Guide de la page Trust

Utilisez cette page pour examiner le modèle opérationnel de ColleagueAI : sécurité, traitement des données, gouvernance, télémétrie et préparation au lancement.

Centre de confiance · Verify us, don't take our word

Les preuves, au même endroit.

Dans une catégorie bâtie sur la confiance, nous préférons que vous vérifiiez. Cette page rassemble ce que nous pouvons montrer aujourd'hui : comment fonctionne le CAI Score, où s'exécutent les agents, quelles données nous traitons et ne traitons pas, qui sont nos sous-traitants et comment nous joindre au sujet de la sécurité. Lorsque nous n'avons pas encore quelque chose (une attestation tierce, un témoignage client public) nous le disons, au lieu de laisser entendre le contraire.

Méthodologie du CAI Score

Le CAI Score est un cadre de certification pour agents IA : une classification des risques à cinq niveaux qui définit précisément ce qu'un agent fait seul et où un humain nommé reste responsable, puis l'étaye pour l'audit. À lire de bas en haut : plus le niveau est élevé, plus un agent peut agir, et plus le cadre intègre autour de lui de supervision humaine, de journalisation et de responsabilité.

L1 · Assiste

Informe et répond. N'entreprend aucune action et ne modifie aucun enregistrement. L'humain fait le travail ; l'agent le rend simplement plus rapide à trouver et à comprendre. Rôle de l'humain : fait tout.

L2 · Rédige

Produit un livrable (un document, une requête, un rapport, un message de prospection) pour relecture et approbation par un humain. Rien de ce que produit l'agent n'est utilisé tant qu'une personne n'a pas validé. Rôle de l'humain : relit & approuve.

L3 · Opère

Exécute des actions routinières à faible risque dans un flux délimité, classer, router, traiter, journaliser. Les exceptions et tout ce qui sort de l'ordinaire sont confiés à un humain. Chaque action est horodatée. Rôle de l'humain : gère les exceptions.

L4 · Décide (supervisé)

Soutient les décisions et les contrôles dans des processus à enjeux élevés, conformité, contrats, sécurité, double regard. Un humain nommé reste responsable de la décision ; l'agent l'assiste et l'étaye. Conçu pour le contrôle des processus à haut risque. Rôle de l'humain : reste responsable.

L5 · Autonome

Agit de façon indépendante dans des garde-fous fermes et pré-approuvés. Réservé au plus haut niveau de certification, et utilisé aujourd'hui par aucun agent de ce catalogue. Rôle de l'humain : définit les garde-fous.

Le catalogue actuel est livré aux niveaux L2-L4. Les agents L4 requièrent une validation de la direction avant la mise en service. Les classifications sont attribuées par Colleague AI dans ce cadre ; aucun évaluateur externe n'est encore engagé, et nous ne revendiquons pas d'attestations de tiers que nous ne détenons pas.

Architecture : où les agents s'exécutent et où les données restent

Les agents s'exécutent dans votre propre parc Microsoft Copilot Studio, Power Automate et Azure: votre tenant, votre modèle d'identité, votre périmètre de données. Colleague AI n'héberge que le plan de contrôle de la gouvernance : scores, politiques et métadonnées d'audit. Aucune donnée métier du client n'est traitée de notre côté. Chaque action d'agent dans votre tenant est journalisée, horodatée et traçable, conçue pour soutenir la gouvernance et la revue juridique au regard de cadres tels que l'EU AI Act, la DORA et l'ISO/IEC 42001.

Points de preuve du déploiement en entreprise

ColleagueAI se positionne comme une couche de packages d'agents gouvernés, et non comme un espace de travail SaaS partagé pour le contenu métier du client. Dans un déploiement d'entreprise standard, le client contrôle le tenant, le périmètre d'identité, les sources de données, le point de terminaison du modèle, la configuration d'exécution et les preuves d'audit.

Ce que ce site web traite lui-même

Sous-traitants

ProviderPurposeDonnées concernées
VercelHébergement du site, réseau edge, analyse webJournaux de requêtes standard, métriques d'usage anonymes
StripeTraitement des paiementsDétails de paiement (détenus par Stripe), e-mail de l'acheteur
UpstashMagasin clé-valeur pour les droits et les enregistrements partenairesE-mail de l'acheteur, slugs des agents sous licence, codes partenaires
AnthropicRéponses LLM pour la démo en directTexte de conversation de la démo
Cloudflare R2Stockage et livraison des packages d'agents achetésFichiers du package (aucune donnée personnelle)
SentrySurveillance des erreursContexte technique de l'erreur ; le texte est masqué dans les diagnostics de session
PlausibleAnalyse axée sur la confidentialitéStatistiques d'usage anonymes et sans cookies
Google FontsPolices webRequêtes de polices standard

Pratiques de sécurité

Programme pilote

Nous intégrons des clients pilotes en ce moment. Chaque engagement commence comme le catalogue le promet : l'agent est validé sur vos propres cas avant la mise en service, son ROI est chiffré en amont et les preuves de gouvernance sont produites dès le premier jour, votre premier déploiement est donc aussi votre preuve. Si vous voulez être l'une des preuves que nous publions ici, le marché est le suivant : vous obtenez les conditions pilotes, nous obtenons l'étude de cas (anonymisée et approuvée par vous).

Planifier un entretien pilote

Métadonnées de tokens, pas de contenu métier

CAI Token Economy Monitor : maîtrisez le coût de l'IA avant qu'il ne s'envole.

Les packages d'agents ColleagueAI peuvent inclure une surveillance de l'économie des tokens détenue par le client, qui s'exécute dans l'environnement du client. L'objectif est d'aider les clients à comprendre la consommation de tokens, le coût estimé des modèles/API, les relances, le contexte surdimensionné, les choix de modèles coûteux et les opportunités d'optimisation, tout en gardant les prompts, sorties, documents et contenus métier hors des systèmes ColleagueAI.

Conçu pour capturer

  • ID de l'agent, workflow, niveau CAI, modèle utilisé et horodatage d'exécution
  • Tokens d'entrée, tokens de sortie, coût estimé et indicateurs de budget
  • Statut de succès, d'échec, de relance, d'exception et d'approbation
  • Workflows à forte consommation de tokens, gaspillage répété et signaux de contexte surdimensionné
  • Recommandations d'optimisation pour les modèles de prompt, le niveau de modèle et la taille du contexte

Conçu pour ne pas capturer

  • Contenu des prompts du client
  • Contenu des sorties de l'agent
  • Documents métier ou enregistrements de transactions
  • Données personnelles ou données client sensibles
  • Logique métier confidentielle du client

Le résultat est une gouvernance pratique des coûts de l'IA : les utilisateurs comprennent leur propre consommation, la finance voit le coût avant qu'il ne devienne incontrôlé, et la direction peut déployer à grande échelle les agents qui apportent une valeur mesurable.