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Centre de solutions : Gouvernance de l’IA

Gouverner chaque modèle, chaque agent et les données qui les sous-tendent

BigID détecte les IA déployées au sein de votre entreprise, autorisées ou non, cartographie les données utilisées par chaque système pour son entraînement, leur récupération et leur accès, et transforme votre politique d'IA en contrôles appliqués au niveau des données, dans le cloud ou entièrement au sein de votre infrastructure. Les preuves s'accumulent au fur et à mesure, vous préparant ainsi à la réglementation européenne sur l'IA, au cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST, à la norme ISO/IEC 42001 et aux réglementations à venir.

Découvrez la gouvernance de l'IA sur votre propre domaine ▶Regardez-le fonctionner Faites une visite guidée
Ce qu'il trouve
Modèles, agents et données qu'ils touchent
IA autorisée et occulte sur les environnements d'exécution d'IA dans le cloud, les solutions SaaS, le code et les outils des fournisseurs
Ce que cela prouve
Quel modèle a été entraîné sur quelles données ?
Traçabilité, évaluations des risques et pistes d'audit, cartographiées selon les cadres de référence auxquels vous vous référez.
Là où ça court
N'importe où, y compris dans les espaces vides
Une seule plateforme, du SaaS mutualisé au mode totalement déconnecté, offrant toutes les fonctionnalités dans tous les modes.
Pourquoi la gouvernance commence par les données

La gouvernance de l'IA est valable lorsqu'elle s'appuie sur les données sous-jacentes.

Les entreprises déploient des modèles, des copilotes et des agents plus rapidement que n'importe quel comité ne peut les examiner, et pour la plupart d'entre elles, le risque lié aux données représente la part la plus importante du risque associé à l'IA. L'IA fonctionne autant avec des fichiers, des courriels, des conversations instantanées, du code et des bases de données vectorielles qu'avec des bases de données classiques. BigID gère conjointement les modèles et ces données, de sorte que la politique devient un moyen de contrôle, et que chaque contrôle laisse des traces. Le programme s'appuie sur découverte et classification des données, gouvernance de l'accèset confidentialité et conformité.

Un inventaire des modèles et des données qui les alimentent

Chaque modèle, agent, pipeline et source de données en un seul endroit, avec le propriétaire, la finalité, les données utilisées pour l'entraînement ou la récupération, et les personnes autorisées à y accéder. Les équipes de gouvernance partent de la base de données, sans avoir à effectuer de rapprochement avec un tableur.

Politique qui s'exécute en tant que contrôle

Les règles d'utilisation acceptable, d'accès et de responsabilité sont appliquées au niveau des données et des modèles., Ces informations sont ensuite enregistrées dans l'outil GRC que vous utilisez déjà pour vos rapports. Le document de politique et le système en fonctionnement confirment ces informations.

Une gouvernance qui suit le rythme de la dérive

Les modèles évoluent, les données évoluent et la réglementation évolue. La découverte et l'évaluation continues permettent de maintenir à jour l'inventaire, les scores de risque et les preuves, afin que le prochain audit se base sur le patrimoine actuel.

Observez son fonctionnement

Regardez-le fonctionner

Évaluations des risques basées sur les données et les agents de BigID pour la conformité en matière d'IA et de protection de la vie privée

Évaluations des risques liés à l'IA et à la protection de la vie privée, élaborées à partir des données réellement manipulées par un système d'IA, et réalisées par un agent, pour les systèmes d'IA, les programmes de protection de la vie privée et la conformité réglementaire.

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Consultez la liste des agents inscrits auprès d'un parrain et pour un objectif approuvé, ainsi que les informations que chacun est autorisé à consulter.

Faites une visite guidée

Un programme de gouvernance qui fait ses preuves au fil de sa mise en œuvre.

La gouvernance de l'IA fonctionne en boucle : il faut savoir ce que l'on exécute, définir les règles, les appliquer là où se trouvent les données et surveiller les dérives. BigID exécute chaque étape sur la même base de données, ce qui explique pourquoi chaque itération laisse une trace de l'inventaire, des évaluations, de la traçabilité et de l'audit exigés par les autorités de réglementation.

ÉvaluerSachez ce que vous exécutez. Une vision complète de chaque modèle, agent et pipeline, ainsi que de chaque source de données les alimentant, avant même la rédaction de la moindre politique.

DéfinirÉtablissez les règles dès le début. Règles d’utilisation acceptable, contrôles d’accès, responsabilisation et normes comportementales pour l’ensemble du programme d’IA, alignées sur les cadres de référence auxquels vous êtes soumis.

ImposerAppliquez-les au niveau des données et du modèle. Des garde-fous pour les invites, le principe du moindre privilège pour les agents et des données propres et conformes avant la formation, les violations faisant l'objet d'une correction.

MoniteurSuivez le rythme de la dérive. Découverte et évaluation continues au fur et à mesure que les modèles, les données et les réglementations évoluent, afin que la posture de gouvernance reste à jour entre les audits.

Qu'est-ce qui est gouverné ? Modèles et temps d'exécution de l'IA Agents et NHI Copilotes et assistants IA des fournisseurs et des tiers Données de formation et RAG Questions et réponses Le programme s'exécute en continu Évaluer chaque modèle, agent, pipeline et ensemble de données Définir la politique utilisation acceptable, accès, propriétaires, responsabilité Imposer contrôles sur les données, le modèle et l'accès Moniteur modèles, données et règles changement; la posture se maintient Preuves, produites au fur et à mesure Inventaire et propriétaires d'IA Évaluations des risques lignée des données d'entraînement Sentier d'accès et d'activités Organismes de réglementation, auditeurs, et votre outil GRC le même contexte à chaque étape Données BigID et intelligence IA découverte, classification, accès, activité et lignée, identique dans chaque déploiement, y compris en mode isolé. Nuage SaaS Sur site AI Développeur Conforme à la loi européenne sur l'IA, au cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST, à la norme ISO/IEC 42001, au RGPD, au CCPA et aux contrôles que vous définissez.
IA souveraine

Gouvernez entièrement vos données, vos modèles et vos flux de travail d'IA au sein de votre propre périmètre.

L'IA souveraine préserve les données, les modèles et les systèmes qui les régissent à l'intérieur d'un périmètre que vous définissez. BigID est conçu une seule fois et déployé partout ; ainsi, la découverte, la classification, la gouvernance et les flux de travail des agents fonctionnent de la même manière dans un environnement isolé et sécurisé que dans le cloud, sans aucune connectivité sortante ni transmission de données.

Plan de contrôle localTout reste à l'intérieur. La configuration, l'orchestration des analyses, les résultats, les tableaux de bord, les API, les invites d'IA et les journaux d'audit restent dans votre environnement.

Apportez votre propre modèleVos modèles approuvés alimentent l'IA de BigID. La classification et l'analyse des données s'effectuent sans transmettre de données sensibles ni de métadonnées à un modèle tiers.

Sécurité intégrée du produitVos clés et identifiants restent les vôtres. Chiffrement et gestion des clés contrôlés par le client, identifiants dans votre propre coffre-fort et analyse au moindre privilège.

Automatisation au-delà de l'accèsFlux de travail d'agents inclus. Les API, les rapports, l'orchestration des politiques et les flux de travail basés sur MCP pour les agents et les copilotes fonctionnent de la même manière dans les déploiements autogérés et isolés.

Déployer en tant que SaaS multi-locataires Cloud à locataire unique Apportez votre propre cloud cloud privé Hybride Sur site Entièrement entrefer
Commencez ici

Où commencent les programmes de gouvernance de l'IA

Quelles sont les IA réellement déployées au sein de l'entreprise ? BigID détecte les modèles, agents, copilotes et applications d'IA sur les environnements d'exécution d'IA dans le cloud, les solutions SaaS, les environnements sur site et de développement, par type de connecteur : modèles logiques, agents, artefacts de contexte, bibliothèques d'IA intégrées au code, jetons d'accès et serveurs MCP. Chaque élément est associé à une ressource de l'inventaire, avec son propriétaire et sa finalité. Inventaire et IA fantôme → Quelles données chaque modèle utilise-t-il pour être entraîné, qu'il récupère ou auxquelles il est exposé ? BigID classe les données sous-jacentes à chaque système d'IA, structurées et non structurées, y compris les stockages vectoriels, et enregistre quels modèles ont été entraînés sur quelles données, avec une traçabilité de la source à la sortie. Données pour l'IA → Ce système d'IA est-il homologué : évalué, documenté et exempt de risques ? BigID confirme que l'évaluation de l'IA est terminée, que le RoPA est terminé et qu'aucun risque n'est laissé en suspens, avec des évaluations qui capturent le modèle, les données et l'utilisation ensemble et classent les initiatives par risque juridique. Évaluations de l'IA en matière de confidentialité → Comment démontrer notre conformité à la loi européenne sur l'IA, au cadre de référence NIST pour l'IA et à la norme ISO/IEC 42001 ? Vérifiez chaque système d'IA et chaque agent par rapport aux réglementations, cadres et politiques internes applicables, élaborez vos propres contrôles en parallèle et générez des preuves pour les inventaires, les analyses de risques, l'accès, la surveillance et les incidents. Conformité et preuves → Comment transformer les principes d'une IA responsable en quelque chose d'applicable ? Associez chaque principe à un contrôle : exclure les données toxiques, réglementées et inutiles de l’entraînement, limiter les données sensibles qui peuvent être divulguées, appliquer le principe de confiance zéro à l’accès au modèle et conserver une piste d’audit de l’activité de l’IA. IA responsable → Comment pouvons-nous garantir que l'utilisation de Copilot et ChatGPT par les employés reste conforme à la politique en vigueur ? BigID surveille ce qui est partagé avec les copilotes et les assistants, signale les données sensibles dès qu'une invite est déclenchée, alerte sur les conversations non conformes aux politiques et préserve les droits d'accès de chaque employé lorsqu'une invite rappelle des données sensibles. Utilisation de l'IA par les employés → Qui détermine ce que nos agents d'IA peuvent atteindre et faire ? Les agents sont identifiés par leur identité, associée aux données auxquelles ils accèdent, aux outils qu'ils utilisent et au responsable désigné, soumis au principe du moindre privilège et surveillés en temps réel grâce à des pistes d'audit exploitables. Gouvernance des agents → Peut-on gouverner l'IA sans que nos données, nos instructions ou nos conclusions ne quittent notre environnement ? Oui. BigID fonctionne sur site, dans un cloud privé et de manière totalement isolée du réseau, avec le plan de contrôle, les journaux d'audit et les invites d'IA conservés à l'intérieur de votre périmètre et vos propres modèles approuvés alimentant l'IA de BigID. IA souveraine →
Capacités

De l'inventaire initial à l'audit, sur une seule plateforme

Regroupées selon l'ordre habituel d'adoption d'un programme de gouvernance : identifier l'IA, comprendre les données sur lesquelles elle s'exécute, évaluer les risques, prouver la conformité et s'assurer du respect des principes d'une IA responsable, puis étendre ces mêmes contrôles aux employés qui utilisent quotidiennement l'IA et aux agents agissant pour leur compte.

Découverte d'actifs par l'IA et IA fantôme

La gouvernance commence par une liste exhaustive. BigID recense les IA utilisées dans toute l'entreprise, y compris les copilotes, les bibliothèques, les modèles de fournisseurs et les serveurs MCP non enregistrés, et les catalogue en y intégrant le contexte nécessaire à un examinateur.

  • Trouvez toutes les sources de données d'IA par type de connecteur : LLM, agents, artefacts de contexte, etc.
  • Découvrez des modèles d'IA, des agents, des copilotes et des applications dans les environnements cloud, SaaS, sur site et de développement.
  • Examinez les environnements d'exécution d'IA dans le cloud pour identifier les modèles s'exécutant en dehors des flux de travail approuvés.
  • Trouvez les bibliothèques d'IA et de LLM dans le code et les dossiers, ainsi que les jetons d'accès à l'IA dans les applications.
  • Découvrez les serveurs MCP et analysez leurs outils pour voir quelles données ils exposent.
  • Identifier les fournisseurs et les tiers qui utilisent une IA non autorisée
  • Identifier les utilisateurs non autorisés des modèles et l'utilisation non autorisée de données sensibles par ces modèles
  • Lien vers l'actif : vérifiez que chaque source d'IA est liée à un actif dans l'inventaire.
  • Cataloguez les modèles, agents, applications, ensembles de données, pipelines, fournisseurs, propriétaires et usages commerciaux dans un seul registre.
  • Consignez pour chaque système son objectif, son propriétaire, ses ensembles de données, ses contrôles, ses évaluations des risques, sa traçabilité, ses politiques, ses approbations et ses incidents.

Gouverner les données sur lesquelles l'IA s'entraîne et qu'elle récupère

La plupart des risques liés à l'IA sont liés aux données. BigID classe les données alimentant chaque modèle, enregistre quel modèle a été entraîné à partir de quelles données et garantit la qualité et la conformité des ensembles d'entraînement et des sources RAG avant leur intégration au modèle.

  • Classer les données structurées et non structurées, y compris les bases de données de code, de conversations et de vecteurs, en fonction de leur sensibilité et de leur niveau de risque.
  • Catégorisez les données selon la taxonomie métier et le contexte sémantique, dans n'importe quelle langue.
  • Consignez les modèles entraînés sur quelles données et détectez les données sensibles dans les ensembles d'entraînement.
  • Cartographiez les flux de données et la traçabilité des accès au sein des initiatives d'IA, des données sources aux résultats de l'IA.
  • Étiquetez les vecteurs dans les magasins de vecteurs par niveau de sensibilité ou secteur d'activité, et appliquez des contrôles d'accès aux applications RAG.
  • Organiser les ensembles de données d'entraînement et RAG avec une recherche en langage naturel sur l'ensemble du domaine
  • Masquer ou tokeniser les attributs problématiques avant l'entraînement, nativement ou via des services tiers
  • Effectuer des contrôles de conformité aux cadres de confidentialité et d'IA sur les ensembles de données préparés
  • Appliquer la conservation des données à l'IA, y compris le traitement des données dont le consentement a expiré ou dont on refuse la prise de décision automatisée.
  • Automatisez le travail des gestionnaires de données grâce à un copilote IA : étiquetage, domaines, descriptions d’entreprise et estimation de la propriété.

Évaluations et risques liés à l'IA en matière de protection de la vie privée

L'évaluation commence par l'analyse des données auxquelles un système d'IA accède concrètement : leur sensibilité, les personnes qui peuvent y accéder et leur utilisation. Des questionnaires permettent d'apporter des réponses humaines. Un système d'IA est validé une fois son évaluation et son analyse des risques (RoPA) terminées et aucun risque identifié.

  • Confirmer que l'évaluation de l'IA est terminée, que l'analyse RoPA est terminée et qu'il n'existe aucun risque non identifié.
  • Automatiser l'évaluation des risques liés à l'IA, tant pour l'IA interne que pour celle des fournisseurs.
  • Capturer les risques liés au modèle, aux données et à l'utilisation conjointement
  • Complétez les résultats basés sur les données par des questionnaires
  • Prioriser les initiatives en IA en fonction des risques juridiques
  • Mesurer le risque de sécurité en fonction de la sensibilité des données partagées avec l'IA, en séparant l'IA interne et externe.
  • Évaluer le risque d'usurpation d'identité : quels utilisateurs, groupes et agents peuvent accéder à chaque système d'IA, et si cet accès est adapté à la taille de l'entreprise
  • Une approche unifiée du risque couvrant les risques liés aux données, aux modèles d'IA, à l'accès et aux agents
  • Analyse des vulnérabilités dans l'IA SPM, analyse du code et des conversations
  • RoPA s'appuie sur des données découvertes, avec des cartographies de flux de données assistées par l'IA qui restent à jour au gré des évolutions des systèmes.
  • Évaluations de remplissage automatique à partir de preuves existantes telles que les rapports SOC 2 et ISO, et à partir d'analyses d'impact sur la protection des données (AIP) et d'analyses d'impact sur la protection des données (AIPD) connexes.
  • Transmettre les conclusions et les approbations aux responsables concernés et assurer le suivi de chaque dossier jusqu'à sa clôture grâce à une piste d'audit.

Conformité réglementaire en matière d'IA et alignement des politiques des agents

Vérifiez la conformité de chaque système d'IA et de chaque agent aux réglementations, cadres de référence et politiques internes auxquels vous êtes soumis, ajoutez vos propres contrôles et suivez l'ensemble de ces opérations depuis un tableau de bord unique. Les preuves proviennent du programme en cours d'exécution et sont donc à jour le jour de la demande d'un auditeur.

  • Évaluer le risque au regard de la loi européenne sur l'IA
  • Évaluer la conformité avec le cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST
  • Conformité native à la norme ISO/IEC 42001, ainsi qu'au RGPD, au CCPA et aux autres réglementations relatives aux données
  • Aligner l'accès des agents sur les politiques, les obligations réglementaires et les contrôles internes
  • Créer et suivre des contrôles de conformité personnalisés
  • Tableaux de bord de direction configurables en matière de conformité
  • Identifiez les violations de politique, puis définissez et suivez les tâches de correction à partir du tableau de bord.
  • Générer des preuves pour les inventaires d'IA, les analyses de risques, les contrôles d'accès, la gouvernance des données, la surveillance et les incidents
  • Un journal de conformité et d'audit indiquant quelles données ont été utilisées pour entraîner quelle IA
  • Partagez les résultats et les preuves avec les plateformes GRC, de catalogue et ITSM via des API, MCP, l'échange de métadonnées et des bibliothèques intégrables.

Une IA responsable, appliquée au niveau des données.

Les principes d'une IA responsable sont respectés lorsqu'ils sont encadrés par des mécanismes de contrôle. BigID les met en œuvre grâce à la sécurité des données, la conformité et l'audit : ce qu'un modèle peut apprendre, ce qu'il peut atteindre, ce qu'il peut révéler, et un enregistrement de chaque action.

  • Identifiez les données réglementées, personnelles, toxiques, obsolètes, dupliquées ou inutiles avant de les utiliser pour entraîner ou optimiser un modèle.
  • Limiter l'exposition des données personnelles, sensibles ou réglementées via les résultats de l'IA
  • Appliquer le principe de confiance zéro à l'IA : surveiller et contrôler les données auxquelles les modèles peuvent et doivent accéder.
  • Renforcer la responsabilisation grâce à des pistes d'audit pour l'activité d'IA
  • Transparence sur la provenance des modèles et les données d'entraînement, afin que chaque système d'IA puisse montrer sur quoi il a été construit.
  • Alignez vos programmes d'IA sur les normes juridiques, éthiques et réglementaires ainsi que sur votre politique d'utilisation acceptable.
  • Violations de politiques de surface, IA fantôme, transferts de données à risque, identification rapide des risques et des lacunes en matière de conformité dans une vue unique
  • Révoquer l'accès, mettre les données en quarantaine, appliquer la politique, minimiser l'exposition et prouver le contrôle

Réglementer l'utilisation de l'IA par les employés

Les employés bénéficient des collaborateurs et assistants qu'ils souhaitent, dans le respect de règles que l'entreprise peut garantir. BigID surveille les données partagées, signale les données sensibles dès qu'elles sont détectées et préserve les droits d'accès de chaque personne lorsque l'IA extrait des données pour son compte.

  • Surveillez les données partagées avec Microsoft Copilot, ChatGPT, Gemini et les agents, grâce à un journal d'audit des données partagées.
  • Détecter les données sensibles soumises aux outils d'IA et aux interfaces LLM, et alerter en cas de besoin.
  • Analyse bidirectionnelle des invites et des réponses pour détecter les termes sensibles et les combinaisons d'attributs
  • Définissez des règles de modération des conversations et alertez les administrateurs en cas de conversations non conformes.
  • Préserver les droits d'accès des employés lorsqu'une invite fait état de données sensibles
  • Étiquetez les données sensibles avec des étiquettes que les copilotes comprennent.
  • Vérifiez quels employés peuvent utiliser quels copilotes et modèles, corrigez les autorisations et révoquez-les si nécessaire.
  • Suivez en temps réel l'activité des données déclenchée par les outils d'IA, en faisant apparaître les accès anormaux et les mouvements non autorisés.

Gouverner les agents d'IA en tant qu'identités

Les agents agissent avec des autorisations réelles sur des données réelles. BigID considère chaque agent comme une entité possédant un propriétaire, lui applique le principe du moindre privilège en fonction de la sensibilité des données auxquelles il a accès, et conserve un historique complet de toutes ses interactions et productions.

  • Découvrez les agents d'IA sur les plateformes SaaS, cloud, sur site et d'IA, y compris les identités non humaines et éphémères.
  • Associer les agents aux données auxquelles ils accèdent, aux outils qu'ils utilisent et aux responsables de ces données.
  • Associer l'identité de l'agent aux comptes de service et aux identifiants sous-jacents
  • Appliquer le principe du moindre privilège aux agents en fonction de la sensibilité des données et du contexte métier
  • Réévaluer en permanence les droits d'accès en fonction de l'évolution du périmètre d'intervention, des données ou des risques de l'agent.
  • Surveillez en temps réel les interactions des agents avec les données sensibles, en détectant les requêtes inhabituelles, les extractions massives et les dérives des politiques.
  • Réglementer la manière dont les agents utilisent les données et communiquent entre eux.
  • Alerte concernant des violations conformes aux politiques de confidentialité et de sécurité de l'AI TRiSM
  • Suivez les données ingérées, transformées, générées et exposées par les agents, en conservant la traçabilité de la source à la sortie.
  • Automatiser la correction : révoquer l’accès, mettre les données en quarantaine ou déclencher une approbation
  • Exécutez la mise en œuvre de la gouvernance de l'IA en tant qu'agent, depuis BigID ou depuis Claude, Copilot, GPT et Gemini.
Couverture

Tous les types d'IA et les données qu'elle atteint

La découverte et la gouvernance s'effectuent sans agent sur les environnements cloud, SaaS, sur site, d'IA et de développement, triés par type de connecteur, de sorte que l'inventaire couvre ce que l'entreprise a construit, acheté et adopté par elle-même.

Modèles et temps d'exécution de l'IA

Modèles internes et hébergés dans le cloud, autorisés ou exécutés en dehors des flux de travail approuvés

Agents d'intelligence artificielle

Des agents en tant qu'identités non humaines et éphémères, avec les comptes de service qui les sous-tendent.

Copilotes et assistants

Microsoft Copilot, ChatGPT, Gemini et les assistants d'entreprise utilisés par les employés

Serveurs MCP et artefacts de contexte

Les serveurs et les agents de contexte se connectent, et les données que chacun expose

Données d'entraînement et de réglage fin

Sources structurées et non structurées, ensembles de données par étapes et ce que chaque modèle a appris de

Magasins RAG et Vector

Vecteurs étiquetés selon leur sensibilité, avec contrôles d'accès intégrés à la récupération

Environnements de code et de développement

Bibliothèques d'IA et de LLM dans des référentiels et des dossiers, et jetons d'accès à l'IA dans les applications

IA des fournisseurs et des tiers

Des fournisseurs utilisant l'IA sur vos données, évalués en parallèle de vos propres systèmes.

Cadres et réglementations Loi européenne sur l'IA RMF de l'IA du NIST ISO/CEI 42001 GDPR CCPA / CPRA AI TRiSM Vos propres commandes
Preuve

Reconnue pour sa gouvernance en matière d'IA, elle est digne de confiance pour les données sous-jacentes.

Reconnaissance des analystes

  • Entreprise de l'année 2025 de Frost & Sullivan pour la gouvernance de l'IA
  • Un leader dans la matrice QKS SPARK™ : Gouvernance de l'IA
  • Mentionné dans le guide du marché IA TRiSM 2025 de Gartner
  • Présent plus de 30 fois dans les cycles de hype 2025 de Gartner, notamment dans les domaines de la sécurité, de la confidentialité et de l'IA SPM.
  • Leader du rapport Forrester Wave™ : Solutions de découverte et de classification des données sensibles, 2e trimestre 2026
  • Classé #1 dans la classification des données par Intuit, parmi 20 fournisseurs
Voir le score Forrester →

Du champ

“ BigID m’offre une meilleure visibilité sur les données sensibles, m’aide à prioriser les protections de sécurité, réduit la surface d’attaque, renforce la conformité et accroît l’efficacité opérationnelle globale, un pilier stratégique de notre transformation de la cybersécurité axée sur l’IA. ”

RSSI, entreprise mondiale du secteur de la santé

“ Nous devions automatiser les processus et la gestion des données de plusieurs millions de clients, réparties sur de nombreux systèmes et volumes de données. BigID était la seule solution qui répondait à ce besoin de la manière la plus efficace et sophistiquée, et offrait de nouvelles possibilités d'utilisation pour l'avenir. ”

Responsable de la protection des données, entreprise mondiale de télécommunications

FAQ

Ce que les responsables de la gouvernance, de la confidentialité et de la sécurité demandent en premier

Nous disposons déjà d'une politique d'IA et d'un outil GRC. Qu'apporte BigID ?

La couche qui rend la politique vraie. Votre outil GRC enregistre les contrôles ; BigID les applique là où les données et les modèles sont disponibles : garde-fous pour les invites, principe du moindre privilège pour les agents, vérifications de conformité avant la formation. Il réintègre ensuite les preuves dans l’enregistrement GRC, afin que le système de référence et l’environnement opérationnel concordent.

Cela inclut-il l'IA que nous n'avons pas développée, comme les copilotes et les modèles de fournisseurs ?

Oui, et c'est généralement là que les stocks augmentent le plus rapidement. BigID découvre les copilotes, les assistants, l'IA des fournisseurs, les bibliothèques d'IA dans le code et les serveurs MCP ainsi que les modèles internes, puis évalue chacun d'eux par rapport au même cadre, avec les données auxquelles il peut accéder et les personnes et agents qui l'utilisent.

Comment le programme s'adapte-t-il à l'évolution de la réglementation en matière d'IA ?

Les frameworks sont cartographiés, et vos propres contrôles sont placés à côté. BigID s'aligne sur la loi européenne sur l'IA, le NIST AI RMF et la norme ISO/IEC 42001 ainsi que sur le RGPD et le CCPA, vous permet de créer et de suivre des contrôles personnalisés et effectue une réévaluation continue, de sorte qu'une nouvelle exigence devienne un nouveau contrôle sur un inventaire que vous possédez déjà.

Qu’est-ce que la gouvernance de l’IA ?

La gouvernance de l'IA désigne l'ensemble des politiques et des contrôles qui garantissent une utilisation sûre, légale et responsable de l'IA. Concrètement, cela signifie savoir quels modèles, agents et copilotes sont en cours d'exécution, sur quelles données chacun s'entraîne ou accède, et qui en est responsable, puis appliquer la politique et produire des preuves. BigID exécute cette boucle sur les données sous-jacentes, en commençant par découverte et classification des données et s'étendant à gouvernance des accès pour les employés et les agents d'IA.

Comment BigID détecte-t-il l'IA fantôme ?

Il détecte l'IA par type de connecteur sur l'ensemble du réseau, et non en demandant aux équipes de l'enregistrer. BigID examine les environnements d'exécution d'IA dans le cloud, les SaaS, les environnements sur site et de développement à la recherche de modèles, d'agents, de copilotes, de bibliothèques d'IA dans le code, de jetons d'accès et de serveurs MCP, relie chacun à un actif de l'inventaire avec son propriétaire et son objectif, et affiche les données auxquelles il peut accéder. Préparation des assistants IA couvre notamment la préparation des copilotes et des assistants.

Comment BigID gouverne-t-il les agents IA ?

Elle considère chaque agent comme une entité ayant un propriétaire et lui applique le principe du moindre privilège. BigID détecte les agents, les associe aux données auxquelles ils accèdent et aux outils qu'ils utilisent, contrôle l'accès en fonction de la sensibilité des données et du contexte métier, surveille leurs interactions en temps réel et automatise les mesures correctives telles que la révocation d'accès. Ces mêmes contrôles s'appliquent au sein de votre propre périmètre. déploiement souverain de l'IAet Gestion de la posture de sécurité par IA et agents les étendent à la posture des données elles-mêmes.

Ressources

Les détails du programme et la réglementation qui le sous-tendent.

Résumé / Commencez ici
IA responsable : un guide à destination des dirigeants

Transformer les principes d'une IA responsable en contrôles des données, de l'accès et de l'activité de l'IA, afin que la politique et les systèmes opérationnels soient cohérents.

Lire le résumé →
Résumé de la solution BigID pour la sécurité et la gouvernance de l'IA Comment BigID détecte l'IA déployée dans votre entreprise, gère les données sous-jacentes et applique les politiques au niveau des données. Lire le résumé → Guide Guide du paysage réglementaire de l'IA en 2026 Les réglementations et cadres en matière d'IA en vigueur cette année, et ce que chacun exige des données et des systèmes qui sous-tendent votre IA. Lire le guide → Rapport de recherche L’entreprise non gouvernée : risques liés à l’IA, accès agentiel et déficit de sécurité des données en 2026 Où l'accès des agents a dépassé les contrôles censés le régir, et quelles lacunes se comblent en premier. Lire le rapport →

Apportez-nous un système d'IA que vous devez gouverner. Nous le cartographierons en direct.

Déploiement en mode copilote, processus RAG, modèle de fournisseur en cours d'évaluation : nous vous présenterons en détail les données sous-jacentes, les acteurs et les ressources accessibles, ainsi que les résultats concrets obtenus, directement sur votre infrastructure.

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