Combler les lacunes de gouvernance et de sécurité pour une montée en puissance
Nous sommes bien préparés à soutenir l’adoption de l’IA à l’échelle des entreprises en 2026, avec nos forces centrées sur la préparation au cloud, la cybersécurité ainsi que l’autonomisation des données et de l’IA. Alors que l’IA passe rapidement de l’expérimentation à la mise en œuvre à l’échelle de l’entreprise, notre objectif est d’aider les clients à déployer l’IA de manière évolutive et sécurisée, alignée sur les résultats commerciaux.
Défis clés
Les défis ne se limitent pas à un seul domaine : les lacunes en compétences, les préoccupations en matière de sécurité, les attentes en matière de conformité, la préparation de l’infrastructure et la maturité des données se chevauchent souvent. De nombreuses organisations font face à des données fragmentées, des processus incohérents et une gouvernance peu claire, ce qui ralentit l’adoption de l’IA au-delà des phases pilotes. Notre rôle est de combler ces lacunes avec une approche structurée et responsable.
Approche axée sur la sécurité
Nous adoptons une approche axée sur la sécurité pour les déploiements d’IA, car des menaces telles que les deepfakes, les escroqueries par usurpation d’identité et les cyberattaques alimentées par l’IA ne cessent d’évoluer. Les mesures de cybersécurité sont intégrées dès le départ, incluant une gestion rigoureuse des identités et des accès, une architecture sécurisée, une surveillance continue, et des cadres de mitigation des risques. Nous privilégions une approche DevSecOps où les contrôles de sécurité, la conformité aux politiques et la surveillance sont intégrés tout au long du cycle de vie.
Confidentialité des données
En matière de confidentialité des données, nous mettons l’accent sur des déploiements guidés par la gouvernance, avec un accès contrôlé, une responsabilisation claire, des flux de validation rigoureux, des pistes d’audit, et une gestion conforme des données.
Architectures cloud
Les architectures cloud-native et hybrides sont essentielles dans notre feuille de route IA, car les environnements d’entreprise sont rarement homogènes. Les plateformes cloud-native permettent évolutivité et adoption rapide, tandis que les architectures hybrides répondent aux exigences réglementaires, de latence et opérationnelles. Cette approche flexible s’aligne avec les initiatives numériques et soutient une adoption de l’IA sécurisée, évolutive, inclusive et orientée résultats.
