Intégration T2BI-MCP pour une gouvernance IA.

Basé sur mes documents et besoins, j'ai élaboré une proposition de projet de DashBoard complète pour connecter notre tableau de bord T2BI avec le protocole MCP afin de créer un système de gouvernance IA robuste. Voir dans ce document le POC et sa vidéo.

Sources du projet :

https://lecercle.guild4ai.ai/c/espace-technique/model-context-protocol-mcp

https://lecercle.guild4ai.ai/c/espace-technique/projet-de-mise-en-preproduction-du-t2bi-ia-cotations

Architecture - Projet :

Récapitulatif de la solution

La solution proposée intègre :

Un tableau de bord T2BI interactif qui sert d'interface centrale pour visualiser et gérer tous les aspects de la gouvernance IA
Plusieurs serveurs MCP spécialisés qui collectent, analysent et transmettent les données depuis diverses sources vers le tableau de bord
Un système de KPIs complet pour surveiller la conformité, la sécurité, les performances et d'autres aspects critiques de vos initiatives IA
Un mécanisme d'alertes pour vous avertir proactivement des problèmes potentiels

Points forts de la solution

Centralisation : Un point unique pour la gouvernance de toutes vos initiatives IA
Automatisation : Réduction significative du travail manuel grâce aux agents MCP
Adaptabilité : Architecture modulaire qui s'adapte à vos besoins spécifiques
Traçabilité : Historique complet et documentation des actions et décisions

Mise en œuvre :

La solution peut être déployée progressivement, en commençant par un POC ciblé et en évoluant vers un déploiement complet. Les guides fournis vous aideront à chaque étape du processus.

Cette intégration renforcera considérablement votre Centre d'Excellence IA (AI CoE), en lui fournissant les outils nécessaires pour assurer une gouvernance efficace et conforme de vos solutions d'IA.

Pour démarrer, je vous recommande de commencer par le POC du tableau de bord et d'implémenter progressivement les serveurs MCP pour chaque domaine de gouvernance (conformité, sécurité, performance).

Liste des tâches pour le projet d'intégration T2BI et MCP

Analyse des documents

Analyser le document sur le tableau de bord T2BI
Analyser le document sur le Model Context Protocol (MCP)
Analyser le document sur le concept GAI AI CoE
Identifier les points d'intégration possibles entre T2BI et MCP
Résumer les concepts clés et les fonctionnalités

Recherche d'informations complémentaires

Rechercher des informations supplémentaires sur T2BI
Rechercher des informations supplémentaires sur MCP
Rechercher des exemples de gouvernance IA existants
Identifier les meilleures pratiques pour les KPI de gouvernance IA

Conception de l'architecture

Définir l'architecture globale du système
Concevoir le flux de données entre T2BI et MCP
Définir les API et interfaces nécessaires
Identifier les composants techniques requis
Créer un schéma d'architecture

Développement du POC

Mettre en place l'environnement de développement
Développer le backend pour la connexion T2BI-MCP
Implémenter les API nécessaires
Créer les scripts de traitement des données
Tester les fonctionnalités de base

Création de la maquette

Concevoir la structure du tableau de bord
Créer les maquettes des écrans principaux
Intégrer les KPI de gouvernance IA
Concevoir les visualisations de données
Finaliser le design de l'interface utilisateur

Documentation

Documenter l'architecture technique
Créer un guide d'utilisation
Documenter les API et interfaces
Préparer une présentation de la solution
Rédiger un rapport final

Synthèse des documents et points d'intégration T2BI-MCP pour la gouvernance IA.

Résumé des technologies :

T2BI (Tableau de Bord Intelligent)

Le T2BI est une solution de tableau de bord conçue pour la gouvernance et le pilotage. Il offre une interface utilisateur intuitive permettant de visualiser et de gérer des indicateurs clés de performance (KPI). Sa structure modulaire permet d'intégrer différentes sources de données et d'adapter les KPI selon les besoins spécifiques de l'organisation.

MCP (Model Context Protocol)

Le MCP est un protocole ouvert qui standardise la façon dont les applications fournissent du contexte aux modèles de langage (LLM). Il peut être comparé à un "port USB-C pour les applications d'IA", offrant un moyen standardisé de connecter des modèles d'IA à différentes sources de données et outils. Le MCP fonctionne via des serveurs qui exposent des fonctionnalités spécifiques et peut être étendu pour créer des serveurs personnalisés.

AI CoE (Centre d'Excellence en IA)

Un AI CoE est une structure organisationnelle centralisant l'expertise, les ressources et la gouvernance de l'IA. Il sert de centre névralgique pour les initiatives d'IA dans une organisation, facilitant l'adoption de l'IA, réduisant les duplications d'efforts, et établissant des structures de gouvernance pour gérer les questions éthiques et de conformité.

Points d'intégration entre T2BI et MCP pour la gouvernance IA

Architecture d'intégration

Serveur MCP personnalisé pour la gouvernance IA : Développer un serveur MCP spécifique qui collecte des métriques et KPI liés à l'utilisation de l'IA dans l'organisation.
API de connexion : Créer une API qui permet au T2BI de communiquer avec le serveur MCP pour récupérer les données de gouvernance.
Backend T2BI adapté : Modifier le backend du T2BI pour intégrer les données provenant du serveur MCP et les transformer en KPI visualisables.
Domaines et KPI personnalisés : Définir des domaines et KPI spécifiques à la gouvernance IA dans le T2BI.

Flux de données

Le serveur MCP collecte des données auprès de différentes sources (modèles d'IA, applications, logs d'utilisation)
Ces données sont traitées et structurées selon un format compatible avec l'API du T2BI
Le backend du T2BI interroge régulièrement le serveur MCP pour obtenir les données actualisées
Les données sont transformées en KPI et affichées dans le tableau de bord T2BI

KPI potentiels pour la gouvernance IA

Utilisation des modèles : Fréquence d'utilisation, temps de réponse, coûts associés
Conformité : Respect des politiques de gouvernance, détection d'utilisations non conformes
Performance : Précision des modèles, taux d'erreur, satisfaction utilisateur
Risques : Identification des risques potentiels, alertes de sécurité
Éthique : Mesures de biais, équité algorithmique, transparence

Bénéfices de l'intégration

Centralisation de la gouvernance : Un point unique pour surveiller et gérer l'utilisation de l'IA
Visibilité en temps réel : Suivi des KPI et alertes en cas de problèmes
Prise de décision facilitée : Données structurées et visualisées pour aider à la prise de décision
Conformité améliorée : Suivi automatisé du respect des politiques de gouvernance
Adaptabilité : Possibilité d'ajouter de nouveaux KPI et sources de données selon l'évolution des besoins

Analyse du document sur le Concept GAI AI CoE

Concept général

Le document présente le concept d'un Centre d'Excellence en IA (AI CoE), qui est une structure organisationnelle centralisant l'expertise, les ressources et la gouvernance de l'IA. Il sert de centre névralgique pour les initiatives d'IA dans une organisation.

Objectifs et importance

Faciliter l'adoption de l'IA en rationalisant les initiatives
Réduire les duplications d'efforts
Se concentrer sur les projets ayant des résultats commerciaux significatifs
Établir des structures de gouvernance pour gérer les questions éthiques et de conformité
Favoriser la collaboration et le partage des connaissances

Structure et composants

Le document présente plusieurs aspects de la mise en place d'un AI CoE :

KITs (3 mentionnés)

IA, Chatbot, Copilot, Teams
Sécurité
Gouvernance

Processus d'audit

Évaluation des risques organisationnels liés à l'IA
Documentation des stratégies de gouvernance en IA
Application des stratégies de gouvernance
Surveillance des risques organisationnels associés
Aspects liés à l'IA, la sécurité, les réseaux et la gouvernance

Bilan et administration

Administration des solutions
Plan de reprise d'activités
Sauvegardes

Adaptation et mise en œuvre

Adaptation de l'IA dans l'organisation
Outils et matériels nécessaires
Plans de formation
Plan de gouvernance adapté à la taille de l'entreprise

Services et maintenance

Abonnements aux services, outils et matériels
Mise à jour à distance
Accompagnement à distance
Plan de visites et maintenance
Services connexes

Points d'intégration potentiels avec T2BI et MCP

Le AI CoE nécessite des outils de gouvernance pour surveiller et gérer les initiatives d'IA
Les KPI de gouvernance IA pourraient être visualisés via un tableau de bord T2BI
Le MCP pourrait servir à collecter des données sur l'utilisation de l'IA dans l'organisation
L'audit et la surveillance des risques pourraient être automatisés via l'intégration T2BI-MCP

Proposition de POC

Je vous propose un POC (Proof of Concept) qui démontre comment le T2BI peut utiliser MCP pour collecter et visualiser des KPIs de gouvernance IA. Voici comment nous pourrions structurer cette solution:

Vidéo du POC :

Architecture d'intégration T2BI-MCP pour la gouvernance IA :

Points forts

Approche modulaire - La séparation en trois serveurs MCP spécialisés (Governance, Security, Performance) permet une division claire des responsabilités et facilite la maintenance.
Couverture complète des KPIs - Le tableau des KPIs proposés couvre les aspects essentiels de la gouvernance IA: conformité, sécurité, éthique, performance et opérations.
Architecture évolutive - Le design basé sur des conteneurs Docker avec orchestration Kubernetes offre une excellente scalabilité.
Sécurité robuste - L'implémentation d'OAuth2, JWT, HTTPS et RBAC forme une solide couche de sécurité.
Flux de données bien défini - Le processus de collecte → traitement → analyse → visualisation → action est logique et complet.

Points d'amélioration

Détails d'implémentation - Le document manque de précisions sur l'implémentation concrète de l'API entre T2BI et MCP, notamment les structures de données échangées.
Gestion des données historiques - Peu d'informations sur les politiques de rétention des données ou la gestion du cycle de vie des informations.
Stratégie de sauvegarde - Aucune mention d'une stratégie de backup ou de reprise après sinistre.
Intégration avec l'existant - Le document ne précise pas comment cette architecture s'intègre aux systèmes existants de l'organisation.
Monitoring de l'infrastructure - Il serait utile d'ajouter un composant dédié à la surveillance de l'infrastructure elle-même.

Recommandations

Ajouter un composant pour la gestion du cycle de vie des données (archivage, purge).
Spécifier les formats d'échange de données entre les composants (JSON, Protobuf, etc.).
Intégrer un système de monitoring d'infrastructure (Prometheus/Grafana).
Ajouter des détails sur le plan de déploiement progressif et les tests.
Prévoir une documentation détaillée sur l'intégration avec les systèmes existants.

Cette architecture constitue une base solide pour une gouvernance IA complète, avec une bonne vision des extensions futures possibles. L'approche par conteneurs facilitera l'évolution et l'adaptation aux nouveaux besoins réglementaires.

Voici un projet de diagramme qui illustre l'architecture d'intégration T2BI-MCP pour la Gouvernance IA. J'ai représenté:

kubernetes/dashboard: General-purpose web UI for Kubernetes clusters
1. https://github.com/kubernetes/dashboard
En haut: L'Interface Utilisateur T2BI qui sert de point d'accès principal aux utilisateurs
Au milieu: Les trois Serveurs MCP spécialisés :
- MCP-Governance (en vert)
- MCP-Security (en rouge)
- MCP-Performance (en orange)
  - d’autres pourrons y être adjoints.
En dessous: La Couche de stockage et d'analyse avec:
- Base de données de métriques
- Entrepôt de données
- Système de journalisation
Plus bas: Le Système d'alerte et de notification qui communique avec les composants ci-dessus
Sur les côtés:
- À gauche: Les sources de données externes
- À droite: Les composants de sécurité (OAuth2, JWT, HTTPS, RBAC)
En bas: Les informations sur le déploiement (Docker, Kubernetes) et les technologies utilisées (Node.js, React, MongoDB, Redis)
1. https://github.com/ckreiling/mcp-server-docker
2. https://github.com/kubernetes/dashboard

Les flèches représentent les flux de données et d'API entre les différents composants, illustrant le cycle complet de collecte, traitement, analyse, visualisation et action mentionné dans le document.

MCP : comment automatiser l'IA en quelques clics (ou presque)

modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers

honeycombio/honeycomb-mcp: Allows Honeycomb Enterprise customers to query and analyze their data, alerts, dashboards, and more; and cross-reference production behavior with the codebase.

grafana/mcp-grafana: MCP server for Grafana

Service accounts | Grafana documentation

Docker monitoring made easy | Grafana Labs