Aegis-1 est notre IA de sécurité phare : un modèle spécialisé, entièrement conçu en interne pour un seul domaine. Il s'exécute entièrement sur votre propre infrastructure et aide vos équipes à trier les alertes, à hiérarchiser les corrections et à livrer du code plus sûr, sans que vos données sensibles quittent vos murs.
Des exemples illustratifs et anonymisés : le secteur, ce que nous avons mis en place et la valeur apportée.
Le problème. L'équipe de sécurité de la banque croulait sous les alertes et passait l'essentiel de la journée à chercher des informations et à rédiger des notes au lieu d'enquêter sur les menaces. Des règles strictes de protection des données excluaient tout recours aux outils d'IA grand public.
Ce que nous avons mis en place. Un assistant adossé au système d'alertes existant de l'équipe, s'exécutant entièrement à l'intérieur du réseau de la banque. À l'arrivée d'une alerte, Aegis-1 rédige en langage clair ce qui s'est passé, s'il s'agit vraisemblablement d'une menace réelle ou d'une fausse alerte, le contexte pertinent et les prochaines actions recommandées, tirées des propres procédures de la banque. Garde-fous : il cite systématiquement ses sources, il ne mentionne que des identifiants de faille vérifiés, et tout confinement reste soumis à la décision d'une personne.
| Avant | Après | |
|---|---|---|
| Délai pour une première note d'enquête solide | 25–40 minutes | 6–10 minutes |
| Brouillons réellement utilisés par les analystes | — | Plus de 70 %, après de légères retouches |
| Données d'alerte sensibles | Risque en cas d'envoi vers une IA grand public | Restent à l'intérieur de la banque |
Le problème. Les analyses de sécurité révélaient des milliers de problèmes. Les équipes corrigeaient ce qui obtenait le score brut de gravité le plus élevé, ce qui conduisait souvent à de mauvaises priorités. Quand une faille faisait la une, répondre à « sommes-nous exposés ? » prenait des jours, et les fenêtres de maintenance en usine sont rares et coûteuses.
Ce que nous avons mis en place. Un assistant connecté aux outils d'analyse existants de l'usine et à l'inventaire des équipements. Aegis-1 produit une liste hebdomadaire « à corriger en priorité » avec des justifications en langage clair, des mémos rapides répondant à « cette faille fait la une : nos machines sont-elles concernées ? » et des brouillons de tickets de réparation une fois qu'une personne a donné son accord. La notation du risque reste confiée à un logiciel classique et déterministe ; Aegis-1 explique et hiérarchise à partir de ces données, rattachées aux équipements réellement en service.
| Avant | Après | |
|---|---|---|
| Élaboration de la liste hebdomadaire des corrections prioritaires | 2–3 jours de temps d'expert | 3–5 heures de relecture d'un brouillon |
| Répondre à « sommes-nous concernés ? » sur une faille d'actualité | 1–3 jours | ~15–30 minutes |
| Noms d'équipements erronés dans les rapports | Un risque lié aux tableurs manuels | Bloqués automatiquement |
Le problème. L'équipe livrait du code chaque semaine, mais la revue de sécurité intervenait tard. Les scanners automatiques généraient tant de bruit que les développeurs avaient appris à les ignorer. Par ailleurs, la politique de l'entreprise interdisait de confier le code propriétaire aux outils d'IA grand public. L'équipe de sécurité était devenue un goulot d'étranglement.
Ce que nous avons mis en place. Un assistant privé intégré au processus habituel de revue de code. Sur chaque modification proposée, Aegis-1 examine ce qui a changé, formule quelques commentaires vraiment utiles, suggère un correctif et une façon de le tester, et peut proposer une première analyse des menaces pour un nouveau service. L'équipe de sécurité continue de fixer la gravité et d'accorder les exceptions ; les développeurs continuent de décider du moment de la livraison.
| Avant | Après | |
|---|---|---|
| Premier retour de sécurité utile | Plusieurs jours, dans l'attente d'un relecteur | Quelques minutes, automatiquement |
| Commentaires pris en compte par les développeurs | Faible : les outils généraient trop de bruit | ~65–75 %, après ajustement |
| Code propriétaire et IA grand public | Contraire à la politique interne | Tout reste privé |
Le même modèle privé, appliqué au travail quotidien d'une équipe de sécurité opérationnelle.
Classer les alertes et anomalies de journaux du jour en « à examiner maintenant », « routine » et « bruit de fond », raisonnement à l'appui.
Transformer des milliers de résultats d'analyse en une courte liste argumentée « à corriger en priorité », rattachée aux systèmes que vous exploitez réellement.
Un relecteur privé pour chaque modification : des commentaires ciblés, des correctifs proposés et une méthode pour les tester.
Des premières versions de synthèses d'incident, de chronologies et d'étapes de réponse, fondées sur vos propres procédures et prêtes à être finalisées par une personne.
Quand une faille fait la une, une note sur votre exposition réelle dès le matin même, plutôt que plusieurs jours de course contre la montre.
Des notes cohérentes et sourcées sur chaque enquête, avec la traçabilité qu'exigent vos auditeurs et vos régulateurs.
| Banque | Industrie | SaaS / Logiciel | |
|---|---|---|---|
| Ce que nous avons mis en place | Assistant d'enquête sur les alertes | Liste de priorités + mémos d'exposition | Relecteur de code + analyses de risques |
| Qui décide | Confiner ou faire remonter | Corriger ou accepter le risque | Fusionner ou accorder une exception |
| Résultat marquant | 25–40 min → 6–10 min par note | Des jours → des heures pour la liste hebdomadaire | Des jours → des minutes pour un retour |
Notre article de recherche explique pourquoi la sécurité, domaine exigeant, requiert un modèle conçu pour ce domaine dès le premier token : spécialisé, sobre et gouverné de manière responsable.
Une IA de sécurité privée et précise, exécutée là où se trouvent déjà vos données, sous le contrôle permanent de vos équipes.
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