégories de vulnérabilités cartographiés tout au long du parcours.
Secure Code Warrior Learning propose une formation à la sécurité de l'IA qui développe les compétences derrière chaque commit. Les développeurs apprennent à sécuriser le code généré par l'IA grâce à une pratique concrète sur des flux de travail IA réels, réduisant ainsi les risques à la source.
Trust Agent transforme la visibilité en informations exploitables. Il corrèle les métadonnées de commit, l'utilisation des modèles d'IA, l'activité MCP et les seuils de gouvernance pour mettre en évidence les risques au moment du commit, sans ralentir la vitesse de développement.
Découvrez comment l'apprentissage adaptatif relie automatiquement les données de vulnérabilité et les risques liés au code généré par IA à une formation ciblée pour les développeurs, quelle que soit l'échelle.
