Governance capability experiment
Le bouclier réglementaire, propulsé par l'IA
A regulatory-workflow backend prototype with inventory, retrieval, classification, evidence, remediation, audit, and report modules. It is a decision-support system under development, not legal advice or a conformity assessment.
Pont métier ↔ technologie · Governance capability experiment
Explores evidence-linked regulatory workflow without presenting generated guidance as legal authority.
Il s'agit d'une interprétation du portefeuille et des sources, et non d'une affirmation de client, déploiement, certification ou résultat.
System inventory, risk classification, evidence, remediation, and reporting are often fragmented across legal, compliance, product, and engineering teams.
Separate deterministic inventory and workflow state from retrieval-assisted interpretation, and preserve named human review points.
Inventory, retrieval, classification, evidence, remediation, audit, and report modules with migrations and selected mocked test seams.
Evidence gaps and classification uncertainty return to product scope, control design, accountable owners, and release planning.
Preuves issues du code source
A regulatory-workflow backend prototype with inventory, retrieval, classification, evidence, remediation, audit, and report modules. It is a decision-support system under development, not legal advice or a conformity assessment.
Le relevé technique détaillé est maintenu en anglais.
Les preuves du dépôt ne constituent pas des preuves client, de déploiement, de certification ou de résultats.
Architecture
Trois couches : surveillance réglementaire continue, extraction des obligations par IA, et un historique d'audit infalsifiable qui résiste à l'examen des régulateurs.
Carte des sources uniquement : une couche peut représenter du code implémenté, une frontière d'adaptateur ou une conception documentée. Elle ne prouve pas un service de production configuré.
Trois flux ATOM EUR-Lex (EU AI Act, GDPR, AI General) analysent les nouveaux instruments par CELEX, extraient le niveau de sévérité (critique/élevé/faible), et déclenchent une analyse d'impact Mistral sur l'inventaire des systèmes d'IA enregistrés. Plus de découverte tardive des nouvelles réglementations, des mois après leur publication.
Mistral + RAG sur un corpus organisé d'Articles, Annexes et directives de l'EDPB. Extraction des obligations, cartographie des chevauchements entre réglementations (EU AI Act ↔ GDPR ↔ NIS2), classification des risques et analyse des écarts — le tout avec des scores de confiance et des citations au niveau des Articles.
Chaque classification, chaque écart, chaque étape de remédiation est consigné dans un historique d'audit chaîné par SHA-256 avec horodatages et attestations des réviseurs. Prêt à l'exportation selon les Articles 12 et 17 de l'EU AI Act. Le conseil d'administration peut voir la chaîne. Le régulateur peut la vérifier.
Le problème
Pourquoi la conformité réglementaire est défaillante
Le AI Act de l'UE à lui seul comprend plus de 180 pages, 113 articles et 13 annexes. Le croisement avec le GDPR, NIS2 et DORA multiplie la charge de manière exponentielle.
Les responsables conformité passent des semaines à extraire les obligations des textes réglementaires, à les associer aux unités métier et à créer la documentation de zéro.
Des tableurs pour le suivi, Word pour la documentation, l'e-mail pour la collaboration. Aucun système unifié ne relie les obligations aux preuves et aux pistes d'audit.
Les organisations découvrent les évolutions réglementaires après l'expiration des délais. Sans surveillance automatisée, la conformité a toujours un temps de retard.
Modules
8 modules couvrant l'ensemble du cycle de conformité
Périmètre source uniquement : une entrée peut décrire du code, un adaptateur documenté ou un workflow configuré. Elle n'indique pas qu'un service de production est actif.
01
Veille réglementaire automatisée via 3 flux ATOM EUR-Lex (EU AI Act, GDPR, IA général). Analyse les numéros CELEX, extrait la gravité (critique/élevée/faible) et déclenche une analyse d'impact Mistral sur vos systèmes d'IA enregistrés.
02
Inventaire des systèmes d'IA avec classification des risques par Mistral. Associe chaque système aux niveaux de risque du AI Act avec scores de confiance, raisonnement et références aux articles.
03
Extraction automatisée des obligations à partir des textes réglementaires via RAG. La cartographie inter-réglementaire met en évidence les recoupements entre le AI Act et le GDPR.
04
Importez vos politiques et documents existants. L'analyse des écarts par RAG compare vos documents à chaque obligation extraite. Tableau de bord de conformité tricolore.
05
Génère automatiquement 5 types de documents de conformité à partir des écarts identifiés : politiques, procédures, documentation technique, listes de contrôle et évaluations des risques — avec score de confiance et export PDF/CSV/Markdown.
06
Espace de travail multi-utilisateurs avec contrôle d'accès par rôle. Attribuez les obligations aux départements, suivez l'avancement des tâches et maintenez une visibilité globale sur la conformité.
07
Journal d'audit immuable avec hachage SHA-256 et détection de falsification. Gestion des preuves versionnée et chaîne de traçabilité pour chaque décision de conformité.
08
Trois types de rapports : rapports d'audit pour les régulateurs, rapports de direction pour les dirigeants et rapports de suivi pour mesurer les progrès. Export PDF et envoi programmé.
Couverture de l'EU AI Act
Le théâtre de la conformité est une liste d'articles dans un PDF. La pratique de la conformité consiste à mapper chaque article à un système d'IA spécifique, avec des preuves, un responsable et la date de la dernière revue. Ci-dessous : les articles qu'Aegis suit par système, avec les obligations qu'il extrait automatiquement.
Surface du dépôt uniquement : disponibilité, exhaustivité, performance et aptitude opérationnelle exigent une validation distincte.
ART. 4Le personnel du fournisseur et du déployeur doit atteindre un niveau 'suffisant' d'AI Literacy. Aegis suit les formations complétées par rôle, génère le quiz de littératie (10 scénarios) et produit l'attestation côté déployeur.
ART. 5Manipulation subliminale, notation sociale, identification biométrique en temps réel dans les espaces publics, etc. Aegis classe chaque système d'IA enregistré selon les huit catégories interdites avec raisonnement + références aux considérants.
ART. 6Évaluation de la classe de risque de l'Annexe III avec raisonnement généré par Mistral, score de confiance et arbre des obligations par Annexe. Réexécuté lors d'événements du registre (changement de modèle, modification de portée, mise à jour des données d'entraînement).
ART. 9Identification, estimation, évaluation et traitement continus des risques. Aegis lie chaque risque identifié à sa mesure d'atténuation et extrait les preuves de votre pipeline CI (succès/échec des tests, fiche de modèle, suite d'évaluation).
ART. 10Jeux de données d'entraînement, de validation et de test avec couverture représentative, détection des biais et traçabilité. Aegis recoupe votre registre de jeux de données avec les exigences techniques de l'Annexe VIII.
ART. 11Fichier technique de l'Annexe IV : objectif du système, conception, méthodologie d'entraînement, métriques de performance. Aegis génère le squelette du document, remplit les preuves à partir de votre registre et signale les sections manquantes selon l'Annexe IV.1–9.
ART. 12Journaux générés automatiquement couvrant le fonctionnement du système d'IA. Aegis définit le schéma d'événement requis par classe de système, valide que le pipeline les produit et enchaîne la piste d'audit SHA-256.
ART. 13Instructions d'utilisation, incluant l'objectif prévu, la précision, la robustesse, les mésusages prévisibles et les mesures de supervision humaine. Aegis génère l'avis de transparence destiné au déployeur avec la couverture de la checklist de l'Article 13.
ART. 14Mesures de supervision humaine efficaces intégrées dans la conception du système. Aegis évalue votre conception de supervision par rapport aux quatre capacités de l'Article 14 (comprendre, surveiller, outrepasser, désactiver) et produit une analyse des écarts.
ART. 15Métriques de performance, robustesse face aux erreurs, aux défaillances et aux incohérences ; cybersécurité contre les attaques adversariales. Aegis intègre les résultats de la suite d'évaluation, les rapports de red-team et le SBOM dans le bloc de preuves de l'Annexe IV.
Technologies
Les technologies citées identifient des dépendances ou des adaptateurs du dépôt ; elles ne prouvent ni intégration active ni déploiement.
Code source
Le code source de la plateforme Aegis AI est disponible sur demande à des fins d'évaluation et de partenariat.
Pour accéder au code source, veuillez signer notre accord de non-divulgation. Il s'agit d'une formalité juridique standard.
Au-delà d'Aegis AI, nous proposons du conseil opérationnel pour construire et sécuriser vos systèmes IA.
Douze à vingt-quatre semaines pour classifier vos systèmes IA par risque, accompagner l'évaluation de conformité pilotée par le fournisseur et constituer les preuves, produire la documentation technique Annexe IV et mettre en place la surveillance post-commercialisation — avec une profondeur particulière sur les catégories à haut risque qui s'appliquent aux déploiements autonomes, industriels et robotiques
Partenariat
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