Waterloo Analytics

IA agentique et sécurité

Des agents autonomes qui restent sécurisés et responsables

Nous concevons et déployons des systèmes agentiques qui raisonnent, planifient et agissent, et nous les sécurisons et les gouvernons pour que leur autonomie reste auditable et sûre. À mesure que l’IA prend en charge davantage de décisions, l’agent lui-même fait désormais partie de votre surface d’attaque et de vos obligations de conformité ; nous tenons donc compte des deux dès la conception.

IA agentique

Des agents conçus pour tenir en production

La plupart des projets pilotes d’agents s’enlisent parce que personne n’a prévu ce qui se passe lorsqu’un agent réessaie, délègue ou choisit le mauvais outil. Nous concevons précisément en fonction de ces conditions, afin que les agents restent fiables à mesure qu’ils prennent en charge un travail réel.

Priorité à l’orchestration

Des agents modulaires que vous pouvez interchanger, étendre ou remplacer sans reconstruire la pile logicielle, coordonnés par une couche d’orchestration qui préserve la cohérence des flux de travail complexes à plusieurs étapes.

Utilisation d’outils et action

Des agents qui agissent par l’entremise de vos systèmes et de vos outils sous des autorisations explicites et délimitées, afin que leur capacité ne dépasse jamais votre contrôle.

Observabilité et garde-fous

Une observabilité au niveau des traces, une évaluation continue et des garde-fous, afin que les défaillances apparaissent tôt et que le comportement reste dans les limites que vous définissez.

Sécurité et gouvernance de l’IA

La gouvernance comme capacité, et non comme une conformité ajoutée après coup

Sécuriser et gouverner l’IA est une discipline d’ingénierie. Nous traitons les agents comme des identités à part entière et nous soumettons chaque action au moindre privilège, à une auditabilité complète et à une surveillance continue, en alignement avec des cadres reconnus.

Les agents comme identités

Chaque agent reçoit une identité délimitée et un accès selon le moindre privilège par défaut, afin qu’il puisse accomplir sa tâche et rien de plus.

Audit et surveillance

Chaque décision et chaque appel d’outil sont journalisés aux fins d’audit, avec une surveillance continue en production pour que les anomalies soient détectées, et non découvertes après coup.

Gouvernance et éthique

Des politiques claires, une évaluation des biais et de la sûreté, et un alignement sur des cadres de gouvernance reconnus comme AEGIS de Forrester, afin que votre IA reste défendable devant les organismes de réglementation et les conseils d’administration.

Cadres sur lesquels nous nous alignons

Une conception alignée sur les normes que vos vérificateurs reconnaissent, des deux côtés de la frontière

International et industrie

  • ISO/IEC 42001

    Systèmes de management de l’IA

  • OWASP Top 10 for LLM Applications

    Menaces de la couche applicative

  • MITRE ATLAS

    Tactiques adverses contre l’IA

  • Forrester AEGIS

    Gouvernance de l’IA en entreprise

États-Unis

  • NIST AI RMF et Generative AI Profile

    Gouverner, cartographier, mesurer, gérer (NIST AI 100-1, 600-1)

  • Lignes directrices de la CISA et de la NSA sur le déploiement sécurisé de l’IA

    Lignes directrices conjointes cosignées par le Centre canadien pour la cybersécurité

  • SOC 2 Trust Services Criteria

    Ce que l’approvisionnement des entreprises américaines exige des fournisseurs

  • NIST SP 800-171 et CMMC

    Exigences de la chaîne d’approvisionnement de la défense

Canada

  • Directive sur la prise de décisions automatisée

    Gouvernement du Canada

  • Code de conduite volontaire sur l’IA générative avancée

    Innovation, Sciences et Développement économique Canada

  • LPRPDE et Loi 25 du Québec

    Obligations de protection des renseignements personnels dont héritent les systèmes d’IA

L’alignement décrit la façon dont nous concevons et documentons les contrôles selon ces cadres et ces lois. Il ne constitue pas une déclaration de certification, d’attestation ou d’autorisation.

Contrôles que nous mettons en œuvre

Six contrôles qui verrouillent la surface d’attaque des agents

Un agent qui lit des documents, appelle des outils et retient le contexte est une nouvelle catégorie de système à défendre. Voici les contrôles que nous intégrons à chaque déploiement, associés aux menaces qu’ils contrent et aux exigences des cadres qu’ils satisfont.

  • Menace

    Infiltration d’invite

    Des instructions glissées dans des documents, des pages web ou des résultats d’outils

    Contrôle mis en œuvre

    Le contenu non fiable est séparé des instructions, les sorties d’outils sont traitées comme des données, et les tentatives d’infiltration sont détectées et journalisées plutôt que suivies en silence.

    RéférenceOWASP LLM01MITRE ATLASNIST AI RMF · Manage
  • Menace

    Exfiltration de données par les outils

    Un agent manipulé pour envoyer ce qu’il peut lire là où il ne le devrait pas

    Contrôle mis en œuvre

    Les agents n’accèdent aux données et aux outils que par des connecteurs délimités et inscrits sur une liste d’autorisation, avec des contrôles de sortie, de sorte qu’un agent ne peut être manipulé pour divulguer ce qu’il est autorisé à lire.

    RéférenceOWASP LLM02 · LLM06NIST AI RMF · MapSOC 2 · Confidentiality
  • Menace

    Compromission de la chaîne d’approvisionnement du modèle

    Des poids altérés, des données empoisonnées ou une dépendance substituée

    Contrôle mis en œuvre

    Les poids, les jeux de données et les dépendances sont épinglés et hachés, et leur provenance est tracée, de sorte que ce qui s’exécute en production est exactement ce qui a été évalué.

    RéférenceOWASP LLM03 · LLM04ISO/IEC 42001NIST SP 800-171
  • Menace

    Débridage et actions dangereuses

    Un comportement qui n’apparaît que sous pression adverse

    Contrôle mis en œuvre

    Avant la mise en service et à chaque changement, les agents sont soumis à des tests adverses contre le débridage, l’infiltration d’invite et les scénarios d’actions dangereuses, et les résultats doivent atteindre le seuil que vous fixez.

    RéférenceMITRE ATLASNIST AI 600-1NIST AI RMF · Measure
  • Menace

    Fuite d’identifiants et de données entre locataires

    Des secrets dans les invites, une mémoire partagée entre clients

    Contrôle mis en œuvre

    Un cloisonnement par locataire pour les données, la mémoire et les identifiants. Les secrets n’entrent jamais dans une invite et ne sont jamais accessibles à un modèle.

    RéférenceOWASP LLM02 · LLM07SOC 2 · SecurityLPRPDE · Loi 25
  • Menace

    Agent hors de contrôle ou compromis

    Un incident qui se propage avant que quiconque puisse l’arrêter

    Contrôle mis en œuvre

    Chaque agent peut être mis en pause, ramené à une version antérieure ou révoqué en quelques secondes, avec des guides d’exploitation et des alertes pour qu’un incident soit contenu plutôt que découvert.

    RéférenceOWASP LLM06 · LLM10Lignes directrices CISA/NSADirective sur la PDA

Les références renvoient à l’OWASP Top 10 for LLM Applications (2025), à MITRE ATLAS, au NIST AI Risk Management Framework et à son Generative AI Profile, à ISO/IEC 42001, aux SOC 2 Trust Services Criteria, à NIST SP 800-171, aux lignes directrices de la CISA et de la NSA sur le déploiement sécurisé des systèmes d’IA, et à la Directive sur la prise de décisions automatisée du gouvernement du Canada.

Travailler avec nous

Déployez une autonomie que vous pouvez gouverner.

Nous construisons les agents et les contrôles comme un tout : identités délimitées, audit complet et surveillance continue dès le premier jour.

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