PRODUITS ET EXPERTISE D’ETALON
Une intelligence artificielle que vous pouvez piloter.
ETALON AI réunit produits, formation et approche d’ingénierie pour adopter l’IA. Nous partons d’un besoin métier, testons la solution en pilote et évaluons les résultats selon des critères de qualité clairs.
01 / AI SECURITY
Sécurité de l’IA générative
Nous couvrons le cycle de vie de l’IA, des sources de données et tests du modèle aux requêtes et actions des agents. L’évaluation porte sur le modèle, la base de connaissances connectée, les outils et les règles d’accès.
- Inventaire des actifs IA, sources de données et outils disponibles.
- Tests d’injection de prompts, de contournement des instructions et de divulgation de données confidentielles.
- Tests des scénarios RAG et agents, avec priorisation des risques.
- Contrôle des requêtes LLM, masquage des données sensibles, journalisation et supervision humaine des actions critiques.
Une cartographie des risques, des scénarios de test, un rapport de constats et un plan de renforcement.
02 / DEVSECOPS
Développement et infrastructure sécurisés
Nous intégrons la sécurité du code à l’exploitation. Les constats alimentent les tâches de développement ; la composition logicielle et l’origine des artefacts restent traçables.
- Analyse du code, des composants open source, des licences et des secrets.
- Évaluation des applications mobiles et protection des versions compilées.
- Git sécurisé, stockage d’artefacts de confiance et contrôles CI/CD.
- Vue consolidée des vulnérabilités, priorisation, règles d’admission des builds et suivi des corrections.
Domaines d’outillage
Un dispositif de développement sécurisé convenu : outils, politiques, responsabilités et reporting adaptés à l’entreprise.
03 / AI TRANSFORMATION
Formation des équipes et transformation par l’IA
La formation s’appuie sur un processus métier du client. L’équipe utilise ses propres supports, construit une solution pendant le programme et apprend à la vérifier et à la faire évoluer de manière autonome.
- Utiliser l’IA : formulation des tâches, prompts, documents, rapports, analyses et assistants par rôle.
- Construire des agents : connecter outils, tableaux et événements avec des droits et règles d’action explicites.
- Créer des systèmes : plusieurs agents et personnes, rôles répartis, mémoire partagée et contrôle des résultats.
- Valider l’usage : critères de qualité, tests en situation de travail et amélioration selon les retours.
Des modèles de travail, un assistant ou un processus avec agents pour la tâche choisie, et une équipe capable de le maintenir.
04 / AI PORTFOLIO · ANALYSE
Portefeuilles IA et analyse du risque
Nous étudions des approches algorithmiques des portefeuilles : signaux de marché, modification des pondérations et limites de risque. La méthode est expliquée au moyen de scénarios historiques comparables et d’un examen des hypothèses.
- Analyse des signaux de marché et de l’évolution du risque.
- Conception et test des règles et limites du modèle de portefeuille.
- Comparaison des approches sur un historique commun, avec examen des hypothèses et des coûts.
- Démonstration de la méthode et analyse des baisses et résultats de tests historiques.
Comprendre la logique du modèle, ses limites et les critères d’évaluation du risque avant de décider de son usage.
Ce domaine d’analyse financière est présenté séparément des solutions de construction. Les tests historiques ne garantissent pas les rendements futurs. Les conditions d’application des produits financiers sont examinées séparément.
Discuter d’un projet IA ↗Une tâche. Un pilote mesurable. Déployer ce qui fonctionne.
Données, accès, limites de l’automatisation et critères de réussite sont convenus avant le démarrage. Le pilote éclaire la décision de poursuivre le déploiement.
- 01
Besoin
Définir le processus, les contraintes et le résultat attendu.
- 02
Pilote
Utiliser les données convenues et des scénarios réels.
- 03
Évaluation
Vérifier la qualité, les risques et l’applicabilité.
- 04
Déploiement
Transmettre les savoirs et étendre le système éprouvé.