Quatre problèmes d’IA
dans une seule classe d’actifs.
La licence que quelqu’un a passée en note de frais, la clé d’API qui consomme des tokens, le parc de GPU qui exécute un balayage et l’agent qui appelle vos systèmes sont quatre problèmes de gouvernance différents.
CerteroX couvre les quatre, car il couvre déjà le SaaS, le cloud, les actifs et les identités.
IA fantôme · risque d’adoption
À titre indicatifOutils d’IA détectés dans l’organisation
Classé à partir des tags de fonctionnalités des applications
- Outils d’IA détectés licences utilisateur, clés, autorisations et agents
- 34
- Examinées et gérées
- 9
- Bloquées
- 3
- Non examinées pas de responsable, pas d’évaluation des risques
- 22
- Outil le plus adopté part de l’organisation connectée
- 41%
- Autorisations OAuth avec accès aux espaces de stockage score de risque ≥ 70
- 6
Modèle de risque d’adoption
trois niveaux, selon la part de l’organisation
Les dépenses d’IA augmentent plus vite que quiconque ne peut les voir.
L’IA arrive par les abonnements des collaborateurs, les comptes des développeurs, la puissance de calcul cloud et les outils qui se connectent aux données de l’entreprise. La finance voit une facture, l’informatique voit un cluster et la sécurité voit un outil non approuvé, mais personne ne voit l’ensemble. CerteroX réunit tout dans une seule vue, pour que chaque élément ait un responsable et une décision.
- Coût
Chaque livre dépensée en IA a un responsable.
Les abonnements, les frais d’utilisation et les coûts de calcul liés à l’IA sont suivis avec tout le reste : la croissance devient un choix et non une surprise.
- Risque
Sachez ce que l’IA peut lire.
Voyez quels outils d’IA ont obtenu un accès aux espaces de stockage, à la messagerie ou aux systèmes de l’entreprise, et examinez ces autorisations avec autant de soin que les comptes utilisateurs.
- Effort
La liste se tient à jour d’elle-même.
Les nouveaux outils d’IA sont reconnus dès leur apparition : la gouvernance ne dépend pas de quelqu’un qui tient à jour un tableur de noms.
Le problème
Trois services regardent chacun un tiers du problème.
La finance voit une facture d’IA. L’ingénierie voit un cluster de GPU. La sécurité voit un modèle non autorisé ayant accès aux données clients. Personne ne voit les trois, et les dépenses s’accumulent chaque mois.
+393%
de croissance des dépenses en applications natives IA dans les grandes entreprises
Quel que soit votre budget IA cette année, attendez-vous à ce que le chiffre bouge avant la fin de l’année.
- 01 dix utilisateurs, puis mille
L’adoption est une courbe de risque.
Dix personnes qui testent un assistant, c’est une expérimentation. Mille personnes qui l’utilisent chaque jour, c’est une dépendance, un flux de données et un renouvellement que vous négocierez en position de faiblesse. Le même outil, deux décisions totalement différentes.
Shadow AI Dashboard avec un modèle de risque d’adoption à trois niveaux AI Management
- 02 la liste est périmée dès son arrivée
Une liste figée d’outils d’IA est dépassée la semaine même de sa publication.
Le problème le plus important, c’est l’outil que vous possédez déjà. Il ajoute une fonction d’IA dans une version mineure, sous un nom que votre liste de blocage considère comme sûr depuis des années.
Détection de l’IA fantôme à partir des tags de fonctionnalités des applications, et non d’une liste statique AI Management
- 03 l’autorisation que personne ne vérifie
Quelqu’un a cliqué sur Autoriser, et un outil de prise de notes lit désormais tout l’espace de stockage.
Les autorisations OAuth survivent à l’enthousiasme qui les a fait naître. La portée est large, l’examen inexistant, et l’autorisation survit au compte qui l’a accordée.
Notation du risque des autorisations OAuth selon la sensibilité, la portée, le consentement et l’inactivité SaaS Management
- 04 un GPU est une instance cloud
Le cluster d’entraînement, c’est du gaspillage ordinaire sous un habit intéressant.
Exécuteurs inactifs, instances surdimensionnées, génération précédente laissée en service, charges éligibles au spot payées à la demande. Rien de tout cela n’a de particulier, sauf son coût horaire.
Le moteur de recommandations complet à 26 contrôles appliqué aux exécuteurs ML AI Management
- Gouverner l’IA, c’est savoir quels outils, quelles autorisations, quels GPU et quels agents vous détenez en ce moment. Vous pouvez agir sur chacun des quatre dès aujourd’hui.
CerteroX AI Management peut vous aider
Réserver une démoTrois des cinq disciplines.
Chacune fonctionne de façon autonome et partage un modèle d’actifs unique : les volets qui couvrent plusieurs produits ne demandent aucun travail d’intégration.
- Principal CerteroX AI Management Modèles, expériences, parcs de GPU, agents et couche MCP, gouvernés comme une seule classe d’actifs. En savoir plus
- S’applique aussi CerteroX SaaS Management Les licences utilisateur d’IA, les autorisations OAuth et le moteur de workflow qui les révoque. En savoir plus
- S’applique aussi CerteroX Cloud Management Le modèle de coûts et le moteur de politiques sous la couche de calcul. En savoir plus
Vous consultez le détail technique complet. Désactivez-le pour afficher la version courte.
Masquer le détail techniqueCinq étapes, de la détection à un agent audité.
La gouvernance de l’IA échoue à la troisième étape, car la plupart des outils savent vous dire qu’il se passe quelque chose, mais pas ce que vous pouvez y faire.
-
Détectez ce qui est réellement utilisé
Quatre signaux couvrant les licences utilisateur, les autorisations, le calcul et les agents, réunis dans une seule vue d’ensemble.
- Détection de l’IA fantôme à partir des tags de fonctionnalités des applications, et non d’une liste statique AI Management
- Adoption des outils d’IA classée selon la part de l’organisation qui les utilise AI Management
- Découverte des autorisations OAuth accordées aux applications tierces SaaS Management
- Visibilité sur les exécuteurs : la capacité de calcul qui exécute réellement chaque charge de travail AI Management
- Suivi des tâches, exécutions et runsets ML avec journaux de console et jalons AI Management
-
Évaluez l’exposition
Le risque, ce sont les données, plus la portée, plus la diffusion, et les trois sont mesurables.
- Évaluation des risques selon la sensibilité des données et l’exposition RGPD, HIPAA et SOC 2 AI Management
- Notation du risque des autorisations OAuth selon la sensibilité, la portée, le consentement et l’inactivité SaaS Management
- Shadow AI Dashboard avec un modèle de risque d’adoption à trois niveaux AI Management
- Registre de modèles avec gestion des versions, et versionnage des jeux de données avec traçabilité AI Management
-
Décidez, puis appliquez la décision
Gérée, bloquée ou ignorée, avec une automatisation qui applique la décision dès la détection.
- Workflow de statut de l’IA fantôme : gérée, bloquée ou ignorée AI Management
- Automatisation des workflows pour alerter, bloquer ou révoquer dès la détection AI Management
- Révocation des autorisations en un clic, également disponible comme action de workflow SaaS Management
- Récupération des licences utilisateur d’IA via le moteur de licences SaaS AI Management
-
Valorisez-la comme tout le reste
Les dépenses d’IA représentent quatre postes dans trois systèmes. Ici, c’est un seul portefeuille avec des budgets.
- Pools de coûts ML/IA dédiés, dotés de leurs propres budgets AI Management
- Budgets d’IA par application avec seuils d’alerte et critiques AI Management
- Redimensionnement et passage à une génération plus récente des GPU et des instances d’entraînement AI Management
- Détection des exécuteurs à courte durée de vie pour une migration vers des instances spot et préemptibles AI Management
- Opportunités de migration interrégions et intercloud pour les charges d’entraînement AI Management
-
Tracez chaque appel
Quand un agent dispose d’identifiants sur vos systèmes, la piste d’audit est le contrôle.
- Jetons MCP à portée limitée par organisation, avec audit complet des appels d’outils AI Management
- Chaque appel d’outil par un agent IA audité et soumis à un suivi de quota AI Management
- Piste d’audit complète sur le provisionnement et la révocation des licences utilisateur d’IA AI Management
- Journal d’audit couvrant chaque étape de provisionnement et de déprovisionnement SaaS Management
Demandez à voir n’importe lequel de ces points en action dans le produit, sur l’écran concerné.
En savoir plus
Réserver une démoÀ quoi ressemble une bonne pratique.
Un portefeuille IA avec un responsable, un statut et un budget pour chacune de ses lignes.
- 01
L’ensemble de détection s’enrichit sans vous.
La classification repose sur les tags de fonctionnalités des applications dans le catalogue : un outil qui ajoute des fonctions d’IA le trimestre prochain apparaît le trimestre prochain, sans liste à tenir à jour.
- 02
Chaque outil a un statut.
Gérée, bloquée ou ignorée. Ignorée est une réponse légitime, à condition que quelqu’un l’ait choisie, et le workflow applique celle qui a été choisie.
- 03
Les autorisations sont examinées comme des comptes.
Un score de risque de 0 à 100 fondé sur la sensibilité des données, la portée, le consentement et l’inactivité, avec une révocation en un clic également disponible comme action de workflow automatisée.
- 04
La facture GPU passe par les mêmes vingt-six contrôles.
Les exécuteurs ML sont des instances cloud : redimensionnement, passage à une génération plus récente, détection des ressources abandonnées et migration vers le spot s’appliquent automatiquement. L’optimisation des coûts de l’IA tourne sur le même moteur que le reste de votre cloud.
- 05
Les agents sont audités.
Jetons MCP à portée limitée par organisation, chaque appel d’outil journalisé et soumis à un suivi de quota. Vous pouvez dire ce qu’un agent IA a demandé à vos systèmes, et quand.
Questions fréquentes
Vous voulez poser une autre question ?
Nous contacterComment détectez-vous des outils d’IA dont vous n’avez jamais entendu parler ?
La classification est pilotée par les tags de fonctionnalités des applications dans le catalogue : un nouvel outil hérite de la classification correspondant à ce qu’il fait. L’extension de navigateur fournit les domaines, le fournisseur d’identité fournit les connexions et les connecteurs fournissent les listes d’utilisateurs de référence pour tout ce qui est déjà autorisé.
Nous voulons encourager l’usage de l’IA, pas le surveiller. Est-ce que cela fait obstacle ?
Le tableau de bord classe l’adoption, ce qui sert autant à soutenir qu’à restreindre. L’outil que 41 % de votre organisation utilise déjà est une opportunité de négociation. Le statut est géré, bloqué ou ignoré : trois réponses, dont deux sont des oui.
En quoi consiste exactement le volet MCP ?
Chaque produit CerteroX expose un serveur Model Context Protocol : vos agents IA peuvent interroger directement l’inventaire des actifs, la facture cloud et la position de licences. Les jetons sont limités à une organisation, et chaque appel d’outil est audité et soumis à un suivi de quota : l’agent dispose d’un modèle d’autorisations et d’un journal, comme n’importe quelle autre identité.
Cela couvre-t-il les dépenses d’IA dans les outils que nous payons déjà ?
C’est précisément le cas que les listes figées ignorent complètement. Comme la classification se fait par fonctionnalité, une application existante qui intègre une capacité d’IA est reclassée dans le catalogue et apparaît dans la vue IA fantôme avec sa part d’adoption, même si rien de nouveau n’a jamais été acheté.
D’où viennent les données de coûts des GPU et de l’entraînement ?
Les mêmes collecteurs que pour le reste de votre empreinte cloud, sur AWS, Azure, Google Cloud, Nebius, Kubernetes et Databricks. Au-dessus se trouve la couche d’expérimentation : suivi des tâches, exécutions et runsets ML, métriques personnalisées, et instrumentation Spark via le collecteur d’agent Delight.
Vous avez déjà de l’IA
en production.
Découvrez comment elle apparaît.
IA fantôme classée par part d’adoption, autorisations OAuth avec accès aux données, appels d’outils des agents dans la piste d’audit et dépenses GPU rattachées à un responsable : quatre problèmes de gouvernance, une position IA alimentée. Dites-nous quels assistants vous inquiètent le plus.
Une politique rédigée à partir d’un inventaire réel est une politique que les gens suivent.