Architecture IA sécurisée
Conceptions de référence pour le RAG, les agents et les copilotes, avec des frontières de confiance claires et le moindre privilège.
Sécurité de l’IA
Ingénierie IA sécurisée
Intégrez la sécurité à votre architecture IA dès le premier jour. Nous travaillons avec vos ingénieurs pour concevoir des garde-fous, isoler les outils, protéger les données et surveiller les systèmes d’IA en production.
L’enjeu
Sous pression pour livrer des fonctionnalités d’IA, les équipes connectent souvent les modèles directement à des données sensibles et à des outils puissants. Ajouter la sécurité après coup coûte cher, et certains choix de conception sont très difficiles à défaire.
Risques fréquemment identifiés
- 01Des modèles disposant d’un large accès aux données et aux outils
- 02Aucune séparation entre contenus de confiance et contenus non fiables
- 03Peu de visibilité sur ce que font les systèmes d’IA en production
Sécurité de l’IA
Ce que nous faisons
Concevez et développez des applications d’IA, des pipelines RAG et des agents sécurisés dès la conception.
01
02
Garde-fous et filtrage
Contrôles en couches sur les entrées et les sorties, classification des contenus et application des politiques.
03
Protection des données pour l’IA
Recherche documentaire respectant les droits d’accès, masquage des données personnelles, chiffrement et isolation des locataires dans les bases vectorielles.
04
Cloisonnement des outils et des agents
Permissions restreintes, validations humaines (human-in-the-loop) et isolation des actions ayant un impact réel.
05
Sécurité MLOps
Protection des données d’entraînement, des artefacts et des registres de modèles, et vérification de la provenance et de l’intégrité des modèles.
06
Supervision et évaluation
Journalisation, détection des abus et évaluations de sécurité continues intégrées à votre processus de mise en production.
Ingénierie IA sécurisée
Déroulement de la mission
011/4
Revue d’architecture
Examiner les conceptions et le code de vos cas d’usage IA et identifier les risques en amont.
022/4
Modèles sécurisés
Convenir de modèles réutilisables pour la recherche documentaire, les outils, l’identité et les garde-fous.
033/4
Co-construction
Mettre en œuvre les contrôles aux côtés de vos ingénieurs, dans votre code et vos pipelines.
044/4
Évaluation
Ajouter des évaluations de sécurité automatisées pour détecter les régressions avant la mise en production.
01
Ce que vous recevez
- Revue de l’architecture de sécurité IA
- Modèles de référence sécurisés pour le RAG et les agents
- Mise en œuvre des garde-fous et des politiques
- Modèle d’accès aux données pour les charges de travail IA
- Suite d’évaluations de sécurité intégrée à la CI
- Guide d’ingénierie et formation
02
Référentiels et normes
FAQ
Questions fréquentes
Échangez avec un consultant sur votre environnement. Le premier appel est gratuit et peut se tenir sous accord de confidentialité si vous le souhaitez.
Parler à un expert01Avec quels frameworks et plateformes travaillez-vous ?
Nous sommes agnostiques : LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel ou code sur mesure, ainsi que les plateformes d’IA managées d’AWS, de Microsoft et de Google.
02Pouvez-vous nous aider à sécuriser des serveurs MCP et des outils d’agents ?
Oui. Nous examinons les permissions des outils, l’authentification, le traitement des entrées et l’isolation des serveurs MCP, des plugins et des intégrations par appel de fonctions.
03Développez-vous des produits d’IA pour nous ?
Nous développons avec votre équipe les composants critiques pour la sécurité (garde-fous, accès aux données, cloisonnement et évaluations), sans remplacer vos ingénieurs produit.
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Mettez en place un programme de gouvernance de l’IA aligné sur l’ISO/IEC 42001, le NIST AI RMF et l’AI Act européen.
En savoir plusProchaine étape
Cartographions vos risques cloud et IA en un seul échange.
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