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RÉSILIENCE & CONTINUITÉ

Sécurisez
la colonne vertébrale de la société

Réseau électrique, réseau et flotte produisent chacun des torrents de données opérationnelles, mais l'IT et l'OT vivent dans des mondes séparés — et l'IA cloud n'a pas le droit d'approcher le réseau OT. C'est le problème que nous résolvons : une image opérationnelle en temps réel du réseau électrique, du réseau et de la flotte, avec détection d'anomalies en temps réel et maintenance prédictive — des données et une IA agentique souveraines de pointe fonctionnant dans des environnements air-gap, pour protéger réseaux électriques, réseaux de transport et infrastructures numériques sans renoncer au contrôle.

Planifier une consultationDécouvrir la plateforme

Résilience du réseau

Équilibrez les charges et détectez les défaillances en temps réel sur des ressources énergétiques distribuées.

Convergence OT/IT

Une visibilité unifiée sur les systèmes SCADA historiques et les analyses cloud modernes.

Conçu pour NIS2

Notification automatisée des incidents et gestion des risques pour répondre aux directives européennes de cybersécurité.

OÙ NOUS TRAVAILLONS

Au sein de Infrastructures critiques

Infrastructures critiques n'est pas un seul acheteur. Chacune de ces pages prend une partie du secteur et décrit le problème, ce que la plateforme y fait et les règles applicables.

À emporter

Les mêmes trente questions, lues à la lumière de NIS2 et des technologies opérationnelles.

Enterprise AI en production : la checklist

Une trentaine de questions à poser à vos propres équipes, regroupées autour de l’ancrage, de la gouvernance, de l’orchestration et de la souveraineté. Cochez ce qui est vrai chez vous aujourd’hui et obtenez un score par dimension. Une page, prête à imprimer.

Nous l’utilisons pour vous répondre et pour savoir quelle organisation nous écrit. Rien d’autre. Nous traitons vos données comme décrit dans notre Politique de confidentialité.

Scénarios opérationnels

Des applications critiques

Garantir la continuité et la sécurité dans les secteurs vitaux.

Logistique sécurisée de la chaîne d'approvisionnement

Logistique

Enjeu

Le transport de matériel sensible exige une coordination en temps réel, mais les plateformes logistiques cloud exposent les données de localisation à des acteurs étrangers.

Solution

Des agents souverains surveillent les capteurs IoT sur les équipements en périphérie et réacheminent les expéditions en fonction des données de menace et de météo, en ne communiquant que par canaux chiffrés.

En savoir plus

Une logistique automatisée et résiliente, qui fonctionne même hors ligne par intermittence et ne laisse fuiter aucune métadonnée vers des prestataires tiers.

Maintenance prédictive des infrastructures

Travaux publics

Enjeu

La maintenance réactive des routes, des ponts et des réseaux entraîne des réparations d'urgence coûteuses et des interruptions de service.

Solution

Des modèles analytiques traitent les données des capteurs IoT et des rapports historiques pour prédire les défaillances avant qu'elles ne surviennent et planifier la maintenance préventive.

En savoir plus

Une réduction de 40 % des coûts de réparation d'urgence et une durée de vie prolongée des infrastructures publiques critiques.

Coordination de la réponse de crise

Services d'urgence

Enjeu

Lors de catastrophes naturelles, la fragmentation des données entre les différentes agences retarde les décisions critiques et l'allocation des ressources.

Solution

Un centre de commandement unifié propulsé par l'IA agrège les flux de données en temps réel pour diriger les premiers intervenants et optimiser les chaînes d'approvisionnement.

En savoir plus

Des temps de réponse plus courts et un déploiement plus efficace des moyens d'urgence lors des événements critiques.

Maintenance prédictive du réseau électrique

Énergie & services publics

Enjeu

Les défaillances d'équipements dans les postes électriques isolés provoquent des pannes en cascade et des réparations d'urgence coûteuses.

Solution

Des agents IA en périphérie analysent localement les données de vibration et de température, prédisant la défaillance des composants des semaines à l'avance sans téléverser des téraoctets de données brutes.

En savoir plus

Une réduction de 40 % des arrêts non planifiés et des plans de maintenance optimisés.

Découvrir tous les cas d'usage
CE QUE L'IA D'ENTREPRISE SIGNIFIE ICI

L'IA d'entreprise pour les infrastructures critiques

Pour un gestionnaire de réseau électrique, un service d'eau, une autorité de transport ou un opérateur télécoms, l'IA d'entreprise doit couvrir les deux moitiés du métier : le côté informatique de gestion — actifs, ordres de travail, planification, opérations client — et le côté exploitation, où la télémesure du réseau est le signal qui compte. Les données sont l'historique des capteurs, les alarmes, les rapports d'inspection et la topologie, et elles décrivent une infrastructure dont la défaillance est un événement public et non un incident interne.

Cela bloque à la frontière. L'informatique industrielle est isolée à dessein, et un service d'IA qui exige une connectivité sortante ne peut pas franchir cette ligne. NIS2 rend l'exploitant comptable du risque de chaîne d'approvisionnement et de la notification des incidents : ajouter une dépendance externe au domaine de conduite est une décision réglementaire, pas une décision informatique. Et les points de mesure de l'historian sont rarement assez bien décrits pour qu'un modèle en tire quoi que ce soit de fiable.

Trois conditions doivent tenir avant la production. La plateforme tourne en grappe souveraine dans le périmètre de l'exploitant, isolée du réseau là où la conduite l'exige. Actifs, capteurs et services sont décrits une seule fois, pour que prévisions et agents raisonnent sur le même modèle. Et la salle de conduite garde la décision, chaque proposition et chaque validation étant journalisées. Voilà l'IA d'entreprise pour les infrastructures critiques.

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100% Souveraineté Européenne

Vos Données, Votre IA, Votre Contrôle

Déployez la plateforme Scrydon où cela a du sens pour vous — des environnements air-gap au cloud public — avec souveraineté, conformité et auditabilité intégrées.

Air Gap

  • Aucun chemin réseau externe
  • Mises à jour signées hors ligne
  • Pistes d'audit strictes

On Premise

  • Fonctionne dans votre datacenter
  • Intégré à votre identité & conforme
  • Contrôle opérationnel total

Cloud Européen

  • Résidence des données UE
  • Architecture RGPD-first
  • Services souverains managés

Calcul Confidentiel

  • Charges de travail protégées TEE
  • Mémoire chiffrée & attestations
  • Inférence ML sécurisée

Cloud Public

  • Compatible multi-cloud
  • Contrôles données par politique
  • Prêt pour l'hybride & le burst

Aucune donnée ne quitte votre juridiction. Pas d'IA boîte noire. Aucun compromis sur le contrôle.

C'est la souveraineté par conception.

La plateforme derrière tout cela

Ce sur quoi reposent réellement ces résultats

Tout ce qui précède est délivré par une seule plateforme, conçue pour continuer à fonctionner quand le réseau, lui, s'arrête. Pour les architectes et les ingénieurs qui l'évaluent, voici les briques qui comptent.

Voir l'architecture complèteLire la documentation
LES RÈGLES APPLICABLES

À quoi Infrastructures critiques doit se conformer

Les réglementations qui décident si l'IA peut seulement tourner sur ces données. Chaque page indique ce que le cadre exige et quels contrôles de la plateforme y répondent : des propriétés et des refus, pas une checklist.

Tous les cadres de conformité
FAQ

Questions fréquentes

Que signifie l'IA souveraine pour les infrastructures critiques, et pourquoi l'air-gap ou l'isolation OT sont-ils importants ?+
L'IA souveraine signifie que l'ensemble de la plateforme — modèles, données, identité et audit — fonctionne sous votre contrôle, à l'intérieur de frontières européennes ou nationales, sans jamais être exposée à un opérateur cloud étranger. Pour les infrastructures critiques, cela compte parce que la technologie opérationnelle (OT) qui pilote les réseaux électriques, l'eau et les transports doit rester isolée de l'internet public afin de limiter la surface d'attaque. Notre plateforme se déploie on-premises en air-gap aux côtés des systèmes opérationnels, si bien que l'IA apporte de la valeur sans jamais rompre cette isolation.
Comment la plateforme soutient-elle NIS2 et la cyber-résilience, et est-elle auditable ?+
La plateforme est conçue pour s'aligner sur les obligations NIS2 en matière de gestion des risques, de sécurité de la chaîne d'approvisionnement et de notification des incidents, même si cet alignement ne remplace pas une certification formelle. Chaque action — humaine comme agentique — est consignée dans une piste d'audit infalsifiable, liée à une identité fédérée, ce qui vous donne une attribution et une traçabilité complètes. Les contrôles zero-trust et le confidential computing durcissent l'environnement, afin que la posture de sécurité puisse être démontrée aux régulateurs et aux auditeurs.
Pouvons-nous exécuter de l'IA dans des environnements air-gap ou OT, aux côtés de nos systèmes opérationnels ?+
Oui. La plateforme est conçue pour fonctionner entièrement en air-gap, avec des modèles open-weight servis on-premises via vLLM et sans dépendance à une connectivité cloud sortante. Elle s'installe aux côtés des SCADA, des historians et d'autres systèmes OT via des interfaces contrôlées, unidirectionnelles ou médiatisées, qui respectent la segmentation réseau existante. Vous pouvez ainsi appliquer l'IA agentique aux données opérationnelles sans introduire de nouvelles voies d'accès vers les réseaux de contrôle protégés.
Comment l'IA agentique peut-elle améliorer la résilience du réseau, l'intégration des renouvelables et la résilience des chaînes d'approvisionnement ?+
L'IA agentique peut surveiller en continu la télémétrie du réseau, prévoir la demande et la production renouvelable, et proposer des actions d'équilibrage que les opérateurs examinent et approuvent. Ancrés dans une ontologie partagée, les agents raisonnent sur les actifs, la météo et les signaux de marché pour anticiper une congestion ou une instabilité avant qu'elle ne se propage. La même approche s'étend aux chaînes d'approvisionnement, où les agents signalent les points de défaillance uniques et font émerger des sources alternatives pour maintenir les opérations critiques en marche.
Nous avons mené un pilote IA — comment passer à une IA gouvernée à l'échelle de toute l'organisation ?+
La plupart des opérateurs réussissent un pilote circonscrit mais bloquent au moment de passer à l'échelle, parce que la production exige une gouvernance, une identité, une sécurité et une intégration dont une preuve de concept n'a jamais eu besoin. Notre AI OS fournit ce socle organisationnel — identité fédérée, accès zero-trust, ontologie unificatrice et audit complet — pour que l'IA puisse être déployée dans toutes les équipes et toutes les opérations sous un contrôle cohérent. Les pilotes isolés deviennent ainsi une infrastructure gouvernée de qualité production, plutôt qu'une mosaïque d'outils déconnectés.
Comment sont gérés l'identité, l'attribution et l'audit pour les agents IA agissant sur des systèmes critiques ?+
Chaque agent IA opère sous une identité vérifiable grâce à l'identité fédérée et aux contrôles zero-trust, si bien que ses permissions sont délimitées et appliquées exactement comme celles d'un opérateur humain. Toutes les actions sont journalisées avec le qui, le quoi et le pourquoi dans une piste d'audit immuable, dans le cadre de notre gouvernance de l'IA, ce qui vous donne une attribution complète pour tout agent qui lit ou agit sur des systèmes critiques. Cela garantit la responsabilité et facilite l'analyse forensique dès qu'un agent influence une décision opérationnelle.
Comment protégeons-nous les données opérationnelles vis-à-vis de l'opérateur cloud ?+
La plateforme prend en charge des modèles de déploiement allant de l'on-premises entièrement en air-gap jusqu'au confidential computing dans le cloud, où les données restent chiffrées y compris pendant le traitement. Avec le confidential compute, les workloads s'exécutent dans des enclaves isolées matériellement que l'opérateur cloud ne peut pas inspecter, si bien que les données opérationnelles sensibles ne sont jamais exposées au fournisseur sous-jacent. Vous choisissez la posture qui correspond à la sensibilité de chaque workload, sans renoncer au contrôle de vos données.
La plateforme est-elle agnostique vis-à-vis des modèles et peut-elle exécuter des modèles open-weight on-premises pour éviter le lock-in ?+
Oui. La plateforme est agnostique vis-à-vis des modèles et exécute des modèles open-weight sur votre propre infrastructure avec vLLM, si bien que vous n'êtes jamais lié à l'API ou à la tarification d'un seul fournisseur. Vous pouvez adopter de nouveaux modèles dès leur apparition, les affiner sur vos propres données, et conserver poids et inférence entièrement dans votre environnement souverain. Cela protège du lock-in et assure un contrôle durable sur l'IA qui soutient vos opérations critiques.
Nos données historiques SCADA et de capteurs sont-elles réellement exploitables pour l'IA, ou faut-il d'abord les nettoyer ?+
En général pas en l'état. La plateforme comprend une couche de données AI-ready qui nettoie, contextualise et ancre l'historique brut OT et capteurs dans l'ontologie avant qu'un modèle ne le voie, si bien que les agents et les modèles prédictifs raisonnent sur des données bien décrites et fiables plutôt que sur des flux de tags bruts et mal étiquetés. Cela raccourcit le chemin entre la télémétrie historique et un modèle prédictif prêt pour la production.
Pouvons-nous donner à un agent IA un accès restreint et auditable aux systèmes OT sans compte de service partagé ?+
Oui. Chaque agent s'authentifie sous sa propre identité fédérée, avec des permissions au moindre privilège et limitées dans le temps, si bien qu'un agent autorisé à lire la télémétrie ne peut jamais aussi écrire des consignes de commande, sauf si cette portée lui est explicitement accordée. Chaque accès est individuellement attribuable plutôt que dissimulé derrière un compte partagé, ce qui élimine une catégorie de risque majeure lorsque des agents opèrent à proximité des systèmes OT.
Êtes-vous partenaires sur des appels d'offres et des accords-cadres ?+
Oui, toujours. Nous cherchons en permanence à nous associer à des maîtres d'œuvre, des intégrateurs et des consortiums sur des appels d'offres, des RFP, des accords-cadres et des programmes européens, comme plateforme souveraine d'IA et de données au sein d'une offre plus large ou comme sous-traitant spécialisé. Si vous préparez une offre, parlez-nous tôt.

Ou écrivez-nous

Dites-nous sur quoi vous travaillez et qui doit répondre. Une personne le lit et répond sous un jour ouvré.

Ces informations servent uniquement à vous répondre. Politique de confidentialité

Vous préférez écrire ? Envoyez un e-mail à hello [at] scrydon.com et nous vous répondrons.

PROCHAINES ÉTAPES

Poursuivre

Trois pistes à partir d'ici : les règles auxquelles vous serez mesuré, la plateforme sur laquelle ces résultats tournent, et les sessions où nous les parcourons.

Prochain webinaire

Ground – Beyond the lakehouse: the ontology as the data layer AI & humans can actually use(en anglais)

29 oct. 2026, 10:00

Part 5 of the Sovereign AI series, for CDOs, heads of data and analytics, and data architects — in any sector. The lakehouse gave you governed storage on open formats: table-shaped, read by analysts. Agents, and increasingly analysts, reason over meaning — entities, relationships, state and rules that people, applications and AI read from and write back to. That is an operational ontology, and it is not a semantic layer or a knowledge graph. Live: the same business question answered by vector RAG over documents and by ontology RAG over the model, side by side with provenance; then an agent writing back through the ontology to an operational system under policy. And the migration path from an existing lakehouse — what you keep, what you add, what you never move.

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