Sécurité et gouvernance
Articles sur Sécurité et gouvernance, avec des notes pratiques sur les ontologies métier exécutables, les données gouvernées, les applications et les workflows d’agents.
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PubliéLock-in Power Platform : comment évaluer Dataverse, Azure et l'auto-hébergement
Power Platform est forte quand identité, Teams, Dynamics et facturation vivent dans le même tenant. Si souveraineté, coût à l'échelle ou changements IA vérifiables comptent, examinez les limites de Dataverse et du runtime Azure.
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PubliéLovable est-il sûr pour la production ? Le problème du contrôle d'accès invisible
Lovable est puissant pour prototyper vite. En production, le vrai sujet est de pouvoir relire le contrôle d'accès : RLS, filtres frontend et scanners de sécurité ne sont pas équivalents.
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PubliéOntologie d'entreprise ouverte : qui doit posséder la couche sémantique du métier ?
Entre nov. 2025 et août 2026, cinq plateformes ont livré une couche sémantique métier et la plupart ont ouvert une voie de lecture MCP, en gardant la définition à l'intérieur. Protocole ouvert, définition fermée.
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PubliéAudit EU AI Act : votre runtime d'IA peut-il produire les preuves ?
Quand un auditeur demande le déroulé complet d'une décision IA, la qualité du modèle ne suffit pas. Le runtime doit montrer permissions, preuves, supervision et journal d'audit.
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PubliéCoût des agents IA : comparer prix par action et runtime auto-hébergé
La facturation par action ou par token semble flexible, mais plus un agent devient autonome, plus il appelle d'outils. Le coût doit être lu avec usage, sortie de données, lock-in et exploitation propre.
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PubliéOntologie d'entreprise : pourquoi définition et runtime doivent être ouverts
Ontology MCP est passé en GA en juin 2026 : les éditeurs ont eux-mêmes confié l’interface agent à un protocole ouvert. La définition suit. Seul le runtime est resté fermé — or la portabilité y habite.
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PubliéPourquoi les plateformes AI d’entreprise devraient d’abord être auto-hébergées
Quand l’AI lit les données métier, déclenche des workflows, génère des applications et appelle des outils, l’entreprise doit contrôler le runtime qui gouverne objets, permissions, outils, validations et audit.
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PubliéComment les agents AI travaillent dans les permissions d’entreprise
Les entreprises n’ont pas besoin d’agents AI super-administrateurs. Elles ont besoin d’agents contrôlés, qui héritent des permissions, demandent validation pour les actions risquées et restent auditables.
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