Les agents d'IA s'authentifient déjà auprès des systèmes, extraient des données et agissent au nom de votre organisation. Autrement dit, ils fonctionnent comme des identités. La question que se posent les équipes de sécurité…
La prolifération des permissions et les lacunes en matière de propriété apparaissent rarement spontanément. Elles se développent progressivement au fil des changements de rôles, de la croissance des systèmes et des déploiements de nouvelles IA, jusqu'à ce que l'accès à l'ensemble de votre environnement dépasse…
La plupart des plateformes de gouvernance de l'IA agentielle s'attaquent au mauvais problème. Elles surveillent les actions et les paroles des agents en surface. Or, le véritable risque se situe à un niveau supérieur…
L'IA agentique transforme la façon dont les organisations conçoivent la gouvernance. Contrairement aux systèmes d'IA traditionnels, ces agents fonctionnent de manière autonome, persistent d'une session à l'autre et interagissent directement avec les données sensibles et les systèmes d'entreprise…
La plupart des guides d'évaluation des fournisseurs traitent toutes les entreprises de la même manière. En réalité, une société de services financiers, un établissement de santé, un détaillant et une entreprise technologique opèrent selon des modèles de risque et des réglementations totalement différents…
Une plateforme de gouvernance de l'IA agentique s'intègre aux outils de développement d'IA existants en se connectant aux pipelines de ML, aux plateformes de données, aux catalogues de données, aux environnements DevOps, aux environnements cloud et aux environnements d'exécution LLM/agents. Chaque couche…
Le retour sur investissement (RSI) typique de la mise en œuvre d'une plateforme de gouvernance d'IA agentielle est positif dès la première année pour la plupart des entreprises. 74 % des organisations obtiennent un résultat positif…
Le consentement explicite et le consentement implicite définissent la manière dont les organisations collectent, utilisent et partagent les données personnelles. Comprendre la différence permet aux entreprises de respecter les exigences en matière de protection de la vie privée tout en donnant aux individus le contrôle de leurs données.
Les données sensibles sont toutes les informations qui doivent être protégées car elles permettent d'identifier des personnes ou peuvent causer un préjudice si elles sont divulguées. Cela inclut les données personnelles (PII), les informations de santé protégées (PHI), …
La protection de la vie privée en matière d'IA générative désigne les techniques et les contrôles utilisés pour protéger les données sensibles lors de l'entraînement, du déploiement et de l'utilisation des modèles d'IA générative. À mesure que les organisations adoptent l'IA générative, elles…