Des solutions IA adaptées à vos segments financiers
Les solutions AI Guardian Protocol sont conçues pour différents segments du marché financier, mais reposent sur une même idée : relier les modèles IA à un système de gouvernance clair, qui tient compte de vos outils, de vos comités et de vos obligations réglementaires. Chaque segment adapte le protocole à ses propres flux, tout en conservant une structure commune pour la traçabilité et la maîtrise des risques.
Banques
Solutions IA pour banques
Une banque qui déploie des modèles IA dans ses parcours clients ou ses processus de risques doit garder la main sur le cycle de vie de ces modèles. AI Guardian Protocol apporte une trame commune pour cartographier les modèles, structurer les validations, organiser les revues périodiques et relier chaque décision à des responsabilités claires. Les équipes métiers, risques, data et conformité disposent d’un langage partagé pour suivre l’évolution des modèles sans perdre la continuité historique.
Paiements
Solutions IA pour paiements
Les acteurs de paiement et les fintechs opèrent souvent avec des modèles IA très réactifs, par exemple pour la détection d’anomalies. AI Guardian Protocol aide à encadrer ces modèles en définissant des seuils d’alerte, des scénarios d’escalade, des registres d’incidents et des rapports partagés. Le protocole s’intègre aux outils opérationnels existants pour que chaque ajustement de modèle soit relié à une décision documentée et à un plan d’actions clair.
Services B2B
Solutions IA pour services B2B
Les fournisseurs de services financiers B2B utilisent souvent plusieurs modèles IA disséminés dans leurs chaînes de production. AI Guardian Protocol permet de créer un registre central, de clarifier les rôles de chaque équipe et de mettre en place un plan de contrôles commun. Les modèles deviennent plus lisibles pour les clients institutionnels, les fonctions de contrôle et les auditeurs, avec une traçabilité structurée des décisions clés.
Institutions
Solutions IA pour groupes
Les institutions financières de grande taille doivent harmoniser leurs pratiques
de gouvernance IA entre entités et métiers. AI Guardian Protocol propose un
socle commun de règles, d’indicateurs et de formats de documentation, adaptable
localement. Chaque entité conserve ses spécificités, tout en s’inscrivant dans
un cadre partagé qui facilite les revues transverses, les échanges avec les
organes de surveillance et l’évolution coordonnée des modèles IA.
Modules AI Guardian Protocol pour la finance
Les solutions AI Guardian Protocol sont organisées en modules complémentaires, chacun couvrant une partie précise de votre système de gouvernance IA. Monitoring des modèles, contrôle d’accès, conformité, reporting et gestion des incidents s’articulent pour former un ensemble cohérent. L’idée n’est pas de multiplier les outils, mais de structurer un parcours clair reliant données, modèles, décisions et contrôles, depuis le cadrage initial jusqu’à la revue périodique. Chaque module peut être activé progressivement, en fonction de votre maturité et de vos priorités, puis ajusté à mesure que vos usages IA et le cadre réglementaire évoluent.
ÉchangerModule de monitoring et cycle de vie des modèles
Ce module suit vos modèles IA depuis leur première idée jusqu’à leur mise en production. Il centralise les informations clés, les versions, les jeux de données utilisés et les validations obtenues. Les équipes métiers, data et risques disposent d’une vue commune qui facilite les arbitrages, la préparation des comités et la gestion des incidents liés aux décisions automatisées.
Module de contrôle d’accès et gestion des droits
Ce module permet de définir et d’appliquer des règles d’accès aux données et aux modèles IA, en cohérence avec vos politiques internes. Les droits sont alignés sur les rôles et les responsabilités, ce qui réduit les zones grises et clarifie qui peut consulter, modifier ou valider chaque composant du système, à chaque étape du cycle de vie.
Module de conformité et politiques IA
Le module de conformité relie vos modèles IA aux exigences réglementaires applicables. Il aide à traduire les textes en règles opérationnelles, à organiser les contrôles permanents et à structurer la documentation attendue par les fonctions de contrôle interne et les autorités de supervision, tout en respectant vos pratiques existantes.
Module de reporting et comités
Ce module se concentre sur la production de rapports structurés pour vos comités de risques, de conformité et de direction. Il rassemble les informations essentielles sur les modèles, les incidents, les changements et les plans d’actions, afin de faciliter les décisions collectives et de conserver une trace exploitable lors des audits ultérieurs.
Module de gestion des incidents IA
Le module d’incident-management encadre la détection, la qualification et le traitement des incidents liés aux modèles IA. Il relie chaque événement à un parcours d’escalade, à des responsabilités claires et à un historique documenté, ce qui facilite les analyses a posteriori et l’ajustement des modèles ou des contrôles.
Module d’évolution et revue périodique
Ce module accompagne l’évolution de votre dispositif dans le temps. Il structure les revues périodiques, l’intégration de nouveaux cas d’usage IA et la mise à jour des politiques internes, en gardant une vision d’ensemble sur les modèles, les risques opérationnels et les exigences réglementaires en vigueur.
Gouvernance IA
AI Guardian Protocol, structure en couches pour l’IA financière
À partir de
€ 3 200,00
/ par projet
Niveau données et modèles
Le premier niveau d’AI Guardian Protocol se concentre sur les données et les modèles. Nous commençons par cartographier les sources de données, les transformations clés et les modèles IA associés. Cette cartographie devient la base d’un registre central qui relie chaque modèle à ses jeux de données, à ses objectifs métiers et à ses contraintes. En parallèle, nous définissons les rôles et responsabilités pour chaque étape du cycle de vie, afin que les équipes sachent qui intervient avant, pendant et après les décisions automatisées. Ce socle facilite les intégrations techniques et prépare les couches suivantes de politiques et d’audit.
- Cartographie des flux de données et des dépendances modèles
- Définition des rôles et responsabilités par étape
- Registre centralisé des modèles et décisions clés
- Intégration avec vos outils analytiques et de risques
Niveau politiques et contrôles
Sur le niveau des politiques, AI Guardian Protocol aide vos équipes à traduire des textes réglementaires et des règles internes en mécanismes concrets. Nous définissons des jalons de validation pour les modèles, des critères d’acceptation, des politiques d’usage et des contrôles permanents. Chaque règle est reliée à un point précis de vos workflows IA, ce qui permet aux métiers, aux risques et à la conformité de suivre l’application des politiques sans multiplier les documents isolés. Les supports de comités sont structurés pour refléter ces choix, en rendant visibles les arbitrages et les limites d’usage des modèles.
- Traduction des exigences réglementaires en règles opérationnelles
- Définition de jalons de validation et de critères d’acceptation
- Structuration de politiques internes liées aux usages IA
- Mise en place de contrôles permanents documentés
- Préparation de supports pour comités risques et conformité
Niveau audit et surveillance
Le niveau audit et surveillance relie les modèles en production à des mécanismes de suivi vivants. Nous configurons des indicateurs de dérive et de performance, des scénarios d’escalade et des registres d’incidents, en veillant à ce que ces éléments soient compréhensibles par les métiers comme par les data scientists. Les traces d’audit sont consolidées pour faciliter les revues internes et les échanges avec les organes de surveillance. Les revues périodiques s’appuient sur des synthèses structurées, retraçant l’historique des modèles, les incidents, les changements majeurs et les décisions prises. Past performance does not guarantee future results et les exemples de tableaux de bord restent illustratifs.
- Tableaux de bord de surveillance continue adaptés aux métiers
- Indicateurs de dérive et scénarios d’escalade prédéfinis
- Registre d’incidents et de changements de modèles
- Traces d’audit consolidées pour les revues internes
- Processus de revue périodique avec synthèses structurées
Un déploiement AI Guardian Protocol pensé comme un parcours
Élodie Garnier
Lead gouvernance IA chez Olventuraxi
"Lorsque nous déployons AI Guardian Protocol, nous ne cherchons pas à imposer un modèle unique. Nous suivons un parcours en plusieurs étapes qui relie vos modèles IA existants, vos comités et vos outils. Chaque jalon est documenté, testé avec vos équipes, puis ajusté pour que la gouvernance devienne un réflexe partagé plutôt qu’une contrainte ponctuelle."
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Étape 1
Évaluation initiale des risques et usages IA
Nous commençons par une phase d’évaluation des risques IA dans vos processus financiers. Cette étape consiste à identifier les modèles en place, leurs usages métiers, les données mobilisées et les contrôles existants. Les équipes métiers, risques, data et conformité partagent leurs attentes et leurs contraintes, ce qui permet de dresser une carte des priorités et des zones de vigilance. Ce diagnostic sert de base pour adapter AI Guardian Protocol à votre réalité plutôt que d’appliquer un schéma théorique.
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Étape 2
Design de l’architecture et des rôles
Sur la base de cette évaluation, nous co-construisons avec vos équipes une architecture de gouvernance IA adaptée. Cela inclut la définition des niveaux de protocole, les rôles de chaque fonction, les jalons de validation et les indicateurs de suivi. Nous veillons à ce que chaque élément s’insère dans vos workflows existants et vos outils techniques, en évitant les doublons. Cette conception détaillée prépare le terrain pour un pilote réaliste, centré sur un ou plusieurs modèles IA prioritaires.
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Étape 3
Pilote opérationnel et ajustements
Nous lançons ensuite un pilote contrôlé sur un périmètre défini, en
connectant AI Guardian Protocol à vos modèles, données et systèmes.
Pendant cette phase, nous testons les mécanismes de surveillance, les
registres de décisions, les parcours d’escalade et les supports de
comités. Les retours des équipes sont collectés et intégrés dans une
boucle d’amélioration continue. Les ajustements portent autant sur les
indicateurs que sur la charge opérationnelle pour les équipes
impliquées.
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Étape 4
Déploiement élargi et amélioration continue
Une fois le pilote stabilisé, nous élaborons avec vous un plan d’extension et de suivi continu. Ce plan décrit comment étendre le protocole à d’autres modèles, entités ou pays, comment intégrer les évolutions réglementaires et comment organiser les revues périodiques. Les responsabilités sont clarifiées, les documents de référence sont mis à jour et les tableaux de bord sont adaptés à une échelle plus large. Le dispositif reste évolutif, afin d’accompagner la montée en puissance de vos usages IA sans perdre en lisibilité.
Intégrations dans votre écosystème financier
AI Guardian Protocol est pensé comme une couche de gouvernance qui se greffe sur vos
environnements bancaires et fintech existants. Au lieu de remplacer vos systèmes, il relie
vos modèles IA aux briques déjà en place – core banking, CRM, passerelles de paiement,
outils de risques et plateformes MLOps – pour créer un fil conducteur entre données,
décisions et contrôles. Chaque intégration vise à clarifier ce qui se passe avant la
décision automatisée, pendant son exécution et après, lors de la surveillance et des revues.
Core banking
Connexion aux systèmes de core banking pour relier les modèles IA aux données de
référence, aux mouvements de comptes et aux décisions opérationnelles, tout en
respectant les contrôles d’accès existants et les exigences de traçabilité interne.
CRM clients
Intégration avec vos CRM pour suivre comment les modèles IA interviennent dans les parcours clients, les décisions de suivi et les interactions commerciales, avec une documentation claire des règles et des responsabilités.
Passerelles paiement
Interface avec vos passerelles de paiement pour encadrer les modèles de détection d’anomalies, tracer les alertes et relier les incidents à des scénarios d’escalade partagés entre opérations, risques et conformité.
Risques
Connexion aux systèmes de gestion des risques pour harmoniser les registres de modèles, les indicateurs de dérive et les plans d’actions, en gardant une vue consolidée des expositions liées aux décisions IA.
Plateformes MLOps
Intégration avec vos plateformes MLOps pour suivre le cycle de vie des modèles, de la mise en production aux mises à jour, en reliant chaque changement à des validations et à une documentation exploitable par les comités.
Incidents
Lien avec vos outils de ticketing et de gestion des incidents pour que chaque alerte liée à un modèle IA soit tracée, qualifiée et reliée à un parcours de traitement clair et documenté.
Choisir votre solution AI Guardian Protocol et organiser le déploiement
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Cadrer le périmètre IA prioritaire
Vous commencez par identifier un périmètre clair où l’IA joue déjà un rôle dans vos décisions financières, par exemple un modèle de scoring, de détection d’anomalies ou d’analyse interne. Nous analysons avec vos équipes métiers, risques, data et conformité comment ce modèle s’insère dans vos workflows actuels, quelles données il consomme, quelles décisions il influence et quels contrôles existent déjà. Cette étape de diagnostic sert de base à la configuration d’AI Guardian Protocol, en évitant de repartir d’une feuille blanche et en respectant vos responsabilités internes.
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Concevoir l’architecture de gouvernance
À partir de ce diagnostic, nous configurons les briques d’AI Guardian Protocol adaptées à votre contexte : registres de modèles, règles d’accès aux données, indicateurs de surveillance, parcours d’escalade et rapports de synthèse. Chaque choix est relié à un point précis de vos processus, pour que les équipes sachent où intervenir avant, pendant et après les décisions automatisées. Vous obtenez ainsi une architecture de gouvernance IA cohérente, alignée sur vos outils et vos comités existants.
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Lancer un pilote contrôlé
Une fois l’architecture définie, nous accompagnons un pilote opérationnel sur un cas d’usage réel. Les flux de données, les modèles et les contrôles sont reliés au protocole, puis observés sur une période définie. Les retours des équipes métiers, risques, data et conformité permettent d’ajuster les seuils d’alerte, les rapports et les responsabilités. Cette phase transforme le cadre théorique en dispositif vivant, ancré dans votre quotidien, sans promesse de résultat uniforme pour tous les contextes. Results may vary selon les organisations.
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Étendre et faire évoluer le protocole
Après le pilote, nous consolidons les enseignements dans un modèle de déploiement élargi. Les briques d’AI Guardian Protocol sont adaptées à d’autres modèles IA, d’autres entités ou d’autres chaînes de décision, avec un plan d’évolution documenté. Vous disposez alors d’un protocole commun, capable d’absorber de nouveaux cas d’usage IA tout en préservant la traçabilité, la maîtrise des risques opérationnels et la lisibilité pour les fonctions de contrôle et d’audit.