La plateforme d’AffectLog résout une tension fondamentale de l’IA réglementée : les organisations ont besoin des informations tirées de modèles fondés sur les données sans porter atteinte à la vie privée, compromettre la confiance ou enfreindre des lois complexes. Dans tous les secteurs — de la santé et la finance aux agences publiques et à l’éducation — les services modulaires de la plateforme offrent une orchestration sécurisée, une conformité automatisée, une gouvernance auto-souveraine, une gestion dynamique des risques, une intelligence exploitable et des fondations préservant la confidentialité. Chaque fonctionnalité est présentée sous la forme d’une page dédiée sur le site /platform, remplaçant les liens génériques de livres blancs par des explications techniques approfondies. Les sections ci-dessous reflètent ces pages dédiées et expliquent comment elles fonctionnent en pratique.
Moteur d’orchestration fédérée — effectuer les calculs là où les données se trouvent
Planifiez un entraînement et une inférence multi-site avec agrégation chiffrée, vérifications de santé des clients et contrôles de quota — sans aucun transfert de données brutes. Fonctionne sur site et sur des clouds souverains ; s’intègre à votre pipeline MLOps.
Motivation et conception
Les données sensibles (dossiers de santé, transactions de paiement, évaluations d’étudiants, statistiques gouvernementales) ne peuvent pas légalement être copiées vers un cloud centralisé. Au lieu de cela, le moteur d’orchestration fédérée amène le calcul là où se trouvent les données. Un planificateur central distribue les poids du modèle et les plans d’entraînement à chaque nœud de l’organisation, où le calcul s’effectue localement à l’intérieur d’un bac à sable éphémère. Le nœud entraîne le modèle sur ses propres données et ne renvoie que des mises à jour de paramètres chiffrées, jamais de données brutes. Cette approche est l’essence de l’apprentissage fédéré : le processus d’apprentissage demeure sur l’appareil ou le serveur client ; un serveur central agrège les mises à jour, affine le modèle et le redistribue[1]. Des protocoles d’agrégation sécurisée (par ex., calcul multipartite ou chiffrement homomorphe) masquent davantage les mises à jour individuelles[1]. Chaque client effectue des vérifications de santé (pour assurer une qualité de données et des ressources de calcul adéquates) et applique des contrôles de quota pour empêcher qu’un seul site ne sature la fédération.
Flux technique
1. Planification des tâches : une intégration MLOps soumet une tâche d’entraînement ou d’inférence. L’orchestrateur vérifie les sites disponibles, les quotas et les politiques de consentement.
2. Démarrage d’un bac à sable éphémère : sur chaque site sélectionné, le protocole d’orchestration du bac à sable éphémère lance un conteneur ou une enclave sécurisée au sein de l’infrastructure de l’organisation. Le modèle et le code sont chargés ; les données du site ne quittent jamais cet environnement. Après la tâche, l’enclave est supprimée, ne laissant aucun résidu de données[2].
3. Entraînement/inférence locale : le nœud entraîne ou évalue le modèle en utilisant ses données locales (p. ex., le dossier médical électronique d’un hôpital, le registre de transactions d’une banque, les données d’évaluation d’une école) et calcule une mise à jour des paramètres. Des technologies de protection de la vie privée telles que la confidentialité différentielle et le calcul multipartite sécurisé peuvent être appliquées localement[3].
4. Agrégation sécurisée : les mises à jour chiffrées sont envoyées à l’agrégateur central. Les protocoles d’agrégation sécurisée garantissent que le serveur peut combiner les mises à jour sans apprendre les contributions individuelles. Si la vérification de santé d’un client échoue (par ex., données insuffisantes ou instables), ce client est ignoré afin de préserver la qualité du modèle.
5. Mise à jour globale du modèle : la mise à jour agrégée est appliquée au modèle global et redistribuée. Ce cycle se répète jusqu’à convergence.
Applicabilité dans le monde réel
· Santé : Des hôpitaux en France et en Allemagne entraînent un modèle de triage commun sans exposer de données patients. Le moteur orchestre un entraînement inter-sites sur des serveurs locaux et des clouds souverains, garantissant que seuls des gradients agrégés quittent chaque hôpital.
· Services financiers : Un consortium de banques entraîne et valide des modèles de détection de fraude et de risque de crédit. Les mises à jour de chaque banque sont chiffrées ; l’agrégateur central produit un modèle amélioré tout en préservant la confidentialité des données des clients.
· Gouvernement et recherche : Des ministères de la santé, de l’environnement et de l’éducation à travers l’UE et l’Afrique analysent des jeux de données transfrontaliers (par ex., alertes pandémiques précoces, modèles climatiques, analyses de compétences) sans exporter de données brutes.
· Éducation : Des districts scolaires déploient des modèles d’apprentissage adaptatif sur des serveurs locaux ; seules des mises à jour de caractéristiques anonymisées sont partagées. Ceci respecte les exigences de consentement parental en vertu de l’article 8 du RGPD et des principes éthiques de l’UNICEF[4].
Couche de conformité automatisée — AI Act de l’UE, RGPD, ISO 42001
Cartographiez en continu le comportement des modèles par rapport aux lois et normes. Des contrôles préétablis, un score de risque et des dossiers de preuves prêts pour les auditeurs.
Obligations légales et normes
Les systèmes d’IA à haut risque dans l’UE doivent satisfaire à de nombreuses exigences. Le règlement européen sur l’IA (articles 9 à 15) exige un système de gestion des risques, une gouvernance des données, une documentation technique, une tenue de registres, une supervision humaine, ainsi que des garanties d’exactitude, de robustesse et de cybersécurité[5]. L’article 8 du RGPD ajoute des règles particulières pour les mineurs, en exigeant un consentement parental vérifié pour le traitement des données[4]. La norme ISO/IEC 42001 formalise les systèmes de gestion de l’IA et met l’accent sur les considérations éthiques, la transparence et la gestion des risques[6]. Les lignes directrices d’ISO 42001 précisent qu’un système de gestion de l’IA doit inclure l’engagement de la direction, la planification, le support, le fonctionnement, l’évaluation des performances et l’amélioration continue[7].
Comment AffectLog automatise la conformité
Le DSL de conformité RegLogic d’AffectLog encode environ 400 clauses tirées de l’AI Act de l’UE, du RGPD, de la norme ISO/IEC 42001, des directives OWASP sur la sécurité de l’IA et des réglementations sectorielles. Lorsqu’un modèle est entraîné ou déployé, RegLogic associe automatiquement l’activité aux obligations légales pertinentes et exécute des vérifications préétablies. Parmi les vérifications effectuées :
Consentement et base légale : vérifie que chaque enregistrement utilisé pour l’entraînement dispose d’une base juridique valide (par ex., consentement parental pour les mineurs)[4].
Classification du risque et biais : catégorise le système d’IA (par ex., haut risque) et s’assure que les tests de biais et les mesures d’atténuation sont activés[5].
Gouvernance des données : applique les règles de minimisation des données, de limitation de la finalité et de qualité des données.
Supervision humaine : s’assure que les décisions de l’IA peuvent être examinées et annulées par du personnel autorisé.
Documentation & dossiers de preuves :* génère automatiquement le dossier technique de l’Annexe IV requis par l’AI Act de l’UE (incluant la conception du modèle, la description des données d’entraînement, les mesures de gestion des risques et les plans de suivi post-marché) ainsi que les rapports d’évaluation des performances selon la norme ISO 42001.
Tous les contrôles et résultats sont consignés dans un registre d’audit immuable (voir Gouvernance auto-souveraine) et sont accessibles via des tableaux de bord ou par exportation. Cela réduit considérablement la charge manuelle de compilation de preuves pour les auditeurs internes, les régulateurs ou les comités d’éthique. Comme RegLogic est mis à jour au rythme de l’évolution des lois, la plateforme maintient les modèles « constamment conformes » à travers les régions et les secteurs.
Applicabilité
· Finance : La couche associe les modèles de détection de fraude et de risque de crédit aux exigences des normes de Bâle, de PSD2 et du RGPD ; elle génère automatiquement la documentation de conformité pour l’Autorité bancaire européenne.
· Santé : Elle guide l’IA des dispositifs médicaux à travers les obligations de haut risque du RDM et de l’AI Act ; génère les dossiers de gestion des risques ; vérifie le consentement des personnes concernées.
· Secteur public : Elle applique les conditions du Règlement sur la gouvernance des données pour la réutilisation des données du secteur public et contrôle le respect des règles de partage de données transfrontalières.
· Éducation : Elle s’assure que le traitement des données des mineurs respecte l’article 8 du RGPD et les directives éthiques de l’UNICEF/UNESCO[8].
Gouvernance auto-souveraine — preuves immuables et vérifiables
Ancrez les politiques, les consentements et les journaux d’audit dans un registre à ajout-seul. Des preuves à connaissance nulle valident la conformité sans rien divulguer.
Registre d’audit immuable
Les règles de gouvernance des données doivent être appliquées et pouvoir être prouvées. La plateforme d’AffectLog intègre un registre en ajout-seul (append-only) qui enregistre chaque décision politique, vérification de consentement, mise à jour de modèle et inférence. Similaire à Azure Confidential Ledger de Microsoft, ce registre assure l’immuabilité, la protection contre les altérations et un fonctionnement en ajout-seul, en combinant des techniques cryptographiques et la blockchain pour protéger les métadonnées[9]. Chaque entrée du registre est hachée et liée à la précédente, de sorte que toute altération devient évidente. Ce registre est idéal lorsque des enregistrements critiques doivent être protégés dans leur intégrité — par exemple pour la conformité réglementaire et les pistes d’audit[10]. Le registre fonctionne à l’intérieur d’enclaves matérielles sécurisées et utilise un consensus entre plusieurs instances pour garantir une résistance aux altérations[11].
Preuves à connaissance nulle pour la confidentialité
Pour fournir une vérifiabilité sans exposer d’informations sensibles, la plateforme utilise des preuves à connaissance nulle (ZKP). Une ZKP permet à un « prouveur » de convaincre un « vérificateur » qu’une assertion est vraie sans révéler aucune autre information[12]. Dans les contextes de blockchain, les ZKP permettent aux nœuds de valider des transactions ou des règles de conformité sans révéler les données sous-jacentes[13]. Des exemples incluent la preuve qu’une entreprise satisfait aux exigences KYC/AML sans divulguer l’identité des clients, ou qu’un modèle respecte des seuils d’équité sans révéler d’attributs protégés. Combiner le registre d’audit avec des ZKP permet aux régulateurs ou aux comités d’éthique de vérifier les déclarations de conformité sans accéder aux données ou au code sous-jacents — une exigence clé pour la redevabilité publique.
Exemples
· Gouvernement et recherche : Des consortiums inter-agences ancrent les politiques de consentement et d’accès aux données dans le registre ; les auditeurs vérifient la conformité via des ZKP. Lors du partage de données environnementales ou sanitaires à travers les frontières, les ministères peuvent prouver qu’aucun accès non autorisé n’a eu lieu.
· Finance : Les banques enregistrent chaque exécution de validation de modèle, chaque test de biais et chaque décision de gestion des risques ; les régulateurs vérifient que chaque exigence a été satisfaite en utilisant le registre et les ZKP.
· Éducation : Les écoles enregistrent le consentement parental et les explications des décisions de l’IA ; les parents ou les organes de surveillance peuvent auditer ces décisions sans révéler de données d’élèves.
Application dynamique des politiques — détecter, atténuer, prouver
Lorsque le risque passe au rouge (dérive, biais, utilisation hors périmètre), déclenchez une atténuation automatique : limitations d’accès, réentraînement, rétablissement ou intervention humaine — avec des résultats traçables.
Surveillance continue
Les risques liés à l’IA évoluent à mesure que les distributions de données changent ou que les modèles sont réaffectés à d’autres usages. Le moteur d’application dynamique des politiques de la plateforme combine des contrôles préventifs à la conception et des contrôles de détection et de réponse en phase d’exécution. Selon des experts de la gouvernance de l’IA, une gestion efficace des risques requiert des mesures préventives pendant le développement et une surveillance pendant l’exploitation ; les contrôles de détection (tels que les algorithmes de détection de dérive, le suivi des performances et la détection d’anomalies) identifient les risques émergents, tandis que les contrôles de réponse (par ex., retours à une version antérieure du modèle, procédures d’intervention humaine) s’activent lorsque les risques se matérialisent[14]. Le moteur d’application surveille en continu les entrées et sorties du modèle afin de détecter :
Dérive des données : une divergence statistique par rapport à la distribution d’entraînement indique que le modèle pourrait être inadapté.
Dérive conceptuelle : des changements dans la relation entre les entrées et les sorties (par ex., l’apparition de nouveaux schémas de fraude).
Biais ou anomalies d’équité : des disparités entre différents groupes démographiques ou géographiques.
Utilisation hors périmètre : le modèle est utilisé à des fins en dehors du cadre de consentement ou de la catégorie de risque approuvés (par ex., un modèle de risque de crédit utilisé pour le recrutement).
Atténuation automatisée
Lorsque un indicateur dépasse un seuil critique, des politiques prédéfinies déclenchent des actions automatiques :
Limitations d’accès : restreindre temporairement les requêtes ou limiter le débit des opérations sensibles.
Réentraînement ou mise à jour : lancer un cycle d’entraînement fédéré avec des données récentes.
Rétablissement d’une version antérieure : restaurer une version précédente du modèle si la version actuelle affiche des performances médiocres.
Intervention humaine : transmettre la décision à un responsable humain ; consigner l’issue et la justification.
Chaque mesure d’atténuation est enregistrée dans le registre, créant un historique traçable des événements de risque et des réponses. Cette approche transforme la gouvernance d’une conformité passive en une gestion active des risques.
Intelligence de conformité — du signal à la décision
Tableaux de bord multi-modèles, superpositions d’équité/explicabilité et packs sectoriels. Transformez la gouvernance d’une simple formalité (« case à cocher ») en un avantage opérationnel.
Transformer les données en informations exploitables
Les régulateurs et les dirigeants ont besoin de plus que de simples journaux bruts ; ils ont besoin d’analyses synthétiques pour prendre leurs décisions. La couche d’intelligence de conformité d’AffectLog agrège les signaux du moteur d’orchestration fédérée, de la couche de conformité, du registre et du pipeline d’IA explicable (XAI). Elle offre :
Cartes de risque (heatmaps) et tableaux de bord : des visualisations de la performance des modèles, de la dérive, des biais et du statut de conformité sur l’ensemble des modèles et sites déployés. Les recommandations du NIST en matière de gestion des risques de l’IA préconisent l’utilisation de cartes de risque pour prioriser les modèles à haut risque et d’automatiser le suivi de la conformité via des tableaux de bord de risques d’IA[15].
Superpositions d’équité et d’explicabilité : l’importance des caractéristiques (par ex., valeurs SHAP) et les analyses contrefactuelles du modèle sont synthétisées et signalées lorsque des disparités apparaissent. Des outils d’explicabilité tels que SHAP, LIME et les analyses contrefactuelles sont recommandés pour la mesure et le suivi des risques[16].
Packs sectoriels : des vues et métriques préconfigurées adaptées aux domaines de la santé, de la finance, du secteur public et de l’éducation. Par exemple, un pack finance met en évidence des métriques de risque de crédit (probabilité de défaut, ratios d’impact négatif) ; un pack santé affiche la sensibilité et la spécificité du modèle selon les groupes démographiques ; un pack éducation suit l’engagement des élèves et l’équité.
Alertes exploitables : grâce à l’intégration avec l’application dynamique des politiques, les signaux peuvent déclencher des actions d’atténuation ou requérir des approbations.
Avantage opérationnel
En transformant la conformité en intelligence, les organisations font passer la gouvernance d’un centre de coûts à un atout stratégique. Les dirigeants peuvent prendre des décisions éclairées (par ex., lancer de nouveaux services ou approuver des collaborations de recherche) sur la base de métriques à jour de risque et d’équité. Les régulateurs reçoivent des dossiers de preuves concis au lieu de volumes de données brutes, ce qui accélère les approbations. Les partenaires font confiance aux modèles partagés car ils peuvent voir l’état de la gouvernance sans accéder aux données sensibles.
Fondations éphémères de confidentialité — PET par défaut
La confidentialité différentielle, le calcul multipartite sécurisé, le chiffrement homomorphe, les environnements d’exécution de confiance et les conteneurs éphémères garantissent l’absence de résidus. Une sécurité robuste pour des contextes de données sensibles.
Technologies de protection de la vie privée
Les fondations de confidentialité de la plateforme combinent plusieurs technologies de protection de la vie privée (PET) afin de protéger les données au repos, en transit et pendant le calcul :
Confidentialité différentielle (DP) : le NIST explique que la confidentialité différentielle répond aux requêtes en ajoutant du bruit aléatoire aux résultats ; les requêtes plus sensibles nécessitent plus de bruit, et la confidentialité différentielle est compositionnelle sur de multiples analyses[17]. Elle empêche un attaquant de déterminer si les données d’une personne donnée figurent dans l’ensemble de données[17] et fournit des garanties mathématiques que les résultats changent à peine lorsqu’un individu est ajouté ou retiré de l’ensemble[18]. AffectLog peut appliquer la confidentialité différentielle aux mises à jour du modèle avant l’agrégation, protégeant les utilisateurs même si les mises à jour sont interceptées.
Calcul multipartite sécurisé (SMPC) : le SMPC permet à plusieurs parties de calculer conjointement une fonction sans révéler leurs entrées. Le site GeeksforGeeks résume que le SMPC permet aux parties de réaliser des calculs tout en préservant la confidentialité des données ; les données sont chiffrées et réparties entre les participants, et aucun individu ne peut voir les entrées des autres[19]. Ceci est utilisé dans l’agrégation sécurisée d’AffectLog et dans des analyses conjointes entre organisations concurrentes.
Chiffrement homomorphe (HE) : le chiffrement homomorphe permet d’effectuer des calculs directement sur des données chiffrées. Bien que le chiffrement entièrement homomorphe soit très coûteux en calcul, il peut être combiné à d’autres méthodes pour des tâches spécifiques.
Environnements d’exécution de confiance (TEE) / informatique confidentielle : les enclaves sécurisées basées sur du matériel chiffrent les données en mémoire et vérifient l’intégrité de la charge de travail via une attestation à distance. La société Edgeless Systems note que les TEE maintiennent les données chiffrées pendant le traitement et permettent une informatique confidentielle pratique comparée aux approches purement cryptographiques[20]. Les TEE permettent des déploiements sur site ou sur des clouds souverains avec une sécurité attestée.
Conteneurs éphémères :* des conteneurs et enclaves sont lancés pour chaque tâche puis détruits immédiatement. Cela garantit l’absence de résidu et réduit la surface d’attaque[2].
Architecture unifiée de confidentialité
Ces PET sont orchestrés par la plateforme en fonction du contexte. Par exemple, un entraînement fédéré peut combiner des mises à jour de modèle protégées par confidentialité différentielle avec une agrégation fondée sur le SMPC ; des calculs inter-agences peuvent s’exécuter au sein d’enclaves TEE ; des environnements de données sécurisés (« clean rooms » dynamiques) destinés à la recherche utilisent à la fois des TEE et du SMPC. Cette architecture unifiée permet aux organisations de choisir l’outil approprié pour chaque profil de risque tout en maintenant la performance et la facilité d’utilisation.
Conclusion
La plateforme d’AffectLog fournit un cadre complet pour l’IA réglementée. En orchestrant les calculs là où se trouvent les données, en encodant les lois sous forme de règles exécutables par machine, en ancrant les preuves dans des registres immuables, en appliquant dynamiquement les politiques de risque, en transformant les signaux de gouvernance en informations exploitables et en employant des technologies de confidentialité de pointe, la plateforme fait de la conformité un avantage compétitif. Que ce soit pour entraîner des modèles de triage médical entre hôpitaux, valider des modèles de crédit entre banques, analyser des données sanitaires et environnementales transfrontalières ou personnaliser l’apprentissage pour des mineurs, les mêmes fondations s’appliquent. Les pages modulaires décrites ici permettent aux clients potentiels — en particulier dans le secteur public et les industries régulées — d’explorer en profondeur chaque fonctionnalité et de comprendre comment AffectLog permet une IA souveraine et conforme à grande échelle.
[1] How does federated learning ensure data remains on the client device?
[2] [3] Federated learning for children’s data | Innocenti Global Office of Research and Foresight
[4] Are there any specific safeguards for data about children? – European Commission
[5] High-level summary of the AI Act | EU Artificial Intelligence Act
[6] ISO/IEC 42001:2023 – AI management systems
[7] Understanding ISO 42001
[8] Policy guidance on AI for children | Innocenti Global Office of Research and Foresight
[9] [10] [11] Microsoft Azure confidential ledger overview | Microsoft Learn
[12] [13] How Zero-Knowledge Proofs Secure Blockchain Privacy
[14] Choosing the right controls for AI risks
[15] [16] Understanding NIST’s AI Risk Management Framework: A Practical Guide
[17] Differential Privacy for Privacy-Preserving Data Analysis: An Introduction to our Blog Series | NIST
[18] Differential Privacy | Privacy-Enhancing Technologies PETs
[19] What is Secure Multiparty Computation? – GeeksforGeeks
[20] Confidential computing and multi-party computation (MPC)