La su00e9curitu00e9 de l'IA pru00e9sente un modu00e8le de menace, un ensemble de contru00f4les et des exigences en matiu00e8re de preuves diffu00e9rents de la su00e9curitu00e9 de l'information traditionnelle. Les menaces spu00e9cifiques u00e0 l'IA - injection de requu00eates (prompt injection), extraction de modu00e8les, du00e9tournement d'objectifs d'agents, empoisonnement des donnu00e9es d'entrau00eenement - ne correspondent pas u00e0 la bibliothu00e8que de contru00f4les existante et nu00e9cessitent leur propre niveau de su00e9curitu00e9.
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Explorez la suite complète de produits de gouvernance de l'IA d'Enzai, conçue pour aider les organisations à gérer, superviser et déployer l'IA en toute confiance. Du processus d'intégration structuré et des inventaires centralisés de l'IA aux évaluations automatisées et à la surveillance en temps réel, Enzai fournit les éléments fondamentaux pour intégrer la gouvernance directement au sein des flux de travail quotidiens liés à l'IA, sans ralentir l'innovation.
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Chaque fournisseur a déployé l'IA du jour au lendemain, vous laissant seul face aux failles de sécurité de l'IA. Enzai prend le relais pour alléger votre charge.
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Si vous êtes aujourd'hui responsable de la sécurité de l'IA au sein d'une entreprise, vous opérez dans un domaine pour lequel la suite de sécurité existante n'a pas été conçue. Les EDR ne discernent pas ce que les collaborateurs partagent sur ChatGPT. Les SIEM ne classent pas la mise à jour d'une fonctionnalité d'IA d'un fournisseur comme un événement à risque. Le processus de questionnaire d'évaluation des fournisseurs ne peut pas suivre le rythme auquel l'IA est intégrée à chaque outil de votre suite logicielle. Enzai est la couche de contrôle spécifique à l'IA qui se superpose à la suite d'outils que vous utilisez déjà.
Si vous êtes aujourd'hui responsable de la sécurité de l'IA au sein d'une entreprise, vous opérez dans un domaine pour lequel la suite de sécurité existante n'a pas été conçue. Les EDR ne discernent pas ce que les collaborateurs partagent sur ChatGPT. Les SIEM ne classent pas la mise à jour d'une fonctionnalité d'IA d'un fournisseur comme un événement à risque. Le processus de questionnaire d'évaluation des fournisseurs ne peut pas suivre le rythme auquel l'IA est intégrée à chaque outil de votre suite logicielle. Enzai est la couche de contrôle spécifique à l'IA qui se superpose à la suite d'outils que vous utilisez déjà.
Le schéma suivant : le Shadow AI à chaque point d'accès (l'utilisation du BYOD que la pile EDR n'est pas assez contextuelle pour détecter), des évaluations de fournisseurs bloquées par des questionnaires sur l'IA inadaptés, un carnet de commandes sur la sécurité de l'IA qui s'accumule plus vite qu'une équipe ne peut le traiter, et le conseil d'administration qui réclame un chiffre quantifié de l'exposition à l'IA que vous n'avez pas encore les moyens de justifier. Enzai est conçu pour répondre à l'ensemble de ces défis.
Le schéma suivant : le Shadow AI à chaque point d'accès (l'utilisation du BYOD que la pile EDR n'est pas assez contextuelle pour détecter), des évaluations de fournisseurs bloquées par des questionnaires sur l'IA inadaptés, un carnet de commandes sur la sécurité de l'IA qui s'accumule plus vite qu'une équipe ne peut le traiter, et le conseil d'administration qui réclame un chiffre quantifié de l'exposition à l'IA que vous n'avez pas encore les moyens de justifier. Enzai est conçu pour répondre à l'ensemble de ces défis.
La sécurité de l'IA n'est pas une simple fonctionnalité que l'on greffe sur la sécurité de l'information. C'est une fonction à part entière : modèle de menace différent, ensemble de contrôles différent, exigences de preuves différentes. Enzai est la plateforme spécifiquement conçue pour cette fonction, dotée de l'interface d'intégration nécessaire pour lui donner sa juste place au sein de votre infrastructure de sécurité existante.
La sécurité de l'IA n'est pas une simple fonctionnalité que l'on greffe sur la sécurité de l'information. C'est une fonction à part entière : modèle de menace différent, ensemble de contrôles différent, exigences de preuves différentes. Enzai est la plateforme spécifiquement conçue pour cette fonction, dotée de l'interface d'intégration nécessaire pour lui donner sa juste place au sein de votre infrastructure de sécurité existante.
Pourquoi la sécurité de l'IA est une fonction à part entière - et ce que cela implique pour l'infrastructure existante
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La plateforme de gouvernance de l'IA d'Enzai pose les bases de votre réussite
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La sécurité de l'IA n'est pas une sous-discipline de la sécurité de l'information. Le modèle de menace est véritablement différent :
L'actif n'est pas la donnée ; c'est le comportement. La sécurité de l'information traditionnelle protège les actifs de données : confidentialité, intégrité, disponibilité. La sécurité de l'IA doit en outre protéger le comportement de l'IA, en se demandant si le modèle fait ce qu'il est censé faire, s'il peut être manipulé pour agir autrement, et s'il peut divulguer des données d'entraînement par le biais de schémas d'inférence que la classification initiale des données n'a pas détectés.
Les menaces sont spécifiques au modèle. L'injection d'instructions (prompt injection), l'empoisonnement des données d'entraînement, l'extraction de modèle, les contournements de barrières de sécurité (jailbreaks), le détournement d'objectifs d'agents et l'utilisation abusive de deepfakes sont des menaces qui ne s'intègrent pas de manière évidente dans le référentiel de contrôle existant. L'OWASP Agentic Top 10 et l'OWASP LLM Top 10 établissent des taxonomies spécifiques à l'IA, avec lesquelles la suite de sécurité actuelle n'est généralement pas compatible.
La surface d'exposition des fournisseurs explose. Chaque éditeur de logiciel SaaS livre des fonctionnalités d'IA. Le guide stratégique de gestion des risques liés des tiers (TPRM) actuel suppose que les fournisseurs divulguent leurs pratiques ; les questionnaires d'évaluation de l'IA des fournisseurs ne sont souvent pas analysés avec rigueur car ils ne correspondent pas aux questions que l'évaluateur de sécurité a été formé à poser.
La chaîne de responsabilité est inédite. Lorsqu'un modèle se comporte de manière inattendue en production, à qui incombe la responsabilité ? Au fournisseur qui a développé le modèle, à l'intégrateur qui l'a déployé, à l'équipe métier qui l'a approuvé, ou à l'équipe de sécurité qui a validé l'évaluation ? La plupart des entreprises n'ont pas encore résolu cette question, et les limites de responsabilité sont encore en cours de définition.
La sécurité de l'IA n'est pas une sous-discipline de la sécurité de l'information. Le modèle de menace est véritablement différent :
L'actif n'est pas la donnée ; c'est le comportement. La sécurité de l'information traditionnelle protège les actifs de données : confidentialité, intégrité, disponibilité. La sécurité de l'IA doit en outre protéger le comportement de l'IA, en se demandant si le modèle fait ce qu'il est censé faire, s'il peut être manipulé pour agir autrement, et s'il peut divulguer des données d'entraînement par le biais de schémas d'inférence que la classification initiale des données n'a pas détectés.
Les menaces sont spécifiques au modèle. L'injection d'instructions (prompt injection), l'empoisonnement des données d'entraînement, l'extraction de modèle, les contournements de barrières de sécurité (jailbreaks), le détournement d'objectifs d'agents et l'utilisation abusive de deepfakes sont des menaces qui ne s'intègrent pas de manière évidente dans le référentiel de contrôle existant. L'OWASP Agentic Top 10 et l'OWASP LLM Top 10 établissent des taxonomies spécifiques à l'IA, avec lesquelles la suite de sécurité actuelle n'est généralement pas compatible.
La surface d'exposition des fournisseurs explose. Chaque éditeur de logiciel SaaS livre des fonctionnalités d'IA. Le guide stratégique de gestion des risques liés des tiers (TPRM) actuel suppose que les fournisseurs divulguent leurs pratiques ; les questionnaires d'évaluation de l'IA des fournisseurs ne sont souvent pas analysés avec rigueur car ils ne correspondent pas aux questions que l'évaluateur de sécurité a été formé à poser.
La chaîne de responsabilité est inédite. Lorsqu'un modèle se comporte de manière inattendue en production, à qui incombe la responsabilité ? Au fournisseur qui a développé le modèle, à l'intégrateur qui l'a déployé, à l'équipe métier qui l'a approuvé, ou à l'équipe de sécurité qui a validé l'évaluation ? La plupart des entreprises n'ont pas encore résolu cette question, et les limites de responsabilité sont encore en cours de définition.
AI security in operation
Avantages
AI security in operation
Avantages
Une plateforme de sécurité IA dotée de sa propre couche de contrôle, conçue spécifiquement pour le modèle de menace auquel l'architecture logicielle existante n'est pas adaptée.
Une plateforme de sécurité IA dotée de sa propre couche de contrôle, conçue spécifiquement pour le modèle de menace auquel l'architecture logicielle existante n'est pas adaptée.
AI-specific vendor forms
Les modèles d'évaluation d'IA réutilisables remplacent avantageusement les formulaires génériques saturés de questions non pertinentes.
Risk-tiered review
Adaptez votre niveau de contrôle aux risques réels : accélérez les processus à faible risque et analysez rigoureusement les situations à haut risque.
Shadow + BYOD discovery
La découverte multi-méthodes met en lumière l'IA non autorisée que vos outils EDR ne parviennent pas à contextualiser.
AI-specific control set
Une couche de contrôle IA superposée à votre infrastructure existante, et non une extension forcée de celle-ci.
Defensible AI record
Le rôle de chaque système d'IA, ses défaillances potentielles et les mesures de contrôle en place.
Quantified board reporting
Une synthèse de l'exposition à l'IA par système est désormais intégrée dans des rapports intelligibles pour les responsables de la sécurité.
For AI security & risk
Built for the function
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La sécurité de l'IA est une fonction à part entière : elle implique un modèle de menace différent, un ensemble de contrôles distinct et des éléments de preuve spécifiques.
La sécurité de l'IA est une fonction à part entière : elle implique un modèle de menace différent, un ensemble de contrôles distinct et des éléments de preuve spécifiques.
L'utilisation de l'IA fantôme et personnelle (Shadow + BYOD AI)
Détectez l'usage d'IA non autorisées qui échappent à l'analyse contextuelle de votre outil EDR.
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Rationalisez la gestion des demandes d’IA grâce à des processus d’approbation structurés et à une responsabilité clairement définie.
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Fournisseurs d'IA
Consultez tous les fournisseurs d'IA utilisés par votre organisation.
Produits d'IA
Découvrez tous vos produits IA en un seul espace
Systèmes d'IA
Gérez tous vos systèmes d'IA sur une seule plateforme
Vendor AI risk
Évaluez les risques liés à l'IA introduits par vos prestataires : propriété intellectuelle, dérive des modèles et exposition des données.
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Documentation de Base
Audit de Biais
Approuvé
Documentation de l'audit de biais le plus récent et des données utilisées.
Résultats de l'Audit de Biais pour la Sélection
Risk quantification
Quantified AI exposure per system - low to critical, board-ready.
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Définissez et appliquez des limites opérationnelles pour les agents et les modèles autonomes.
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Système d'IA
Test GC 2
Partiellement conforme
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Flux de travail de sécurité IA intégrés dans vos outils existants (Jira, ServiceNow, Slack).
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Contenu associé
Guides, podcasts et autres ressources
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Shadow AI guide
Vendor risk guide
Agentic AI guide
Procurement podcast
NIST AI RMF guide
Shadow AI: discovery and governance
Third-party AI vendor risk assessment
What is agentic AI governance?
AI procurement with Dr. Cari Miller
The NIST AI risk management framework
Ingénieur, Enzai
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Third-party AI vendor risk assessment
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Nous vous aidons à trouver des réponses
Des formulaires de sécurité spécifiques à l'IA générative remplacent le questionnaire générique — provenance des modèles, traitement des données d'entraînement, conditions de conservation et de sous-traitance, ainsi que les contrôles qui s'appliquent réellement à une fonctionnalité d'IA. Les fournisseurs les complètent via un portail invité, de sorte que la charge de travail leur incombe plutôt que de s'accumuler en file d'attente auprès de votre équipe.
Enzai s'intègre aux solutions cloud (AWS, Azure, GCP, Databricks, Watsonx, Snowflake), aux outils de gestion des flux de travail (Jira, ServiceNow, Slack) ainsi qu'aux fournisseurs de modèles (OpenAI, Anthropic, modèles propriétaires). La plateforme se positionne comme la couche de contrôle spécifique à l'IA, venant se superposer à votre infrastructure de sécurité existante.
L'évaluation par niveau de risque adapte le niveau d'examen au risque réel. Les cas d'usage d'IA à faible risque bénéficient d'un processus accéléré, tandis que les cas d'usage à haut risque font l'objet d'une analyse approfondie. Les modèles de questionnaires réutilisables pour les fournisseurs d'IA remplacent les formulaires génériques remplis de questions non pertinentes, permettant ainsi à votre équipe de consacrer son temps de travail là où cela est vraiment nécessaire.
Exposition à l'IA par système évaluée selon l'impact et la probabilité, agrégée sur l'ensemble du parc d'IA et ventilée par unité opérationnelle, fournisseur et type de risque. Des courbes de tendance indiquent si l'exposition s'améliore ou se détériore au fil du temps, le tout basé sur les mêmes données factuelles que celles utilisées par les équipes opérationnelles.
Les deux taxonomies sont intégrées aux flux de travail d'évaluation des risques d'Enzai. La surface de risque de chaque système d'IA est associée aux catégories de l'OWASP correspondantes (injection de requêtes, empoisonnement des données d'entraînement, détournement d'objectifs d'agent, mauvaise utilisation d'outils, autonomie excessive) avec des contrôles documentés pour chaque catégorie.
Avez-vous d'autres questions ?
« L’IA fantôme représentait la plus grande faille de notre modèle de menace. Discovery l’a mise en évidence. Les contrôles l’ont comblée. »
« L’IA fantôme représentait la plus grande faille de notre modèle de menace. Discovery l’a mise en évidence. Les contrôles l’ont comblée. »
Prêt à conclure
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l'écart croissant lié au Shadow AI ?
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Enzai est la plateforme de gouvernance de l'IA conçue pour les RSSI et les responsables de la sécurité : découverte du Shadow AI, listes blanches d'actions pour les agents, et contrôles réduisant l'écart du modèle de menace.
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