Vos systèmes IA traitent les données d'entreprise.
Actinuance sécurise ces assets, avec la même rigueur que vos SI traditionnels.
Revue technique complète de vos systèmes IA en production : architecture, accès, exposition des données, traçabilité des décisions, robustesse des modèles.
Identifier ce qui sort de votre SI via l'IA, mettre en place les contrôles de sécurité des données et construire la gouvernance qui encadre les usages IA à risque.
Cadrage sécurité des composants IA à risque : Identifier et évaluer les risques des composants IA les plus exposés : agents autonomes, pipelines traitant des données sensibles, intégrations RAG ouvertes sur des contenus externes.
Vos collaborateurs utilisent ChatGPT, Copilot et des dizaines d'outils SaaS IA pour aller plus vite. Sans le savoir, ils y envoient des données contractuelles, RH, financières et parfois des données personnelles au sens RGPD. Pas d'inventaire, pas de contrôle, pas de traçabilité. La fuite est silencieuse, continue, et déjà en cours.
Risque immédiat• Vos équipes ont déployé des modèles et des pipelines IA vite, pour livrer. La sécurité n'était pas dans le scope. Résultat : des accès aux datasets trop larges, des logs insuffisants pour reconstituer un incident, des APIs d'inférence exposées sans politique d'accès claire. Ce ne sont pas des négligences — ce sont des angles morts que personne n'a été formé à voir.
Risque techniqueUn agent IA qui interagit avec vos systèmes internes, envoie des emails, appelle des APIs ou modifie des données n'a pas de bon sens natif. Sans règles explicites, il peut être manipulé par un contenu malveillant, déclencher des actions non souhaitées ou sortir du périmètre prévu sans alerte, sans trace. Un pipeline peut exposer des données personnelles ou confidentielles à chaque étape de traitement sans que personne ne l'ait prévu ni détecté. La question n'est pas technique. C'est une question de règles et de visibilité : qui a défini ce que cet agent a le droit de faire ? Qui contrôle ce qui entre et sort des pipelines ? Qui surveille ?
Risque émergentInventaire exhaustif des systèmes IA, outils SaaS IA, flux de données. Qualification du Shadow AI. Scoring des risques par système : confidentialité, intégrité, disponibilité, traçabilité.
Phase de cadrageRevue en profondeur des systèmes prioritaires : APIs d'inférence, architectures agents, pipelines RAG, accès aux datasets. Tests ciblés sur les vecteurs identifiés en phase 1.
Phase d'analysePriorisation des actions par niveau de risque et effort. Implémentation des contrôles prioritaires : IAM, DLP, guardrails, logging. Politique d'usage IA validée avec le RSSI et le DPO.
Phase de sécurisationPrésentation exécutive : niveau de risque chiffré, actions réalisées, risques résiduels, plan de surveillance continue. Un document que vos dirigeants comprennent et peuvent défendre.
Phase de restitutionPas d'interface entre un cabinet cyber et un intégrateur IA. Nos consultants évaluent la sécurité des systèmes IA sans apprendre l'IA en même temps.
Notre cartographie des menaces IA vient de nos audits 2024 et 2025, pas de rapports de vendors. On sait ce qui se passe dans vos secteurs, dans des SI comparables au vôtre.
La sécurité des données dans les systèmes IA est un sujet partagé entre le RSSI et le DPO. Nos livrables parlent aux deux et créent les conditions d'un alignement que la plupart des cabinets ne permettent pas.
Aucun accord commercial avec Microsoft, OpenAI, AWS ou autre. Nos recommandations sont dictées par votre niveau de risque, pas par notre stack partenaire.
Connexion en cours avec Sanity Studio.
Rania accompagne les organisations sur la sécurisation des usages IA en liant enjeux métiers, gouvernance et exigences cyber opérationnelles.