Règlement européen sur l’IA
Conformité AI Act — Gouverner l’IA en production, de bout en bout
L’AI Act impose des exigences de gestion des risques, traçabilité, supervision humaine et documentation. Argy vous aide à structurer ces contrôles dès le départ : politiques d’usage, audit trail, approbations, et industrialisation sur vos outils.
Accès rapide
Note : cette page n’est pas un avis juridique. Elle décrit une approche produit et opérationnelle.
AI Act : ce que ça change
Le Règlement européen sur l’IA (AI Act) structure les obligations selon le niveau de risque (ex. pratiques interdites, IA à haut risque, obligations de transparence). Dans la pratique, les organisations doivent être en mesure de prouver :
- • Un cadre de gouvernance (rôles, approbations, responsabilités).
- • Une gestion des risques et des contrôles adaptés aux cas d’usage.
- • Une documentation et une traçabilité suffisantes (décisions, logs, preuves).
- • De la supervision humaine, de la robustesse, et une gestion des incidents.
Argy se positionne comme la couche d’industrialisation et de gouvernance : vous standardisez le “comment” (golden paths), vous contrôlez le “qui/quoi/pourquoi” (policies, RBAC, audit), et vous produisez des éléments de preuve réutilisables.
Argy : gouvernance & conformité by design
Une plateforme pour déployer des cas d’usage IA sous contrôle, sur vos outils et vos contraintes.
Politiques d’usage (LLM Gateway)
Centralisez les règles : modèles autorisés, limites, contextes, et garde‑fous. Découvrir la LLM Gateway.
Traçabilité & audit trail
Historisez les actions et décisions clés pour faciliter l’audit et l’amélioration continue (export possible pour vos outils).
RBAC & approbations
Appliquez le moindre privilège, séparez les responsabilités, et introduisez des validations humaines sur les actions sensibles.
Contrôles clés (mapping AI Act)
Chaque organisation doit adapter ces contrôles à sa classification de risque et à ses cas d’usage. Voici comment Argy aide à opérationnaliser les exigences les plus fréquentes.
1) Gouvernance, responsabilités, supervision
- • RBAC et séparation des rôles (admin, approver, utilisateurs).
- • Workflow d’approbation pour les usages et actions sensibles.
- • “Human-in-the-loop” : validation explicite dans les parcours critiques.
2) Contrôles d’usage : policy-as-code
- • Règles centralisées sur l’accès aux modèles et aux capacités (quotas, restrictions, scopes).
- • Réduction des usages “shadow AI” en fournissant une voie officielle gouvernée.
- • Alignement sur vos standards internes (ex. données autorisées, champs sensibles, exigences sécurité). LLM Gateway.
3) Traçabilité, journaux, éléments de preuve
- • Audit trail des actions et des événements (qui a fait quoi, quand, dans quel contexte).
- • Exports pour reporting et intégration (ex. SIEM / GRC) selon vos besoins.
- • Accélération de la préparation d’audit : preuves standardisées et répétables.
4) Documentation technique & industrialisation
- • Standardisation des parcours via des modules et automatisations réutilisables.
- • Réduction de la variabilité : des “golden paths” plutôt que des implémentations ad hoc.
- • Documentation et enablement via vos contenus. Voir la documentation.
Preuves & livrables (prêts pour l’audit)
Une grande partie de l’effort AI Act consiste à démontrer, dans la durée, que vos contrôles sont appliqués et que vos décisions sont traçables. Argy facilite la production de preuves actionnables :
- • Historique des actions (audit trail) et export des événements.
- • Politiques d’usage et configurations (versionnées et revues).
- • Rôles, droits, approbations et responsabilités.
- • Standardisation des parcours (modules/automations) pour réduire le risque opérationnel.
Pour une vue produit plus large : découvrir Argy ou consulter les tarifs.
Démarrer
Nous partons de vos cas d’usage (et de votre classification de risque), puis nous mettons sous contrôle les flux IA : politiques, rôles, traçabilité et parcours industrialisés.
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