Infrastructure prête pour l’IA et l’analyse avancée
Structuration, sécurisation
et activation des données et de l'IA
dans les environnements critiques
En 2025, les organisations devront composer avec les impératifs de NIS2, de l’AI Act et de la souveraineté numérique. TROY accompagne cette transformation avec méthode, pragmatisme et responsabilité.
Nos trois piliers
d’intervention
Les données et l’IA ne créent de valeur que si elles sont fiables, sécurisées et conformes. Nous nous chargeons de cela.
Fondation des données
et Gouvernance
Les données ne créent de la valeur que si elles sont fiables, accessibles et conformes. Nous aidons les organisations à structurer leur patrimoine de données pour en faire un atout stratégique.
Des données fiables constituent l'épine dorsale de l'IA
Les organisations sont soumises à une pression croissante pour :
- Se conformer au RGPD, à la norme NIS2 et aux réglementations sectorielles.
- Permettre une prise de décision fondée sur les données dans toutes les unités opérationnelles
- Supprimer les silos de données et améliorer la qualité des données
- Établir une responsabilité claire concernant les actifs de données
- Établir une responsabilité claire concernant les actifs de données
Sans une gouvernance adéquate, les données deviennent un fardeau plutôt qu’un atout.
Stratégie de données
et Roadmap
Définir une vision des données, des priorités et un plan d’exécution alignés sur les objectifs commerciaux. Identifier les gains rapides et les transformations à long terme.
Frameworks
de gouvernance
Concevoir et mettre en œuvre des modèles opérationnels de gouvernance des données : rôles (CDO, propriétaires des données, responsables), politiques, droits de décision et voies d’escalade.
Management de la
qualité des données
Définir les dimensions, les indicateurs et le suivi de la qualité des données. Mettre en œuvre des règles de qualité des données et des processus de correction.
Master Data
et Données de référence
Définir des référentiels de données de référence, mettre en œuvre des solutions MDM, gérer les données de référence à travers les systèmes.
Data Cataloging
et Lineage
Déployez des catalogues de données avec suivi automatisé de la provenance. Facilitez la découverte des données et l’analyse d’impact.
Compliance
et Privacy
Garantir la conformité au RGPD, à la norme NIS2 et aux réglementations sectorielles. Mettre en œuvre la classification des données, les politiques de conservation et le principe de protection des données dès la conception.
Intégrité numérique
et Sécurité des données
Dans un contexte de menaces croissantes et d’exigences réglementaires renforcées (NIS2, DORA), la sécurité des données n’est plus une option. Nous sécurisons les plateformes, les pipelines et les environnements industriels.
La confiance est le fondement des systèmes digitaux
Le paysage des menaces a évolué :
- Les attaques de ransomware ciblent les plateformes de données et l’infrastructure cloud.
- Directive NIS2 imposant la cybersécurité pour les infrastructures critiques
- La réglementation DORA exige une résilience opérationnelle numérique pour les entités financières
- La convergence des technologies de l’information et des technologies opérationnelles accroît la surface d’attaque dans les environnements industriels.
- Les violations de données entraînent des coûts financiers et de réputation considérables.
La sécurité doit être intégrée à l’architecture des données dès le départ, et non pas ajoutée après coup.
Data et evaluation
des risques
Évaluation complète de l’infrastructure de données, des pipelines et des contrôles d’accès. Identification des vulnérabilités et de l’exposition aux risques.
Sécurité des plateformes
et des pipelines
Plateformes de données sécurisées (cloud, sur site, hybrides) : chiffrement, segmentation du réseau, IAM, gestion des secrets, journalisation des audits.
Protection des
données sensibles
Mettez en œuvre la prévention des pertes de données (DLP), la tokenisation et le masquage. Protégez les informations personnelles, les secrets commerciaux et les données critiques de l’entreprise.
OT et environnements industriels
Convergence sécurisée des systèmes IT/OT. Protection des environnements SCADA/ICS. Mise en œuvre du modèle de confiance zéro pour les réseaux industriels.
Conformité NIS2
& DORA
Assurer et maintenir la conformité aux normes NIS2, DORA et SecNumCloud. Mettre en œuvre les contrôles et la surveillance requis.
Réponse aux incidents
& reprise d’activité
Concevoir des plans d’intervention en cas d’incident. Mettre en œuvre des stratégies de sauvegarde et de reprise après sinistre. Effectuer des simulations et des exercices.
Activation d’une
IA responsable
L’IA n’est pas une fin en soi. Elle doit créer de la valeur ajoutée pour l’entreprise, être explicable, auditable et conforme à la réglementation. Nous aidons les organisations à déployer l’IA de manière encadrée et responsable.
Faire confiance à l'IA pour créer de la valeur
Le déploiement de l’IA est confronté à de nouvelles réalités :
- Loi européenne sur l’IA exigeant une gouvernance fondée sur les risques pour les systèmes d’IA
- Préoccupations croissantes concernant les préjugés, l’équité et la transparence
- Nécessité d’explicabilité dans les secteurs réglementés (finance, santé, secteur public)
- Pénurie de talents en IA capables de déploiement industriel
- Taux d’échec élevé des prototypes d’IA qui n’atteignent jamais la production
L’IA sans gouvernance est synonyme de risque. TROY garantit une IA sous contrôle.
Évaluation de la
maturité de l'IA
Évaluer les capacités actuelles en matière d’IA, la disponibilité des données, les talents et l’infrastructure. Identifier les lacunes et les opportunités.
Priorisation des
cas d’usage
Définir et prioriser les cas d’usage de l’IA en fonction de leur valeur commerciale, de leur faisabilité technique et des risques encourus. Élaborer une feuille de route pragmatique pour l’IA.
Framework de
gouvernance IA
Mettre en œuvre une gouvernance de l’IA : fiches de modèles, comités d’éthique, tests de biais, surveillance des modèles et documentation.
Conformité au
règlement AI Act
Classer les systèmes d’IA par niveau de risque (loi européenne sur l’IA). Mettre en œuvre les contrôles requis pour les applications d’IA à haut risque.
POCs axés
sur la valeur
Concevoir et mettre en œuvre des preuves de concept en IA axées sur des résultats commerciaux mesurables. Itération et validation rapides.
MLOps et
industrialisation
Déployez des pipelines MLOps pour le versionnage, les tests, le déploiement et la surveillance des modèles. Passez du prototype à la production.
Comment nous
vous accompagnons
Prêt à structurer, sécuriser et valoriser vos données et votre IA ?
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