Solution 02 · AI-Enabled Operations
AI-Enabled Operations.
L'IA en production, avec une gouvernance que vous pouvez défendre.
Hikari Blue conçoit des workflows IA qui améliorent la qualité de décision, l'expérience client et la résilience opérationnelle. Orchestration multi-modèle par construction, audit trail par architecture, kill switch intégré. Des ingénieurs seniors joignables, pas des couches d'abstraction qui revendent un fournisseur.
Si votre organisation a approuvé des initiatives IA sans savoir comment les opérer sous EU AI Act, DORA ou réglementation sectorielle, commencez par un diagnostic de gouvernance, avant qu'un modèle de plus ne parte en production.
Le problème
La plupart des programmes IA livrent de la dette opérationnelle.
Les conseils approuvent les investissements IA sur leur potentiel. Puis le programme rencontre le réel : des modèles sans audit trail, un verrouillage chez un seul hyperscaler, des prompts et sorties éparpillés entre les équipes, aucun kill switch, et des régulateurs qui posent des questions auxquelles l'architecture ne sait pas répondre.
Au moment de l'audit EU AI Act, le coût n'est pas le modèle. C'est six mois de gouvernance greffée après coup sur des systèmes qui n'ont jamais été conçus pour elle. Et à ce stade, le régulateur a déjà tiré ses propres conclusions.
- →Pas d'audit trail. Les prompts, sorties et actions d'opérateur sont irrécupérables.
- →Verrouillage fournisseur. Un seul modèle, un seul hyperscaler, des coûts de sortie qui augmentent chaque semaine.
- →Gouvernance éparpillée. Chaque équipe construit ses propres prompts, des évaluations redondantes ; aucune preuve partagée.
- →Pas de kill switch. Un agent qui dérape ne peut pas être arrêté en quelques secondes, seulement en revue d'incident.
- →Conformité greffée après coup. Coûteuse, fragile, jamais tout à fait défendable devant le régulateur qui interroge.
Ce que nous faisons
Nous architecturons l'IA comme un système opérationnel.
Nous concevons les engagements IA comme des systèmes, pas comme des appels de modèles. Orchestration multi-modèle par construction : Anthropic, OpenAI, Mistral, Google. Audit trail par architecture, pas une journalisation après coup. Kill switch intégré à chaque système dès le premier jour.
Chaque engagement est conduit par un ingénieur senior, nommément responsable. Pas de sous-traitance, pas de couches d'abstraction, pas de revente d'IA-as-a-service. Votre CISO peut lire l'architecture. Votre régulateur peut interroger la piste d'audit.
Nous ne déployons pas des modèles. Nous les opérons.
Approche opérationnelle
Diagnostic. Design. Construction. Run.
Chaque engagement IA suit le même système opérationnel en quatre phases. Le nombre de modèles varie. La discipline, non.
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01
Diagnostic
Audit de gouvernance de la surface IA existante. Identification de l'exposition réglementaire (EU AI Act, DORA, NIS2, secteur). Classification des cas d'usage par niveau de risque. Les décisions se prennent avant le déploiement.
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02
Design
Architecture d'orchestration multi-modèle, schéma d'audit trail, politique de kill switch, cartographie de résidence des données, harnais d'évaluation, protocole de red team. Signé par un architecte senior.
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03
Construction
Exécution d'ingénierie sous responsabilité nominative. Des workflows IA en production qui changent de modèle en quelques heures, journalisent chaque action de façon immuable et s'arrêtent à la demande.
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04
Run
Opérations continues, supervision, détection de dérive, contrôle des coûts, réponse aux incidents et preuves réglementaires à la demande. Sous SLA opposables.
Où cela s'applique
Quand les entreprises confient cet engagement à Hikari Blue.
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Gouvernance d'agents multi-modèles
Plusieurs agents IA en production dans différentes équipes. Besoin d'un audit trail partagé, d'une politique de kill switch, d'une orchestration agnostique au modèle et d'un dossier de preuves unifié pour l'audit.
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Service client augmenté par l'IA
Une IA face au client : elle doit respecter la voix de la marque, escalader correctement, journaliser chaque interaction et prouver sa conformité à la réglementation consommateur.
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Analyse de documents réglementaires
Des workflows IA sur des textes réglementaires (EU AI Act, DORA, MDR, analyse de contrats). Les sorties doivent être traçables, défendables et reproductibles d'une version de modèle à l'autre.
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Workflows de marque et de contenu sous audit
Du contenu généré par IA (brief, copy, asset) opéré sous une politique de marque exprimée en code. Chaque sortie traçable jusqu'au prompt, au modèle, à l'opérateur, à la version de la politique.
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Opérations prédictives
L'IA en supply chain, rétention, fraude, scoring de risque. Les décisions doivent être explicables, la sélection des modèles auditable, les biais mesurables par cohorte.
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L'IA dans les workflows cliniques ou régulés
MedTech, pharma, conseil financier. L'IA comme aide à la décision sous MDR, FDA SaMD ou réglementation du conseil en investissement. L'audit trail est l'artefact, pas la fonctionnalité.
Ce que vous recevez
Des livrables que vous pouvez réellement défendre.
Chaque engagement IA produit des artefacts d'architecture que votre CISO, votre DPO et votre régulateur peuvent lire. Chacun est signé par un partner désigné et éprouvé à l'aune de l'article 12 de l'EU AI Act et des réglementations équivalentes.
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01
Diagnostic de gouvernance IA
Cartographie de la surface IA existante, exposition réglementaire par cas d'usage, niveaux de risque et écarts par rapport à EU AI Act / DORA / NIS2.
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02
Architecture d'orchestration multi-modèle
Un runtime qui bascule entre Anthropic, OpenAI, Mistral, Google en quelques heures. Un seul audit trail. Une seule couche de politique. Un seul harnais d'évaluation.
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03
Conception de l'audit trail et du kill switch
Journal immuable de chaque prompt, sortie, action d'opérateur. Interrogeable, exportable. Politique de kill switch avec arrêt en un clic par agent, modèle ou région.
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04
Plan de résidence et de souveraineté des données
Résidence des données par workload (UE, US, on-prem). Zéro donnée en clair côté serveur. Cartographie des sous-traitants. Dossier de preuves prêt pour le DPA.
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05
Workflows IA en production
L'IA en production avec des résultats mesurables. Chaque workflow traçable, chaque décision réversible, chaque modèle interchangeable.
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06
Transfert opérationnel
Supervision, détection de dérive, contrôle des coûts, réponse aux incidents, preuves réglementaires à la demande. Votre équipe de run hérite d'un système auditable.
Résultats
Ce que vous pouvez en attendre.
Prêt pour l'audit par architecture
Journaux article 12 de l'EU AI Act générés par le système, pas greffés après coup. Traçables selon le NIST AI RMF.
Aucun verrouillage fournisseur
Basculez entre Anthropic, OpenAI, Mistral, Google en quelques heures, pas en plusieurs mois. Même piste d'audit.
Défendable devant le CISO & le régulateur
L'architecture se lit comme un système, pas comme une brochure fournisseur. Dossier de preuves sur demande.
Coûts maîtrisés dès la conception
Dépenses de tokens, de calcul et de fournisseurs allouées par cas d'usage. Pas de surprise à la clôture du trimestre.
Des décisions réversibles
Kill switch par agent, modèle ou région. Un clic. Les décisions restent réversibles à chaque couche.
Souveraineté stratégique
Résidence des données sélectionnable par workload. UE, États-Unis, on-prem. Zéro donnée en clair côté serveur.
Apportez le vrai problème
Avant de livrer le prochain modèle,
cartographiez la piste d'audit.
Trente minutes avec un architecte senior. Nous écoutons, nous cartographions votre surface IA et votre exposition réglementaire, et nous vous disons ce que nous ferions réellement, quitte à conclure que votre dispositif actuel est déjà défendable.