Transformer l'Entreprise avec l'IA
Runtime de protection sémantique des données pour systèmes IA. Moteur de règles, détection de PII et tokenisation réversible entre votre application et n'importe quel LLM.
Les systèmes LLM en production partagent une même classe d'échecs : des PII fuient dans les prompts et les sorties, des données hallucinées atteignent les clients, des textes générés violent les règles de communication. Les filtres ad hoc règlent un incident et cassent au cas limite suivant. Le RGPD en fait un problème d'architecture, pas de rustines.
OGuardAI s'exécute comme filtre synchrone dans le chemin requête-réponse du LLM. Trois couches de validation : classification des contenus contre des règles YAML rechargeables à chaud, détection de PII combinant pattern matching et reconnaissance d'entités nommées, et tokenisation sémantique qui remplace les valeurs sensibles par des tokens réversibles, si bien que le modèle ne voit jamais les données brutes. La restitution suit la politique de chaque canal de sortie.
Architecture système: LLM Response, OGuardAI, Policy Check, Pass, Deliver to User, Violation, Content Classifier, PII Found?, Yes, Redact / Tokenize, No, Block + Reason, Upstream Retry
Les garde-fous ne fonctionnent que s'ils s'exécutent avant que le modèle voie les données et avant que la sortie atteigne un utilisateur. OGuardAI est en ligne plutôt qu'un audit a posteriori, acceptant un coût de latence faible et borné pour une application impossible à contourner.
Le caviardage détruit le contexte dont un modèle a besoin pour bien répondre. OGuardAI remplace les valeurs sensibles par des tokens préservant la structure, donc le modèle raisonne sur un texte cohérent et ne voit jamais de données brutes. La restauration suit la politique par canal de sortie, ce qui fait du coffre de tokens l'actif à sécuriser.
Les règles de communication et de données changent plus vite que les cycles de release. Les politiques sont en YAML rechargé sans redémarrage, donc l'exploitation peut durcir ou assouplir les règles en direct.
Les expressions régulières attrapent les formats connus ; la reconnaissance d'entités nommées attrape la PII contextuelle qu'un motif manque. Les deux ensemble augmentent le rappel plutôt que de parier sur une seule technique.
Une couche de garde-fous réutilisable et agnostique du framework, qui fait de l'IA conforme au RGPD une infrastructure plutôt qu'un pompier par projet. Produit propriétaire Oronts ; l'architecture est documentée dans notre guide sur les fuites de données.
OGuardAI s'insère dans la pile IA d'un client comme la couche entre l'application et n'importe quel fournisseur de modèle.