Gouvernance de l'IA
Une IA dont vous pouvez répondre. Chaque modèle, agent et prompt s'exécute dans les limites que vous fixez — et laisse derrière lui la preuve qui l'atteste.
Vous gardez le contrôle
Vos clés (BYOK/HYOK), votre périmètre et l'opt-in pour tout fournisseur d'IA externe — aucune donnée ne sort et aucun modèle n'est appelé sans votre accord.
DLP & garde-fous
Les sorties sont filtrées à la recherche de données personnelles, vérifiées contre les hallucinations et validées par des contrôles regex / JSON avant de quitter la plateforme.
Conforme par architecture
Les contrôles sont mis en correspondance avec le règlement IA (EU AI Act), ISO 27001/42001, le RGPD, SOC 2 et SecNumCloud, avec des evidence packs pour le démontrer.
La plupart des organisations ne savent pas répondre à une question simple au sujet de leur IA : quelles données ont atteint quel modèle, et qui l'a autorisé. C'est la partie de la plateforme qui y répond — en contrôlant ce que l'IA a le droit de voir et de faire, et en consignant chaque décision. De quoi montrer des preuves à un régulateur plutôt que de le rassurer.
À lire si vous êtes responsable du risque IA — RSSI, délégué à la protection des données, ou la personne qui signe le dossier « règlement IA ».
La gouvernance de l'IA est l'ensemble des contrôles qui maintiennent une organisation aux commandes de la façon dont l'IA utilise ses données et agit sur ses systèmes — prévention des pertes de données, application des politiques, identité et contrôle d'accès, audit et supervision humaine. Sur l'AI OS, ces contrôles sont intégrés au runtime plutôt qu'ajoutés après coup : chaque agent et chaque workflow s'exécute en fail-closed sous les politiques, les sorties sont filtrées à la recherche de données sensibles, les fournisseurs d'IA externes sont soumis à opt-in, et la plateforme met en correspondance ses contrôles avec des cadres tels que le règlement IA (EU AI Act), ISO 42001, le RGPD et SOC 2.
Mettre l'IA en production soulève une question dérangeante : qui contrôle réellement vos données et ce que l'IA en fait ? Scrydon y répond en faisant de la gouvernance une partie du runtime. L'AI OS vous garde aux commandes — vos clés, votre périmètre, opt-in pour tout modèle externe — tandis que le DLP, le policy-as-code, l'identité restreinte et une piste d'audit complète gouvernent chaque action. Les contrôles qui gardent les agents sûrs produisent aussi les preuves dont vous avez besoin pour les régulateurs et les cadres dont vous répondez.
Gouvernance de l'IA dans la plateforme Scrydon
Une architecture souveraine unique et intégrée. Voici où se situe Gouvernance de l'IA — mis en évidence au sein de la pile complète avec laquelle il fonctionne.
L'AI OS pour les humains et les agents IA
Couche d'ontologie et couche sémantique : un modèle unique et connecté pour vos données, connaissances et processus
Le meilleur des data lakes, des entrepôts de données et de la recherche réuni
Agents IA, flux de travail et automatisations qui s'exécutent à travers vos systèmes
Intégrez via A2A, MCP, systèmes existants et sources de données
Fédération de domaines sécurisée, partage de données de confiance et intelligence au-delà des frontières
Fondations Souveraines
Des contrôles intégrés, pas ajoutés après coup
Chaque requête franchit plusieurs points de contrôle avant d'atteindre un service, et la plateforme est livrée en fail-closed : les requêtes invalides ou non autorisées sont refusées par défaut. La gouvernance est appliquée à chaque appel de modèle, chaque action d'agent et chaque étape de workflow — de façon cohérente sur l'app-plane et le data-plane.
Une politique, cela se lit ; ce n'est pas un réglage enfoui dans les valeurs par défaut d'un éditeur. Les règles de détection disent ce qui compte comme sensible, comment cela est classifié et ce qui lui arrive dans chaque sens — masqué, caviardé ou bloqué à l'entrée, puis de nouveau à la sortie. Les identifiants nationaux européens sont reconnus d'origine, et chaque règle tient le compte de ce qu'elle a réellement attrapé.
Les règles de détection dans l'éditeur de politique : ce qui est détecté, comment c'est classifié, ce qui lui arrive en entrée et en sortie — et combien de fois chaque règle s'est déclenchée.
Le contenu est une moitié de la question ; la destination est l'autre. La politique d'egress gouverne ce que du code gouverné a le droit d'atteindre à l'extérieur — un notebook en bac à sable, un agent qui exécute du code, une intégration revue. Par défaut, rien ne sort : le trafic sortant est refusé tant qu'une destination n'a pas été nommée, et l'ensemble autorisé s'édite à un seul endroit et s'applique à la prochaine exécution gouvernée, plutôt que de se négocier projet par projet.
Politique d'egress : tout refuser par défaut, puis nommer ce qui peut être atteint. Les métadonnées cloud, les plages link-local et réservées restent refusées quoi qu'on active par ailleurs, et l'accès depuis la compute et depuis le navigateur sont deux interrupteurs distincts plutôt qu'une autorisation en bloc.
L'autre moitié d'un contrôle, c'est ce qui se passe quand il mord. Une requête bloquée n'est ni un échec silencieux ni une erreur inexpliquée : la personne qui exécute la charge de travail voit quels hôtes la politique a refusés, quel interrupteur les gouverne et qui peut le changer — de sorte que la réponse à « pourquoi cela ne charge-t-il pas » est à l'écran et non dans un ticket.
La même politique vue depuis une charge de travail : exactement quelles destinations ont été refusées, pourquoi, et où la décision se prend. Une application qui s'explique est ce qui évite que les gens la contournent.
Les environnements font partie de la plateforme plutôt que d'être assemblés autour d'elle. Un workflow passe du développement à la préproduction puis à la production par promotion, chaque étape étant fermée derrière la précédente, sans seconde chaîne d'outils à monter et à gouverner séparément. Chaque promotion porte une version, un horodatage et la personne qui l'a déclenchée ; chaque étape déclare l'identité sous laquelle ses exécutions tournent ; et l'historique est aussi le chemin du retour. L'exposition est un acte distinct et délibéré : publier un point de terminaison d'agent ou un formulaire hébergé est une décision à part entière, et elle indique quelle étape elle sert.
La promotion est la seule voie : développement, puis préproduction, puis production — chaque étape versionnée, attribuée et réversible, et chacune nommant l'identité sous laquelle elle tourne. Rien n'atteint la production parce que quelqu'un l'a déployé depuis son portable.
Prévention des pertes de données — Un moteur de garde-fous DLP analyse les sorties à la recherche de données personnelles et d'hallucinations et applique des contrôles de validation regex / JSON avant toute sortie.
Policy-as-code — Un point de décision de politique unique (Rego) autorise chaque action de façon cohérente sur l'app-plane et le data-plane.
Identité & accès restreints — Un modèle à trois niveaux — rôles d'organisation, appartenance aux espaces de travail et attributions d'équipe — donne à chaque utilisateur et à chaque agent un accès au moindre privilège.
Audit immuable — Chaque action est journalisée de façon immuable et interrogeable, avec le contexte complet de l'acteur et de l'IP, en masquant les champs sensibles.
Vos clés — Les stratégies de clés LOCAL, BYOK ou HYOK vous laissent décider où résident les clés de chiffrement ; les identifiants sont chiffrés au repos et masqués dans les journaux.
Fail-closed par défaut — Si une requête est invalide ou non autorisée, elle est refusée plutôt qu'autorisée — des valeurs par défaut sûres partout.
Vos données, vos modèles, votre décision
La gouvernance devrait signifier le contrôle, et pas seulement de la paperasse. L'AI OS garde l'organisation aux commandes de la façon exacte dont l'IA touche ses données : les fournisseurs d'IA externes ne sont sollicités que si vous l'acceptez explicitement, les contenus sensibles sont filtrés par le DLP avant de pouvoir sortir, et vous pouvez garder les humains dans la boucle partout où une décision le justifie — déterministe par défaut, agentique uniquement là où cela se justifie. Tout s'exécute au sein de votre périmètre, avec des clés que vous détenez.
La vitesse sans l'abandon. L'autonomie des agents ne signifie pas une perte de contrôle pour vous : vous déléguez l'exécution, jamais l'autorité.
- Vous décidez de ce que l'IA décide. Les agents n'agissent que dans les politiques que vous fixez ; les arbitrages, et la carte des droits de décision, restent chez vos équipes.
- Vous voyez tout. Chaque action humaine ou d'agent est enregistrée comme un événement auditable et typé — demandez « pourquoi cela s'est-il produit ? » et obtenez une réponse complète.
- Vous fixez les limites. Accès par rôle et sensible à la juridiction, vos clés de chiffrement, vos contrôles de fuite de données. Les données ne sortent jamais de vos règles.
- Vous pouvez toujours arrêter. Tout flux peut être suspendu ou arrêté, et la plateforme échoue en mode fermé plutôt qu'ouvert. Rien ne tourne chez vous que vous ne puissiez arrêter.
Le contrôle n'est pas le frein de l'IA — c'est ce qui permet d'accélérer.
IA externe en opt-in — Les modèles frontier ou tiers ne sont appelés que si vous le choisissez ; par défaut, rien ne quitte votre périmètre.
Human-in-the-loop — Insérez des approbations et des points de contrôle humains dans les workflows partout où une supervision est requise.
Habilitation documentaire — Des contrôles d'habilitation et de classification régissent quelles données et quels documents l'IA peut utiliser.
Souverain par défaut — S'exécute de l'on-premises air-gapped au cloud, pour que le contrôle ne dépende jamais du lieu de déploiement.
Une conformité que vous pouvez démontrer
La plateforme met ses contrôles en correspondance avec les standards sous lesquels opèrent les organisations régulées — le règlement IA (EU AI Act), ISO 27001, ISO 42001, le RGPD, SOC 2, SecNumCloud, le NIST, le Cyber Resilience Act et AIUC-1 — et produit des evidence packs par cadre à partir de la même mécanique d'audit et de politiques qui gouverne le fonctionnement quotidien. La conformité devient un sous-produit du fonctionnement du système, et non un exercice manuel distinct.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que la gouvernance de l'IA et qu'apporte la plateforme ?+
Comment la plateforme aide-t-elle à la conformité au règlement IA (EU AI Act) ?+
Qu'est-ce que la capacité DLP (prévention des pertes de données) ?+
Comment garder le contrôle de mes données et de l'IA utilisée ?+
Comment les agents IA sont-ils gouvernés ?+
À quels cadres de conformité la plateforme se rattache-t-elle ?+
Existe-t-il une piste d'audit complète ?+
Pouvons-nous garder les humains dans la boucle ?+
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