À propos
Le plan de contrôle de la gouvernance et de la conformité pour l’IA réglementée
Maetra relie l'inventaire du système d'IA et les preuves de conformité aux politiques, aux contrôles d'exécution et à l'historique de vérification qui régissent le comportement réel des agents.
À mesure que les agents de l'IA prennent des mesures concrètes au sein des entreprises, les autorités de réglementation doivent désormais exercer une surveillance prouvable de ces mesures. Maetra donne aux équipes d'ingénierie, de sécurité, de conformité et de gouvernance la visibilité, les preuves actuelles et les contrôles nécessaires pour faire fonctionner les agents d'IA de façon responsable dans des environnements réglementés.
Ce que nous faisons
À partir de 2025, deux choses sont vraies à la fois. Les agents de l'IA prennent de véritables mesures au sein des entreprises: envoyer des courriels, déplacer de l'argent, générer du code qui est déployé. Dans le même temps, les organismes de réglementation, y compris EU AI Act et NIST AI RMF, doivent désormais faire l'objet d'une surveillance prouvable de ces actions. La plupart des entreprises n'ont ni la visibilité ni les contrôles nécessaires pour fonctionner en toute sécurité ou en toute légalité.
Au fur et à mesure que les entreprises passent des projets pilotes d'IA aux projets de production, l'écart entre leur fonctionnement et ce qu'elles peuvent manifestement gouverner ne cesse de se creuser. Maetra comble cette lacune. Il transforme les analyses de dépôt, l'inventaire des agents, les cartes de cadre, les preuves de conformité actuelles, les flux de travail d'approbation, les signaux de sécurité et l'historique de l'audit en un seul plan de gouvernance opérationnelle et de contrôle de la conformité.
Il en résulte une surface d'opérations où une équipe peut faire confiance à ce qui a été détecté, inspecter les éléments probants qui l'entourent, comprendre comment les données circulent et décider quelles mesures de contrôle ou de conformité sont nécessaires, de la découverte et de la cartographie des éléments probants jusqu'à une piste d'audit inspectable.
La plateforme
Cinq modules, construits pour travailler de manière indépendante et ensemble :
- Discover — trouver chaque agent d'IA avant qu'il ne trouve la production. Les scanners ont relié des dépôts à des agents officiels d'inventaire, des agents d'ombre et des agents non examinés, faisant face à de nouveaux agents et à des agents modifiés au fur et à mesure qu'ils apparaissent.
- Comply — classer une fois, cartographier chaque cadre. Un moteur multi-cadres couvrant EU AI Act, GDPR, NIST AI RMF, ISO 42001, la Colorado AI Act et SOC 2, générant la documentation à partir du même dossier d'agent sous-jacent.
- Govern — d'orienter les actions qui en découlent vers les bons humains. L'orchestration de l'approbation humaine avec les niveaux d'autonomie L1–L5, les politiques de quorum et les décisions signées rendues à Slack.
- Secure — surveiller les appels, les appels d'outils et le comportement d'exécution en temps réel. Détecte l'injection rapide, l'exfiltration de données, l'escalade des privilèges, les violations de la politique et les fuites croisées.
- Audit — les preuves et l'exploitation des activités, toujours en cours. Un journal d'événements immuable et enchaîné qui est consultable en texte intégral et exportable en tant qu'PDF, JSON, CSV, ou à votre SIEM — inclus dans chaque plan.
Pour qui c'est ?
Maetra est construite pour les équipes responsables des systèmes d'IA en production : ingénierie des équipes déployant des agents, sécurité les équipes qui ont besoin d'une protection contre les temps d'exécution et de détection des menaces, conformité les équipes qui ont besoin d'une classification et d'une preuve multicadres; gouvernance les équipes qui ont besoin de flux de travail d'approbation et de pistes d'audit. Il est conçu pour les organisations réglementées, y compris les services financiers, les soins de santé, le secteur public et la défense.
Comment nous pensons
- La preuve avant l'affirmation. Chaque réclamation au sujet d'un agent est étayée par la source, les métadonnées ou le contexte de vérification. Rien n'est affirmé qui ne puisse être démontré.
- Retenue. Le produit est une surface d'opération calme et précise, assez dense pour une utilisation quotidienne répétée, sans décoration pour son propre bien.
- Préserver l'histoire. Scans et comportement de l'agent changent au fil du temps, de sorte que les vues en version rendent chaque changement inspectable.
- Schéma des données. Les visualisations expliquent les flux d'exécution réels et les relations de preuve. Ils viennent des données, pas de la décoration.
Mettre de l'ordre à l'intelligence artificielle autonome
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