Plateforme de solutions : découverte et classification des données et des agents d'IA

Découverte et classification de vos données, et pour les agents d'IA qui y accèdent.

La solution d'entreprise la plus complète pour la recherche, la classification et la catégorisation des données sensibles : des centaines de connecteurs couvrant le datacenter, le cloud, le SaaS et le code, sans agent dès le départ, avec une profondeur d'analyse paramétrable par source plutôt qu'une analyse globale. Deux éléments sont découverts, et non un seul : les données, lues et classées dans plus de 2 000 catégories, et les modèles et agents accédant à ces données, autorisés ou non, considérés comme des actifs à part entière. Chaque contrôle en aval, et chaque outil alimenté, hérite des résultats, corrects ou erronés, de ces deux éléments.

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Forrester Wave, 2e trimestre 2026

Un leader

Score maximal possible pour 11 critères de détection et de classification des données sensibles

Défi de classification Intuit

Classé #1

Précision et rappel pondérés de 96,51 % (TP3T) sur un ensemble de données de 40 000 enregistrements, comparés à 19 autres fournisseurs.

Ce qui est découvert

Agents de données et d'IA

Données sensibles provenant de centaines de sources, ainsi que les modèles et les agents y accédant, dans un seul inventaire

Où en est la catégorie maintenant

Les décisions d'accès, les politiques DLP et les garde-fous d'IA fonctionnent tous sous cette étiquette.

Auparavant, la découverte et la classification étaient les étapes préliminaires à la sécurité. Désormais, les décisions d'accès, les politiques DLP, les règles de conservation et tous les garde-fous d'IA s'appuient directement sur ces étiquettes. Autrement dit, la précision, la profondeur et la mise à jour de la classification déterminent le niveau maximal de toutes les actions en aval. Trois facteurs déterminent si ce niveau maximal est suffisant.

Profondeur que vous choisissez

Métadonnées, échantillon ou numérisation complète, Paramétré par source et par police, le coût de l'analyse ne détermine plus la fréquence d'examen du patrimoine.

L'exactitude que vous pouvez vérifier

Résultats examinés, affinés et attestés Au sein du produit, par les propriétaires des données capables de distinguer un faux positif d'un vrai.

Deux choses à trouver, pas une seule

Les données, et l'IA qui y accède. Un agent est identifié comme un atout, avec l'identité sous laquelle il opère et les données auxquelles il a accès ; les données elles-mêmes sont lues et classifiées.

Découvrez ce que BigID peut faire

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Présentation de la plateforme BigID

Il s'agit de relier une source, de voir ce que la classification y a trouvé et d'agir en fonction de cette découverte à l'endroit même où elle a été produite.

Vue d'ensemble

Dans ce centre névralgique

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Cinq questions, et voici les réponses de BigID à chacune d'elles.

Faut-il tout scanner pour apprendre quoi que ce soit ? La pré-analyse des métadonnées permet de cartographier le parc informatique avant toute lecture de contenu, l'échantillonnage intelligent fournit une première évaluation en quelques heures et les analyses complètes sont effectuées là où l'échantillonnage indique qu'elles méritent d'être réalisées. Découverte en profondeur → Peut-on se fier aux informations fournies par le classificateur ? Plus de 2 000 catégories pré-entraînées, catégorisation LLM, supervision automatique qui vérifie son propre travail, révision et amélioration intégrées au produit, et validation déléguée par les propriétaires des données. IA d'identification des données → Pourra-t-il trouver nos agents d'IA ainsi que nos sources de données ? Des centaines de connecteurs couvrant les centres de données, le cloud, le SaaS et le code, sans agent dès le premier jour, ainsi que la découverte des modèles et des agents eux-mêmes, autorisés et non autorisés, et des données auxquelles chacun peut accéder. Couverture et connectivité → Que se passe-t-il lorsque l'analyse atteint un pétaoctet, ou une plateforme qui limite ses performances ? première catégorie à évoluer latéralement, scanners éphémères qui s'activent et se désactivent en fonction de la charge de travail, numérisation hors ligne basée sur des instantanés et optimisation cloud conçue pour contourner la limitation sur des plateformes comme M365. Échelle et vitesse de numérisation → Qui prend la relève une fois que l'équipe projet est passée à autre chose ? Planifications, périodes d'indisponibilité, exclusions, analyses basées sur les modifications et déclencheurs d'événements, le tout sous contrôle total de l'API et du MCP, y compris le contrôle des analyses et la génération de rapports depuis Claude, Copilot, Gemini et GPT. Opérationnalisation et reporting →

Un modèle de numérisation, quatre profondeurs, définies par source

La plupart des décisions d'analyse sont en réalité des choix budgétaires : une analyse complète du contenu étant la seule option, elle est effectuée au mieux tous les trimestres et l'inventaire est obsolète dès la semaine suivante. BigID dissocie la profondeur de la couverture, permettant ainsi une cartographie continue du parc immobilier et l'application des données de détail, plus coûteuses, là où l'échantillonnage le justifie.

Le seul paramètre disponible est une analyse complète., Le dossier est donc examiné une fois par trimestre et chaque constatation se voit répondre par " c'était vrai en mars ".

Une plateforme SaaS limite la vitesse du scanner, et une tâche initialement prévue en heures s'étend sur plusieurs jours, tandis que la période d'analyse se termine derrière elle.

Le classificateur a raison la plupart du temps., et personne ne peut dire quelles conclusions se trouvent dans l'autre partie, si bien que les résultats sont contestés au lieu d'être mis en œuvre.

Deux types de ressources sont pris en charge, et la couverture et la profondeur sont des paramètres distincts pour chacun. BigID se connecte à des centaines de sources de données sans déployer d'agents, identifie les modèles et les agents qui y accèdent, puis détermine pour chaque source le niveau de détail à analyser : métadonnées seules pour cartographier l'ensemble des données, échantillonnage pour une lecture rapide du contenu d'une source, échantillonnage configurable lorsque davantage de détails sont pertinents, et analyses complètes et illimitées des données structurées et non structurées lorsque cela est nécessaire. Une évaluation exploitable est intégrée dès les premières lignes, ce qui permet à l'inventaire de rester à jour au lieu d'être reconstruit trimestriellement.

Capacités

La profondeur de l'analyse, sa précision et le coût de la mise à jour des données.

Six groupes, dans l'ordre d'exécution des travaux : décider de la profondeur de l'analyse, identifier les éléments présents, accéder à chaque source où ils se trouvent, les traiter à l'échelle du pétaoctet, les exécuter sans équipe projet et en rendre compte là où le reste de l'entreprise travaille déjà.

Découverte en profondeur

Le premier DSPM, DLP, DAG ou DAM à considérer la profondeur d'analyse comme un paramètre plutôt que comme un compromis fixe. Cartographiez le système à partir des seules métadonnées, effectuez un échantillonnage pour une lecture rapide, puis consacrez la durée d'analyse complète aux zones où l'échantillonnage le justifie.

Métadonnées uniquement avant la numérisation, uniques dans la catégorie, permettant de cartographier le domaine avant toute lecture de contenu
Échantillonnage intelligent pour une évaluation rapide du contenu réel d'une source
Échantillonnage personnalisable : le niveau de détail de l’analyse est configuré par source et par politique.
Analyses complètes à haute vitesse des données structurées et non structurées, sans limitation de volume ni de fréquence.

IA d'identification des données

L'exactitude des données est une dépendance que personne ne vérifie avant qu'une décision d'accès n'ait déjà été prise. Ce groupe a pour objectif d'établir un libellé correct, de le prouver et de donner aux propriétaires des données les moyens de le corriger.

Plus de 2 000 catégories de données sensibles pré-entraînées et optimisées
Détection de la catégorisation et de la taxonomie basée sur LLM
Classification LLM basée sur des invites : définissez ce que vous recherchez en langage naturel
Logique de recherche de combinaisons d'attributs de données dans des données structurées et non structurées
Examen et amélioration de la catégorie en premier lieu, directement dans le produit, pour les personnes qui possèdent la taxonomie.
Formation personnalisée sur modèle intégrée au produit
Apportez votre propre IA, afin que la classification s'effectue sur un modèle que vous avez déjà approuvé.
Supervision par les agents, la classification vérifie donc son propre travail
Classé #1 pour la précision lors du défi de classification des 20 fournisseurs d'Intuit, avec une précision et un rappel pondérés de 96,5%
Flux de travail délégué pour l'attestation et la validation des résultats, une première parmi les systèmes DSPM, DLP et DAM

Couverture des données et de l'IA

Offrant une couverture plus étendue que toute autre solution de découverte et de classification, sans recourir à des agents, BigID prend en charge deux types de ressources : les bases de données et les modèles et agents y accédant. Forrester a attribué à BigID la note maximale de 5/5 pour sa couverture des sources de données, aussi bien dans le cloud que sur site.

Des centaines de connecteurs couvrant le centre de données, le cloud, le SaaS et le code
100% sans agent dès le premier jour, sans rien à déployer ni à maintenir sur les sources elles-mêmes
Provisionnement automatique des sources de données en un clic
Une plateforme unique pour les données structurées, semi-structurées et non structurées
Données au repos et données en mouvement, sous la même classification
Aucune connaissance préalable du schéma n'est requise.
Des centaines de formats de fichiers, y compris les formats CAO spécialisés utilisés par des industries comme celle des semi-conducteurs, sont pris en charge.
Découvrez les modèles et les agents eux-mêmes, officiels ou non, et continuez de les suivre à mesure qu'ils évoluent.
Découvrez les données accessibles à chaque modèle ou agent, via l'identité sous laquelle il s'exécute.
Classifiez également les données internes à l'infrastructure d'IA : pipelines RAG, stockage de vecteurs et invites, selon les mêmes catégories.
Configuration simple pour le cloud et le cloud hybride, permettant de passer d'une preuve de concept à la production en quelques jours.

Échelle et vitesse de numérisation

Les charges de travail de l'ordre du pétaoctet et les plateformes SaaS à bande passante limitée perturbent l'analyse de différentes manières ; dans les deux cas, cela se traduit par une fenêtre d'analyse qui ne se ferme pas. La mise à l'échelle horizontale, les instantanés et les analyses à la demande permettent de maintenir cette fenêtre ouverte.

À l'échelle du pétaoctet, avec une extension latérale de catégorie inédite pour les scanners prenant en charge les charges de travail les plus importantes.
Télémétrie complète de la vitesse et des performances pendant l'exécution d'une analyse, et non après son échec.
Optimisation intelligente du cloud et du SaaS qui contourne les limitations de la plateforme, y compris M365
Prise en charge avancée des instantanés pour l'analyse hors ligne sécurisée
Scanners cloud éphémères qui s'activent et se désactivent en fonction de la charge de travail
Analyse en temps réel des données nouvelles et modifiées, afin qu'une seule modification n'entraîne pas une nouvelle analyse complète.
Déployable sous forme de SDK intégrable ultra-rapide au sein d'applications personnalisées et de pipelines de données

opérationnalisation du scan

La phase de découverte cesse d'être un projet dès lors que les analyses s'exécutent selon une planification que personne n'a à défendre. La fréquence, la profondeur, les périodes d'indisponibilité et les déclencheurs sont autant de paramètres configurables, accessibles via l'API, le MCP et les outils que vos équipes utilisent déjà.

Configurez la fréquence, le niveau de détail, les fenêtres d'occultation, les exclusions, les analyses basées sur les modifications et les déclencheurs d'événements.
Supervision et reporting complets des agents sur l'ensemble du domaine de numérisation lui-même
Couverture API et MCP 100% pour un contrôle avancé
Contrôle et génération de rapports d'analyse natifs directement depuis Claude, Copilot, Gemini et GPT

Rapports et audits

L'inventaire n'est utile que là où les décisions sont prises, c'est-à-dire rarement au sein de la console de sécurité. Les rapports sont envoyés à l'entrepôt de données, à l'outil de BI et à l'assistant, à partir des mêmes données issues de l'analyse.

Tableaux de bord personnalisables intégrés au produit
Rapports AskBigID personnalisés depuis Claude, Copilot et GPT
ETL vers S3, BigQuery, Snowflake et Databricks
Rapports clients via Power BI, Looker et Tableau

Là où ça court

Des centaines de connecteurs, des centaines de formats de fichiers et l'IA qui couvre tout cela

La même classification s'applique à toutes les familles de données ci-dessous ; ainsi, une donnée trouvée dans une table d'entrepôt de données et une donnée trouvée dans un partage de fichiers décrivent la sensibilité de la même manière. Les deux dernières familles diffèrent par leur nature : les ressources d'IA accédant à ces données sont détectées et inventoriées en même temps que celles-ci. Aucun élément n'est installé sur les sources elles-mêmes.

Cloud et SaaS

Microsoft 365, Google Workspace, Box et Dropbox, avec une optimisation cloud conçue pour les plateformes qui limitent les performances.

stockage d'objets et lacs

Amazon S3, Azure Blob et Google Cloud Storage, jusqu'au compartiment et au préfixe.

Entrepôts et bases de données

Snowflake, Databricks et BigQuery, ainsi que les bases de données relationnelles et NoSQL sur site et gérées, sans qu'aucune connaissance préalable du schéma ne soit requise.

Partage de fichiers et centre de données

SMB, NFS, CIFS et NetApp, y compris les environnements mainframe et les partages hérités dont personne ne possède la propriété.

Modèles et agents d'IA

Qu’elles soient autorisées ou non, découvertes comme des ressources ayant accès aux données, ainsi qu’aux pipelines RAG, aux magasins de vecteurs et aux invites qui les sous-tendent.

Pipelines, code et applications personnalisées

Données en mouvement, référentiels de code et kit de développement logiciel (SDK) intégrable pour la classification au sein de vos propres applications.

validation par un tiers

Un leader du classement Forrester Wave pour la découverte et la classification des données sensibles

Forrester Wave™, 2e trimestre 2026

“ BigID est conçu pour la performance et une échelle de pétaoctets. ”

Forrester Wave™ : Solutions de découverte et de classification des données sensibles, 2e trimestre 2026

Désigné comme leader, l'un des trois fournisseurs parmi les dix évalués
Reconnue pour ses atouts en matière de découverte de données dans le cloud et sur site, y compris dans les environnements mainframe, et pour sa combinaison de techniques de classification, d'enrichissement et d'optimisation couvrant des cas d'utilisation allant de la conformité et de la gouvernance de l'information à la sécurité et à la gouvernance de l'IA.

Meilleure note possible, offre actuelle

5/5Couverture de la source de données cloud
5/5Couverture des sources de données sur site
5/5Enrichissement pour la classification
5/5Soutien linguistique
5/5Réglage pour améliorer la précision
5/5Intégrations
5/5Engagements en matière de sécurité dès la conception

Score maximal possible, stratégie

5/5L'innovation
5/5Feuille de route
5/5Écosystème de partenaires
5/5Adoption

Lire le rapport Forrester Wave →

Le défi de classification d'Intuit

Intuit a soumis 20 fournisseurs américains et israéliens à un défi de classification direct.
L'ensemble de test était un ensemble de données synthétiques de plus de 40 000 enregistrements, la moitié servant à l'entraînement et l'autre moitié à l'évaluation.
La notation portait sur la précision et le rappel pour différents types de données, ainsi que sur une évaluation globale inter-étiquettes, réalisée par l'équipe de sécurité interne d'Intuit.
BigID a remporté la victoire, avec une précision et un rappel pondérés de 96,5%.

“ La technologie de BigID a démontré des capacités impressionnantes en matière de classification précise des données à grande échelle. ”

Gleb Keselman, directeur de l'ingénierie logicielle de sécurité chez Intuit

Découvrez le déroulement du défi →

Et selon les mots d'un client

“ 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

Découvrez comment Fiserv le gère comme un seul plan de contrôle →

Avant de l'examiner

Ce que les équipes demandent avant de commencer

Faut-il analyser un pétaoctet entier pour commencer ?

Non, et le modèle de déploiement part du principe que vous ne le ferez pas. L'analyse préliminaire des métadonnées permet de cartographier le patrimoine sans lire le contenu. L'échantillonnage intelligent offre une première évaluation du contenu de chaque source, tandis que les analyses complètes ciblent les éléments identifiés par l'échantillonnage. La profondeur de l'analyse est définie pour chaque source, ce qui garantit la mise à jour de l'inventaire au lieu de le reconstruire trimestriellement.

Comment savoir si la classification est correcte ?

Deux tests externes et un flux de travail interne. Forrester a attribué à BigID la note maximale de 5/5 pour son optimisation visant à améliorer la précision et l'enrichissement des données pour la classification. Intuit a comparé 20 fournisseurs sur un ensemble de 40 000 enregistrements, et BigID a remporté la compétition avec une précision et un rappel pondérés de 96,51 % (TP3T). Au sein du produit, la supervision automatique permet à la classification de vérifier son propre travail, et les résultats sont transmis aux propriétaires des données, qui peuvent ainsi distinguer un faux positif d'un vrai positif.

Cela permet-il de localiser nos agents IA, ou seulement les données auxquelles ils accèdent ?

Les deux, et ce sont deux métiers différents. Les modèles et agents sont identifiés comme des ressources, autorisées ou non, avec l'identité sous laquelle chacun opère et les données auxquelles il a accès. Leur évolution est ensuite surveillée. Les données sont lues et classifiées au sein des pipelines RAG, des espaces de stockage vectoriels et des invites, ainsi que dans les espaces de stockage sous-jacents. Un seul inventaire centralise ces informations, permettant ainsi à un garde-fou d'IA et à une politique de données de décrire le même objet.

Pour aller plus loin

Que lire quand la classification est le principal obstacle ?

Rapport d'analyste / Commencez ici

Forrester Wave™ : Solutions de découverte et de classification des données sensibles, 2e trimestre 2026

Dix fournisseurs ont été évalués selon 25 critères. BigID s'est distingué comme leader et a obtenu la note maximale dans onze d'entre eux. Ces critères d'évaluation constituent à eux seuls une base de sélection utile pour votre propre analyse.

Obtenir le rapport →

Référence Comment BigID a remporté le défi de classification d'Intuit 20 fournisseurs, un ensemble de données de 40 000 enregistrements et une précision et un rappel pondérés de 96,5%. Lire l'article → Témoignage client Fiserv : un plan de contrôle des données, de l'intelligence et des politiques Comment Fiserv gère l'intelligence des données et le contrôle des politiques à partir d'un emplacement unique. Lire l'article → Évaluation gratuite Découvrez vos risques liés aux données et à l'IA Une évaluation sans agent et native du cloud qui identifie précisément où se situent les données sensibles et les risques liés à l'IA, et comment les corriger. Démarrer →

Indiquez-nous la source que vous n'avez jamais pu scanner.

Une évaluation approfondie de vos données réelles vous en apprend davantage qu'une démonstration sur des exemples de données, et ce, quels que soient les formats, les volumes, les plateformes et les agents d'IA qui étaient hors de votre portée.

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