Avant d'accélérer, savoir où l'on en est. Atlas audite vos systèmes d'IA, vos données et votre conformité — pour transformer les zones d'ombre en plan d'action priorisé, prêt pour l'AI Act.
Entre les systèmes d'IA qui se multiplient et un cadre réglementaire qui se durcit (AI Act, RGPD), beaucoup d'organisations avancent sans visibilité sur leurs risques réels. Notre audit établit un état des lieux factuel : ce qui fonctionne, ce qui expose, ce qu'il faut corriger en priorité — sans jargon.
Évaluation de la stratégie, des compétences, de la gouvernance et de la culture IA face aux standards du marché.
Qualité, disponibilité, gouvernance et traçabilité des données qui alimentent vos cas d'usage IA.
Évaluation rigoureuse : exactitude, robustesse, hallucinations, dérive, coûts d'inférence et latence.
Inventaire et classification des systèmes par niveau de risque, obligations associées et écarts à combler.
Bases légales, minimisation, durées de conservation, droits des personnes et analyses d'impact (AIPD).
Détection des biais, sécurité des systèmes (prompt injection, fuite de données), explicabilité et plan de mitigation.
Périmètre, parties prenantes et inventaire exhaustif des systèmes d'IA, modèles, jeux de données et usages.
Entretiens, revue de la documentation, analyse du code et des données, tests sur les modèles en conditions réelles.
Notation par dimension, classification AI Act par niveau de risque, cartographie des écarts et des expositions.
Rapport clair pour la direction, recommandations priorisées et feuille de route de remédiation chiffrée.
Si vous concevez, déployez ou utilisez des systèmes d'IA dans l'UE, très probablement. L'audit identifie vos systèmes, les classe par niveau de risque (inacceptable, élevé, limité, minimal) et précise les obligations qui s'appliquent à chacun ainsi que les délais.
Oui. Les copilotes et assistants du marché entrent dans le périmètre : usages, données envoyées aux fournisseurs, paramétrage, risques de fuite et conformité contractuelle sont évalués au même titre que vos modèles internes.
Une synthèse pour la direction, un scoring par dimension, l'inventaire classé AI Act, la liste des risques avec leur criticité, et un plan de remédiation priorisé et chiffré que vos équipes peuvent exécuter immédiatement.
Un premier échange pour cadrer le périmètre de votre audit IA et vos enjeux de conformité.