Sécurité & Gouvernance de l'IA
Audit & MLSecOps
Intégrez la sécurité tout au long de votre chaîne de production d'IA
Sécuriser la chaîne, pas seulement le modèle
Un système d'IA ne se limite pas à un modèle : il repose sur des données, des pipelines d'entraînement, des dépendances open source, des registres de modèles et des environnements d'inférence. Chaque maillon est une cible potentielle.
Le MLSecOps applique les principes du DevSecOps à la chaîne d'IA : intégrer la sécurité dès la conception et l'automatiser sur l'ensemble du cycle de vie des modèles.
Cadre de référence :
Nos audits s'appuient sur le NIST AI RMF et les bonnes pratiques de sécurité de la supply chain logicielle (SLSA) appliquées aux modèles d'IA.
Les périmètres audités
Pipelines ML
Sécurité des chaînes d'entraînement, d'évaluation et de déploiement des modèles.
Supply chain modèle
Provenance et intégrité des modèles, datasets et dépendances tierces.
Registres & artefacts
Contrôle d'accès et intégrité des registres de modèles et des artefacts.
Environnements d'inférence
Durcissement des services exposant les modèles en production.
Secrets & accès
Gestion des secrets, des clés et des accès aux données d'entraînement.
Traçabilité
Journalisation, versioning et auditabilité de bout en bout.
Notre approche MLSecOps
Cartographie
Modélisation de votre chaîne d'IA et de ses points d'exposition.
Audit technique
Revue de sécurité des pipelines, registres et environnements.
Analyse supply chain
Vérification de la provenance et de l'intégrité des composants.
Intégration sécurité
Insertion de contrôles automatisés dans votre cycle MLOps.
Plan d'amélioration
Recommandations priorisées et accompagnement à la mise en œuvre.
Cas d'usage
Sécurisez votre chaîne d'IA
Nos experts auditent et renforcent la sécurité de l'ensemble de votre cycle de production d'IA.
Planifier un audit