Sécurité et gouvernance
Articles sur Sécurité et gouvernance, avec des notes pratiques sur les ontologies métier exécutables, les données gouvernées, les applications et les workflows d’agents.
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Pouvez-vous prouver qui a ouvert une fiche client, y compris un agent AI ? L’audit des consultations d’enregistrements et les quatre choses qu’une ligne de lecture n’enregistre jamais
Sur 18.3.0, la lecture REST d’une personne et le get_record MCP d’un agent laissent chacun une ligne read dans sys_audit_log ; liste, objet non déclaré et lecture refusée, aucune. Ce que la ligne contient, et jamais.
Sécurité et gouvernance IT / CIO Piste d’auditAudit des consultationsAgents AIConformité -
Comment attraper un changement de permission silencieux fait par une AI avant qu'il ne parte en production ? La porte de snapshot de la matrice d'accès, mesurée sur un CRM à 7 entrées
Sur @objectstack/cli 18.2.0, os validate laisse passer allowDelete false→true sans un mot. Dans une app qui a opté, os compile fait échouer le build avec une ligne : qui gagne quoi, tant qu'un humain n'a pas régénéré le snapshot.
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Lock-in Power Platform : comment évaluer Dataverse, Azure et l'auto-hébergement
Power Platform est forte quand identité, Teams, Dynamics et facturation vivent dans le même tenant. Si souveraineté, coût à l'échelle ou changements IA vérifiables comptent, examinez les limites de Dataverse et du runtime Azure.
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Lovable est-il sûr pour la production ? Le problème du contrôle d'accès invisible
Lovable est puissant pour prototyper vite. En production, le vrai sujet est de pouvoir relire le contrôle d'accès : RLS, filtres frontend et scanners de sécurité ne sont pas équivalents.
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Ontologie d'entreprise ouverte : qui doit posséder la couche de définition du métier ?
Nov. 2025 – août 2026 : cinq plateformes ont livré une couche de définition du métier — deux comme ontologie, trois comme couche sémantique — et la plupart ont ouvert une voie de lecture MCP. Protocole ouvert, définition fermée.
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Audit EU AI Act : votre runtime d'IA peut-il produire les preuves ?
Quand un auditeur demande le déroulé complet d'une décision IA, la qualité du modèle ne suffit pas. Le runtime doit montrer permissions, preuves, supervision et journal d'audit.
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Coût des agents IA : comparer prix par action et runtime auto-hébergé
La facturation par action ou par token semble flexible, mais plus un agent devient autonome, plus il appelle d'outils. Le coût doit être lu avec usage, sortie de données, lock-in et exploitation propre.
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Les ontologies deviendront-elles un standard de la stack IA ? Pourquoi le runtime doit être ouvert
Les ontologies deviendront-elles un composant standard de la stack IA ? L’interface agent l’est déjà : Ontology MCP est passé en GA en juin 2026. La définition suit. Le runtime est resté fermé — or la portabilité y habite.
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Pourquoi les plateformes AI d’entreprise devraient d’abord être auto-hébergées
Quand l’AI lit les données métier, déclenche des workflows, génère des applications et appelle des outils, l’entreprise doit contrôler le runtime qui gouverne objets, permissions, outils, validations et audit.
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Comment les agents AI travaillent dans les permissions d’entreprise
Les entreprises n’ont pas besoin d’agents AI super-administrateurs. Elles ont besoin d’agents contrôlés, qui héritent des permissions, demandent validation pour les actions risquées et restent auditables.
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