Sécurité & conformité
De l’expérimentation à la production sécurisée.
Les agents IA ne se contentent plus de rédiger : ils agissent dans vos systèmes. AgentSpot encadre chaque exécution (identité, droits, budget, traçabilité) pour que votre DPO et votre direction gardent la main.
L’ère de l’IA agentique
Quand l’IA passe à l’action, la gouvernance devient l’enjeu principal.
L’IA agentique impose de repenser l’entreprise comme un système interconnecté. Le véritable obstacle n’est pas technologique, il est structurel.
IA générative traditionnelle · le modèle passif
- Interaction : réactive, cantonnée à une session de chat isolée
- Exécution : génération de texte, résumés, réponses
- Spécialisation : modèles généralistes sans contexte métier
- Connexion : isolée des systèmes d’information
IA agentique · le nouveau standard opérationnel
- Interaction : proactive, continue et guidée par des objectifs
- Exécution : actions en plusieurs étapes (mise à jour d’un ERP, envoi d’e-mails, transactions)
- Spécialisation : agents experts dédiés à un processus métier précis
- Connexion : intégration profonde aux bases de données et aux outils métiers
82 %
des dirigeants estiment que le cloisonnement entre services bloque la valeur qu’apporte l’IA autonome.
Source : IBM Institute for Business Value, « The blueprint for agentic operations ».
Plus de
40 %
des projets d’IA agentique seraient abandonnés d’ici fin 2027, en raison de coûts croissants, d’une valeur métier peu claire ou de contrôles des risques insuffisants.
Source : Gartner, communiqué du 25 juin 2025.
Le bouclier de gouvernance
Une réponse directe aux failles identifiées par les agences de cybersécurité.
Les agences comme la CISA ou la NSA alertent : l’autonomie non maîtrisée introduit des vulnérabilités propres à l’IA agentique. Voici comment AgentSpot y répond.
Dérive comportementale et injections
Menace Injection de prompt, contournement des consignes, exposition de données personnelles.
Défense AgentSpot Garde-fous d’entrée (blocage sémantique, masquage des données personnelles) et politique de sortie (plafond de longueur, censure de motifs, déterminisme).
Escalade de privilèges
Menace Des agents qui héritent de droits excessifs sur les API et les systèmes critiques.
Défense AgentSpot Contrôle d’accès granulaire (RBAC), activable individuellement par capacité, outil, canal ou source documentaire.
Failles de conception
Menace Absence de segmentation et identifiants partagés entre les agents.
Défense AgentSpot Architecture multi-tenant ségrégée : données, agents et budgets cloisonnés de façon étanche par organisation.
Effets en cascade
Menace Boucles infinies, erreurs propagées dans un système multi-agents, explosion des coûts.
Défense AgentSpot Plafonds budgétaires quotidiens, recalcul en temps réel et mécanismes anti-emballement (limite d’itérations et de durée).
Manque de traçabilité
Menace Opacité de la chaîne de décision, activité d’un agent indiscernable de celle d’un humain dans les journaux.
Défense AgentSpot Journal événementiel immuable et export des traces et métriques au standard ouvert OpenTelemetry.
Le sas de sécurité en détail
Garde-fous d’entrée, exécution encadrée et politique de sortie : découvrez comment chaque requête est filtrée.
Explorer MaîtriserRGPD et AI Act
Démontrez votre conformité, preuves à l’appui.
AgentSpot ne remplace pas votre analyse juridique du RGPD et de l’AI Act : il vous donne les mécanismes et les traces pour la documenter et la prouver.
Protection des données (RGPD)
- Statut RGPD et justification consignés à chaque traitement
- Données personnelles détectées et masquées en entrée
- Vos données n’entraînent jamais les modèles publics
- Cloisonnement étanche entre organisations
Gouvernance de l’IA (AI Act)
- Registre des agents déployés et de leurs versions
- Supervision humaine intégrée et validation des actions à risque
- Traçabilité complète de la chaîne de décision
- Export des traces au standard ouvert OpenTelemetry
Human-in-the-loop
Le contrôle humain, par conception.
L’Institut Montaigne met en garde contre la « dette cognitive » et le mauvais dosage de la confiance accordée à l’IA. AgentSpot intègre nativement des points de contrôle humains infranchissables pour les actions irréversibles ou à haut risque.
Cycles d’approbation stricts
L’exécution de tout agent n’ayant pas le statut formel « approuvé » par un superviseur est systématiquement bloquée.
Pause et validation
Un agent prépare une action complexe, comme un virement ou la modification d’un contrat, puis attend le clic de validation d’un opérateur.
Tests de trajectoire
Une évaluation conditionne la promotion et la mise en production des agents, pour empêcher toute dérive silencieuse des modèles.
Cloisonnement et souveraineté
Protégez vos données critiques et éliminez la dépendance aux fournisseurs de modèles.
Votre stratégie d’IA ne doit pas dépendre des conditions d’un seul éditeur.
Architecture ségrégée
Exécution 100 % cloud et multi-tenant, avec un cloisonnement étanche des données, des agents et des budgets de votre organisation.
Agnosticisme et bascule à chaud
Passez instantanément d’un modèle à l’autre parmi 12 fournisseurs, dont des modèles européens, sans interruption de service ni réécriture.
RAG sécurisé
Vos documents restent votre référence : restitution systématique des citations et pondération des sources.
Questions de votre DPO
Sécurité et conformité : les questions concrètes.
Une question plus spécifique à votre contexte ? Posez-la pendant la démonstration, ou écrivez-nous à contact@agentspot.eu.
Comment prouver la conformité d’un traitement lors d’un audit ?
Chaque exécution est inscrite dans un registre immuable : identité de l’appelant, justification du traitement, statut RGPD, actions réalisées, refus et motifs, volume de tokens et coût. Les traces s’exportent au standard OpenTelemetry vers vos outils d’observabilité.
Peut-on empêcher un agent d’agir sans validation humaine ?
Oui, de deux façons. Aucun agent ne s’exécute en production sans le statut « approuvé ». Et pour les actions sensibles, l’agent suspend son exécution jusqu’au clic de validation d’un opérateur.
Comment les données personnelles sont-elles protégées ?
Les garde-fous d’entrée détectent et masquent les données personnelles avant qu’elles n’atteignent le modèle. Les données de chaque organisation sont cloisonnées, et elles ne servent jamais à entraîner les modèles publics.
Qui peut utiliser quel agent, et sur quelles données ?
Vous le décidez avec le contrôle d’accès granulaire (RBAC) : chaque capacité, outil, canal ou source documentaire peut être activé ou non, par département ou par équipe. Les permissions sont elles-mêmes auditables.
Construire • Déployer • Maîtriser
L’orchestration d’agents IA, sans la complexité de l’infrastructure.
Passez de l’expérimentation risquée au déploiement maîtrisé. Planifions une démonstration sur vos propres cas d’usage.
- Démonstration sur vos cas d’usage
- Sans engagement
- Aucune installation