Agentic AI Digital Trust
Libérez la valeur de l'IA grâce à une gouvernance qui stimule la croissance et l'efficacité
Lire le communiqué de presseAlors que les systèmes agentiques s'étendent, chaque nouvel agent d'IA introduit des identités, des privilèges et des comportements imprévisibles que les outils existants ne peuvent pas gouverner.
Kyndryl Agentic AI Digital Trust assure une supervision continue : découverte, validation et surveillance des agents dans des environnements hybrides pour appliquer les politiques, démontrer la conformité et instaurer la confiance dans chaque action.
Pourquoi travailler avec nous
Fondation de confiance
Mettez en place des mécanismes de gouvernance et de sécurité pour aider les agents d'IA à rester conformes et à opérer de manière responsable.
Créez intelligemment
Permettez à vos équipes de développer des systèmes agentiques de confiance sans avoir à restructurer les garde-fous.
Une exécution sécurisée
Préservez la visibilité, la vérification et la conformité des actions autonomes dans tout environnement.
Nos fonctionnalités
Ressources
Kyndryl révolutionne la confiance numérique avec Microsoft
Découvrez comment Kyndryl, avec Microsoft, comble le déficit de confiance en l'IA pour rendre l'IA sécurisée, transparente et alignée sur les objectifs d'entreprise des clients.
Le futur de l’IA agentique est une évolution, pas une révolution
L’IA agente évolue grâce à un progrès continu, combinant agents alimentés par LLM et gouvernance pour une adoption sécurisée par les entreprises.
Parcours vers une IA native
Le parcours AI-Native de Kyndryl place l'IA au cœur de son approche, avec une agilité intégrée dès la conception et l'Agentic AI Framework pour une réinvention continue.
Vous avez des questions. Nous avons les réponses.
La mise en place d'un point de contrôle central pour faciliter la gestion et la gouvernance des agents d'IA vous permet de :
- Obtenir une compréhension unifiée de vos agents, avec une source unique de vérité pour vous aider à atténuer les risques associés à l'IA fantôme.
- Valider chaque agent avant son lancement en testant sa sécurité, sa résilience et sa conformité aux politiques, afin de garantir qu'il respecte vos standards avant sa mise en ligne.
- Garder le contrôle grâce à des garde-fous en temps réel qui maintiennent les agents dans des limites approuvées.
- Garantir la visibilité et la transparence grâce à des journaux immuables et à des fonctionnalités de reporting détaillées
Une gouvernance efficace pour l'IA agentique consiste à établir des politiques claires, des rôles définis et des responsabilités précises quant à la conception, au déploiement et à la gestion des agents autonomes. Il s'agit notamment de définir qui est responsable des actions des agents, de fixer les limites de ce que les agents sont autorisés à faire et de veiller à ce que les activités de chaque agent soient transparentes et vérifiables. Les cadres de gouvernance doivent intégrer la modélisation des menaces propres aux agents, prévoir des évaluations régulières des risques et s'aligner sur les normes et réglementations du secteur d'activité. Il est important de noter que la gouvernance n'est pas un exercice unique. Elle exige une supervision continue, une collaboration transversale entre les équipes informatiques, sécurité et métier, ainsi que des mécanismes permettant d'adapter les politiques au fil de l'évolution des technologies et des risques.
Pour maintenir efficacement la visibilité et le contrôle sur l'IA agentique, les organisations doivent recourir à des mesures à la fois techniques et organisationnelles. La mise en œuvre d'une surveillance en temps réel et d'analyses comportementales est essentielle pour suivre les actions de chaque agent, détecter les écarts par rapport aux comportements attendus et conserver des journaux d'audit immuables pour garantir la responsabilité. L'attribution d'identités uniques aux agents et l'application d'une politique d'accès fondée sur le principe du moindre privilège permettent de limiter les dommages potentiels causés par des agents compromis ou mal alignés. En outre, des garde-fous automatisés et des mécanismes d'application des politiques peuvent suspendre ou restreindre les actions d'un agent s'il enfreint les règles établies. En combinant ces capacités avec des revues régulières et une planification rigoureuse de la réponse aux incidents, les organisations peuvent s'assurer que l'IA agentique opère dans des limites sûres et dignes de confiance.
Une approche « sécurité dès la conception » est essentielle pour créer une IA agentique digne de confiance. Cela implique d'intégrer les contrôles de sécurité et de gouvernance à chaque étape du cycle de vie de l'agent, de la conception et du développement initiaux jusqu'au déploiement et aux opérations courantes. Les tests de sécurité, la validation et la modélisation des menaces doivent être intégrés dans les pipelines de développement. De plus, des protections en temps réel, telles que la détection d'anomalies, des agents gardiens et des capacités d'isolation rapide, peuvent permettre de contenir les incidents avant qu'ils ne s'aggravent. En plaçant la sécurité et la gouvernance à la base de leur approche plutôt que d'y penser après coup, les organisations peuvent faire passer l'IA agentique à l'échelle en toute confiance, en sachant que les risques sont gérés de manière proactive et que la confiance des clients, des partenaires et des régulateurs est préservée.