Cadrer les usages avant de déployer
Un assistant IA, une architecture d’inférence locale sur GPU AMD/NVIDIA ou une intégration métier ne doit pas devenir un angle mort de sécurité. Nous analysons les données manipulées, les utilisateurs, les flux, les journaux, les droits, les modèles et les contraintes réglementaires pour définir un cadre réaliste et vérifiable.
Interventions typiques
- Cadrage des usages IA internes: données autorisées, risques, confidentialité, traçabilité et validation.
- Automatisation de process métier: qualification des tâches, données manipulées, validations humaines, droits et journalisation.
- Architecture d’inférence locale sur GPU AMD/NVIDIA ou assistant interne dans un périmètre maîtrisé.
- Gouvernance des prompts, documents, accès, logs et jeux de données utilisés par les systèmes IA.
- Analyse des risques liés aux outils IA SaaS, extensions, connecteurs et intégrations métier.
- Préparation de politiques internes IA compréhensibles par les équipes IT, métiers, DPO et RSSI.
Objectif
- Autoriser les bons usages sans exposer les données sensibles.
- Donner aux directions une lecture claire des risques IA.
- Déployer des assistants utiles, contrôlés et auditables.
- Éviter les décisions techniques impossibles à maintenir.