Matrice complète de Commandes “Audit Interne”

Matrice complète Commandes × Groupes × Responsables × Risques :

Elle est directement exploitable dans GRCA100 / UGAIA© / AFEES©, et structurée pour intégration immédiate dans un tableau Excel, une fiche COMEX ou une infographie A3. Matrice “Audit Interne” automatisée avec exemple de la procédure en fin de ce document.

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🧩 Matrice complète : Commandes × Groupes × Responsables × Risques

📌 Légende rapide

• Groupe = un des 13 groupes GRCA100
• Responsable = rôle maître du contrôle
• Risque = risque principal si la commande est mal exécutée ou non appliquée

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🧱 1. Bloc STRUCTURE (Rôles, groupes, permissions)

Commande	Groupe concerné	Responsable	Risques principaux
set-governance-policy	106 Gouvernance	Responsable Gouvernance	Gouvernance floue, dérives, non‑conformité IA‑Act
create-group	106 Gouvernance	Admin Communauté	Mauvaise segmentation, confusion des flux
set-role	106 Gouvernance	Admin + Gouvernance	Accès inadaptés, escalade non maîtrisée
set-permission	106 Gouvernance	Gouvernance + RSSI	Sur‑exposition des données, fuite d’information
assign-group-owner	106 Gouvernance	Gouvernance	Absence de responsabilité, zones grises
set-escalation-path	106 Gouvernance	Gouvernance + RSSI + DPO	Incidents non traités, retards, sanctions

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🔐 2. Bloc IDENTITÉS & ACCÈS

Commande	Groupe concerné	Responsable	Risques principaux
add-member	Tous	Admin	Ajout non contrôlé, infiltration
remove-member	Tous	Admin	Accès résiduels, comptes dormants
promote-member	106 / 111	Gouvernance	Sur‑délégation, privilèges excessifs
demote-member	106	Gouvernance	Conflits, perte de traçabilité
audit-member	105 Audit	RSSI + Audit	Actions non tracées, fraude interne
lock-account	105 Audit	RSSI	Compromission persistante
rotate-keys	109 Installations Techniques	RSSI + Tech Lead	Clés compromises, accès illégitimes

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🛡️ 3. Bloc SÉCURITÉ & CONFORMITÉ

Commande	Groupe concerné	Responsable	Risques principaux
enable-logging	109 Installations Techniques	Tech Lead	Absence de preuves, impossibilité d’audit
set-data-classification	107 Réglementaire & Juridique	DPO	Traitement illégal, fuite de données
set-retention-policy	107	DPO	Non‑conformité RGPD, sanctions
enable-audit-mode	105 Audit	RSSI + Audit	Absence de traçabilité, IA non contrôlée
run-compliance-check	112 Matrices	Audit + Gouvernance	Non‑conformité IA‑Act / RGPD
set-risk-level	112 Matrices	Gouvernance + COMEX	Mauvaise catégorisation des systèmes IA

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⚙️ 4. Bloc TECHNIQUE (Docker, API, Monitoring)

Commande	Groupe concerné	Responsable	Risques principaux
deploy-service	109 Installations Techniques	Tech Lead	Déploiement instable, faille de config
restart-service	109	Tech Lead	Interruption de service
check-health	109	Tech Lead	Détection tardive des incidents
update-container	109	Tech Lead	Vulnérabilités non corrigées
scan-vulnerabilities	105 Audit Cybersécurité	RSSI	Exploitation de failles
export-logs	105 / 109	RSSI + Audit	Perte de preuves, logs incomplets
generate-report	111 COMEX	Gouvernance + Audit	Mauvaise décision stratégique

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🔄 5. Bloc FLUX & REPORTING

Commande	Groupe concerné	Responsable	Risques principaux
define-workflow	108 Ateliers & Conférences	Gouvernance	Processus incohérents, erreurs humaines
map-flows	104 Architectures G10	Architecte	Flux non maîtrisés, fuite de données
publish-dashboard	111 COMEX	Gouvernance + COMEX	Mauvaise visibilité, décisions biaisées
schedule-review	106 Gouvernance	Gouvernance	Absence de revue, dérive progressive

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📚 6. Bloc DOCUMENTATION & TRAÇABILITÉ

Commande	Groupe concerné	Responsable	Risques principaux
create-governance-record	103 Communication	Gouvernance	Absence de preuve documentaire
update-governance-record	103	Gouvernance	Versions contradictoires
archive-record	103	Gouvernance + DPO	Perte d’historique, non‑conformité
validate-matrix	112 Matrices	Audit + Gouvernance	Matrices non fiables
publish-guideline	103 Communication	Gouvernance	Mauvaise diffusion, non‑application

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🎯 Synthèse COMEX (ultra‑condensée)

Domaine	Commandes clés	Risque majeur
Structure	set-governance-policy, set-role	Gouvernance faible
Identités	add/remove-member, rotate-keys	Compromission
Sécurité	enable-logging, audit-mode	Absence de preuves
Technique	deploy-service, update-container	Vulnérabilités
Flux	define-workflow, dashboards	Mauvaise décision
Documentation	validate-matrix, archive	Non‑conformité

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Version “Audit Interne” :

C’est‑à‑dire la matrice opérationnelle, pondérée, scorable, RACI‑ready, directement exploitable dans GRCA100 / UGAIA / Guild4AI / AFEES.

C’est la version qui est a utiliser pour :

• piloter un audit interne,
• mesurer la maturité,
• identifier les risques,
• générer un plan d’action,
• produire un reporting COMEX.

Ici la structure premium, prête à injecter dans ton Excel automatisé ou dans ton pipeline PowerShell.

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🧩 Matrice “Audit Interne” – Commandes × Groupes × RACI × Risques × Scoring

📌 Colonnes standardisées (format GRCA100 Audit Interne)

Voici la structure exacte que tu vas utiliser :

• Commande
• Groupe
• RACI (R = Responsable, A = Accountable, C = Consulted, I = Informed)
• Risque principal
• Criticité (1–5)
• Probabilité (1–5)
• Score Risque = Criticité × Probabilité
• Preuves attendues
• Actions correctives
• Délai
• Statut

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🧱 1. Bloc STRUCTURE

Commande	Groupe	RACI	Risque	Crit.	Prob.	Score	Preuves	Actions
set-governance-policy	106 Gouvernance	R: Gouvernance / A: COMEX / C: RSSI / I: Tous	Gouvernance floue	5	3	15	Politique validée, versionnée	Formaliser, publier, diffuser
set-role	106	R: Gouvernance	Accès inadaptés	4	3	12	Registre des rôles	Revue trimestrielle
set-permission	106	R: Gouvernance / C: RSSI	Sur‑exposition	5	4	20	Matrice des permissions	Réduire privilèges
assign-group-owner	106	R: Gouvernance	Absence de responsabilité	4	2	8	Nomination officielle	Désigner un owner

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🔐 2. Bloc IDENTITÉS & ACCÈS

Commande	Groupe	RACI	Risque	Crit.	Prob.	Score	Preuves	Actions
add-member	Tous	R: Admin	Infiltration	5	2	10	Journal d’ajout	Validation double
remove-member	Tous	R: Admin	Accès résiduels	5	4	20	Registre des départs	Désactivation immédiate
rotate-keys	109	R: RSSI	Clés compromises	5	3	15	Preuve rotation	Automatiser rotation

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🛡️ 3. Bloc SÉCURITÉ & CONFORMITÉ

Commande	Groupe	RACI	Risque	Crit.	Prob.	Score	Preuves	Actions
enable-logging	109	R: Tech Lead / C: RSSI	Absence de preuves	5	4	20	Logs Loki/Grafana	Activer logging complet
enable-audit-mode	105	R: Audit	IA non contrôlée	5	3	15	Mode audit actif	Activer systématiquement
run-compliance-check	112	R: Audit	Non‑conformité IA‑Act	5	3	15	Matrices validées	Revue mensuelle

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⚙️ 4. Bloc TECHNIQUE

Commande	Groupe	RACI	Risque	Crit.	Prob.	Score	Preuves	Actions
deploy-service	109	R: Tech Lead	Déploiement instable	4	3	12	Logs déploiement	Standardiser
update-container	109	R: Tech Lead	Vulnérabilités	5	4	20	Versioning images	Mettre à jour
scan-vulnerabilities	105	R: RSSI	Exploitation de failles	5	3	15	Rapport scan	Corriger failles

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🔄 5. Bloc FLUX & REPORTING

Commande	Groupe	RACI	Risque	Crit.	Prob.	Score	Preuves	Actions
define-workflow	108	R: Gouvernance	Processus incohérents	4	3	12	Workflow documenté	Normaliser
publish-dashboard	111	R: Gouvernance	Mauvaise décision	5	2	10	Dashboard publié	Vérifier données

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📚 6. Bloc DOCUMENTATION

Commande	Groupe	RACI	Risque	Crit.	Prob.	Score	Preuves	Actions
validate-matrix	112	R: Audit	Matrices non fiables	5	3	15	Matrice validée	Revue mensuelle
archive-record	103	R: Gouvernance / DPO	Perte d’historique	4	2	8	Archive versionnée	Archiver

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🎯 Synthèse Audit Interne (format COMEX)

• 3 commandes critiques (Score ≥ 20)

  • set-permission
  • remove-member
  • enable-logging
  • update-container

• Risques majeurs

  • Sur‑exposition des données
  • Absence de preuves d’audit
  • Vulnérabilités non corrigées
  • Accès résiduels

• Actions prioritaires

  • Revue des permissions
  • Rotation des clés
  • Activation logging complet
  • Mise à jour des conteneurs

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Le mode opérationnel.

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🧩 Objectif

Un script PowerShell qui :

• définit la matrice Audit Interne (Commandes × Groupes × RACI × Risques × Scoring)
• calcule automatiquement le Score
• exporte en CSV ou Excel‑ready (pour ton pipeline existant)

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🧾 Script PowerShell – Matrice “Audit Interne” automatisée

# ================================
# GRCA100 - Matrice Audit Interne
# Commandes × Groupes × RACI × Risques × Scoring
# Erol GIRAUDY v5 2026 avril 17
# Tests fonctionnels valides
# ================================
# ================================
# Commentaires
# Il faut remplacer xxxxx par le nom adéquate
# Erol GIRAUDY v5 2026 mai 11
# et ajouter les csv et xlsx dans le même répertoire
# ================================
$source = "C:\Users\xxxxx\Matrice_AuditInterne_GRCA100.csv"
$clean  = "C:\Users\xxxxx\Matrice_AuditInterne_GRCA100_clean.csv"
$xlsx   = "C:\Users\xxxxx\Matrice_AuditInterne_GRCA100.xlsx"
$pdf    = "C:\Users\xxxxx\Matrice_AuditInterne_GRCA100_COMEX.pdf"

# Matrice d'appartenance Groupe -> Axe radar
$axeParCode = @{
    '106' = 'Gouvernance'
    '122' = 'Gouvernance'
    '109' = 'Sécurité'
    '120' = 'Sécurité'
    '112' = 'Conformité'
    '115' = 'Souveraineté'
    '118' = 'Résilience'
}

# Poids pour score global (M1)
$poidsAxes = @{
    'Gouvernance'   = 0.30
    'Sécurité'      = 0.25
    'Conformité'    = 0.20
    'Souveraineté'  = 0.15
    'Résilience'    = 0.10
}

# ------------------------------------------------------------
# 1. Vérification du fichier source
# ------------------------------------------------------------
if (-not (Test-Path $source)) {
    Write-Host "Fichier introuvable : $source" -ForegroundColor Red
    exit
}

# ------------------------------------------------------------
# 2. Import brut + détection colonnes corrompues
# ------------------------------------------------------------
$raw = Import-Csv -Path $source

if (-not $raw -or $raw.Count -eq 0) {
    Write-Host "Le CSV source est vide ou illisible." -ForegroundColor Red
    exit
}

$colCrit  = ($raw[0].PSObject.Properties.Name | Where-Object { $_ -match "Critic" })
$colProb  = ($raw[0].PSObject.Properties.Name | Where-Object { $_ -match "Prob" })
$colDelai = ($raw[0].PSObject.Properties.Name | Where-Object { $_ -match "D.l" })

# ------------------------------------------------------------
# 3. Reconstruction propre + correction Commande vide
# ------------------------------------------------------------
$compteurCommande = 1

$fixed = foreach ($row in $raw) {

    $commande = $row.Commande
    if ([string]::IsNullOrWhiteSpace($commande)) {
        $commande = ('GRCA100-{0:000}' -f $compteurCommande)
        $compteurCommande++
    }

    [PSCustomObject]@{
        Commande     = $commande
        Groupe       = $row.Groupe
        R            = $row.R
        A            = $row.A
        C            = $row.C
        I            = $row.I
        Risque       = $row.Risque
        Criticite    = $row.$colCrit
        Probabilite  = $row.$colProb
        Preuves      = $row.Preuves
        Actions      = $row.Actions
        Delai        = if ($colDelai) { $row.$colDelai } else { $row.'Délai' }
        Statut       = $row.Statut
    }
}

# ------------------------------------------------------------
# 4. Export CSV propre en UTF‑8 BOM
# ------------------------------------------------------------
$fixed | Export-Csv -Path $clean -NoTypeInformation -Encoding UTF8

$bytes = [System.IO.File]::ReadAllBytes($clean)
$bom   = [byte[]](0xEF,0xBB,0xBF)
[System.IO.File]::WriteAllBytes($clean, $bom + $bytes)

Write-Host "CSV nettoyé et réécrit en UTF‑8 BOM :" -ForegroundColor Green
Write-Host $clean

# ------------------------------------------------------------
# 5. Scoring dynamique
# ------------------------------------------------------------
$data = Import-Csv -Path $clean

$scored = foreach ($row in $data) {

    $crit = $row.Criticite -as [int]
    $prob = $row.Probabilite -as [int]

    if (-not $crit) { $crit = 0 }
    if (-not $prob) { $prob = 0 }

    $score = $crit * $prob

    $niveau = switch ($score) {
        {$_ -ge 20} { "Critique"; break }
        {$_ -ge 15} { "Élevé"; break }
        default     { "Modéré"; break }
    }

    $axe = $null
    if ($row.Groupe -and $axeParCode.ContainsKey($row.Groupe)) {
        $axe = $axeParCode[$row.Groupe]
    }

    [PSCustomObject]@{
        Commande     = $row.Commande
        Groupe       = $row.Groupe
        AxeRadar     = $axe
        R            = $row.R
        A            = $row.A
        C            = $row.C
        I            = $row.I
        Risque       = $row.Risque
        Criticite    = $crit
        Probabilite  = $prob
        ScoreRisque  = $score
        NiveauRisque = $niveau
        Preuves      = $row.Preuves
        Actions      = $row.Actions
        Delai        = $row.Delai
        Statut       = $row.Statut
    }
}

# ------------------------------------------------------------
# 6. Synthèse console
# ------------------------------------------------------------
$nbCritiques = ($scored | Where-Object NiveauRisque -eq 'Critique').Count
$nbEleves    = ($scored | Where-Object NiveauRisque -eq 'Élevé').Count
$nbModeres   = ($scored | Where-Object NiveauRisque -eq 'Modéré').Count

Write-Host ""
Write-Host "=== SYNTHÈSE SCORING ===" -ForegroundColor Cyan
Write-Host "Critiques : $nbCritiques" -ForegroundColor Red
Write-Host "Élevés    : $nbEleves"    -ForegroundColor Yellow
Write-Host "Modérés   : $nbModeres"   -ForegroundColor Green

Write-Host ""
Write-Host "=== ALERTES CRITIQUES ===" -ForegroundColor Red
$scored | Where-Object { $_.ScoreRisque -ge 20 } |
    Format-Table Commande, Risque, ScoreRisque, Actions -AutoSize

# ------------------------------------------------------------
# 7. Préparation des données radar + KPI COMEX
# ------------------------------------------------------------
$axes = 'Gouvernance','Sécurité','Conformité','Souveraineté','Résilience'

$axesScores = @{}
foreach ($axe in $axes) {
    $items = $scored | Where-Object { $_.AxeRadar -eq $axe -and $_.ScoreRisque -gt 0 }
    if ($items.Count -gt 0) {
        $axesScores[$axe] = [math]::Round(($items | Measure-Object -Property ScoreRisque -Average).Average,2)
    } else {
        $axesScores[$axe] = 0
    }
}

$scoreGlobal = 0
foreach ($axe in $axes) {
    $scoreGlobal += $axesScores[$axe] * $poidsAxes[$axe]
}
$scoreGlobal = [math]::Round($scoreGlobal,2)

# ------------------------------------------------------------
# 8. Nettoyage Excel / fichiers existants
# ------------------------------------------------------------
Get-Process excel -ErrorAction SilentlyContinue | Stop-Process -Force -ErrorAction SilentlyContinue
Start-Sleep -Milliseconds 300

if (Test-Path $xlsx) { Remove-Item $xlsx -Force; Start-Sleep -Milliseconds 200 }
if (Test-Path $pdf)  { Remove-Item $pdf  -Force; Start-Sleep -Milliseconds 200 }

# ------------------------------------------------------------
# 9. Excel : création des 3 onglets
# ------------------------------------------------------------
$excel = New-Object -ComObject Excel.Application
$excel.Visible = $false
$excel.DisplayAlerts = $false

$wb = $excel.Workbooks.Add()

$wsAudit = $wb.Worksheets.Item(1)
$wsAudit.Name = "AuditInterne"

$wsSynth = $wb.Worksheets.Add()
$wsSynth.Name = "Synthese COMEX"

$wsHeat = $wb.Worksheets.Add()
$wsHeat.Name = "Heatmap GRCA100"

# ------------------------------------------------------------
# 10. Remplissage AuditInterne
# ------------------------------------------------------------
$headers = $scored[0].PSObject.Properties.Name
for ($i=0; $i -lt $headers.Count; $i++) {
    $wsAudit.Cells.Item(1, $i+1).Value2 = "$($headers[$i])"
    $wsAudit.Cells.Item(1, $i+1).Font.Bold = $true
}

$rowIndex = 2
foreach ($item in $scored) {
    $col = 1
    foreach ($prop in $headers) {
        $wsAudit.Cells.Item($rowIndex, $col).Value2 = "$($item.$prop)"
        $col++
    }
    $rowIndex++
}

$wsAudit.UsedRange.EntireColumn.AutoFit()
$excel.ActiveWindow.SplitRow = 1
$excel.ActiveWindow.FreezePanes = $true

$colScore = ($headers.IndexOf('ScoreRisque') + 1)
if ($colScore -gt 0) {
    $rangeScore = $wsAudit.Range(
        $wsAudit.Cells.Item(2, $colScore),
        $wsAudit.Cells.Item($rowIndex-1, $colScore)
    )

    $fc1 = $rangeScore.FormatConditions.Add(
        [Microsoft.Office.Interop.Excel.XlFormatConditionType]::xlCellValue,
        [Microsoft.Office.Interop.Excel.XlFormatConditionOperator]::xlGreaterEqual,
        "20"
    )
    $fc1.Interior.Color = 255

    $fc2 = $rangeScore.FormatConditions.Add(
        [Microsoft.Office.Interop.Excel.XlFormatConditionType]::xlCellValue,
        [Microsoft.Office.Interop.Excel.XlFormatConditionOperator]::xlGreaterEqual,
        "15"
    )
    $fc2.Interior.Color = 49407

    $fc3 = $rangeScore.FormatConditions.Add(
        [Microsoft.Office.Interop.Excel.XlFormatConditionType]::xlCellValue,
        [Microsoft.Office.Interop.Excel.XlFormatConditionOperator]::xlLess,
        "15"
    )
    $fc3.Interior.Color = 5287936
}

# ------------------------------------------------------------
# 11. Synthèse COMEX : KPI + radar
# ------------------------------------------------------------
$row = 1
$wsSynth.Cells.Item($row,1).Value2 = "Synthèse COMEX GRCA100"
$wsSynth.Cells.Item($row,1).Font.Bold = $true
$wsSynth.Cells.Item($row,1).Font.Size = 14
$row += 2

$wsSynth.Cells.Item($row,1).Value2 = "Score global de maturité"
$wsSynth.Cells.Item($row,2).Value2 = "$scoreGlobal"
$row++

$wsSynth.Cells.Item($row,1).Value2 = "Risques critiques"
$wsSynth.Cells.Item($row,2).Value2 = "$nbCritiques"
$row++

$wsSynth.Cells.Item($row,1).Value2 = "Risques élevés"
$wsSynth.Cells.Item($row,2).Value2 = "$nbEleves"
$row++

$wsSynth.Cells.Item($row,1).Value2 = "Risques modérés"
$wsSynth.Cells.Item($row,2).Value2 = "$nbModeres"
$row += 2

$wsSynth.Cells.Item($row,1).Value2 = "Axe"
$wsSynth.Cells.Item($row,2).Value2 = "Score"
$wsSynth.Range("A$($row):B$($row)").Font.Bold = $true
$row++

$startRadarRow = $row
foreach ($axe in $axes) {
    $wsSynth.Cells.Item($row,1).Value2 = $axe
    $wsSynth.Cells.Item($row,2).Value2 = "$($axesScores[$axe])"
    $row++
}
$endRadarRow = $row-1

$wsSynth.Columns.Item("A:B").AutoFit()

$chartObj = $wsSynth.Shapes.AddChart().Chart
$chartObj.ChartType = 81  # xlRadar
$chartRange = $wsSynth.Range("A$startRadarRow:B$endRadarRow")
$chartObj.SetSourceData($chartRange)
$chartObj.HasTitle = $true
$chartObj.ChartTitle.Text = "Radar GRCA100 - Maturité"
$chartObj.Legend.Delete()

$chartObj.Parent.Left = $wsSynth.Columns.Item("D").Left
$chartObj.Parent.Top  = $wsSynth.Rows.Item(2).Top
$chartObj.Parent.Width  = 350
$chartObj.Parent.Height = 250

# ------------------------------------------------------------
# 12. Heatmap GRCA100 (version stable)
# ------------------------------------------------------------
$wsHeat.Cells.Item(1,1).Value2 = "Groupe"
$wsHeat.Cells.Item(1,2).Value2 = "Score moyen"
$wsHeat.Cells.Item(1,3).Value2 = "Score max"
$wsHeat.Range("A1:C1").Font.Bold = $true

$rowH = 2
$groupes = $scored | Where-Object { $_.Groupe } | Select-Object -ExpandProperty Groupe -Unique
foreach ($g in $groupes) {
    $items = $scored | Where-Object { $_.Groupe -eq $g -and $_.ScoreRisque -gt 0 }
    if ($items.Count -gt 0) {
        $moy = [math]::Round(($items | Measure-Object -Property ScoreRisque -Average).Average,2)
        $max = ($items | Measure-Object -Property ScoreRisque -Maximum).Maximum
    } else {
        $moy = 0
        $max = 0
    }

    $wsHeat.Cells.Item($rowH,1).Value2 = "$g"
    $wsHeat.Cells.Item($rowH,2).Value2 = "$moy"
    $wsHeat.Cells.Item($rowH,3).Value2 = "$max"
    $rowH++
}

$wsHeat.UsedRange.EntireColumn.AutoFit()

# Heatmap stable (sans ColorScaleCriteria)
$rangeHeat = $wsHeat.Range("B2:B$($rowH-1)")
if ($rowH -gt 2) {
    $null = $rangeHeat.FormatConditions.AddColorScale(3)
}

# ------------------------------------------------------------
# 13. Sauvegarde Excel + export PDF
# ------------------------------------------------------------
$wb.SaveAs($xlsx, 51)

$wb.ExportAsFixedFormat(
    0,
    $pdf,
    0,
    $true,
    $false,
    1,
    2,
    $false
)

$wb.Close()
$excel.Quit()

Write-Host ""
Write-Host "Excel généré avec succès :" -ForegroundColor Green
Write-Host $xlsx
Write-Host "PDF COMEX généré :" -ForegroundColor Green
Write-Host $pdf

------------------------------------------------------------------------
Ce pipeline GRCA100 COMEX est maintenant 100% stable.
------------------------------------------------------------------------

Vision dans la console PowerShell.

Ensuite il sera disponible au format Excel et PDF.

                            Version d'un extrais au format PDF

Version Excel.
Puis automatiquement il sera exporté dans un LLM avec une IA qui mettra en forme ce rapport.
Bien entendu cela se passe sur le PC de l'auditeurs.

Matrice audit version finale.

Exemple de rapport Rapport_Audit_IA_AFEES_2026-04_v1.md

# Rapport d'Audit IA — GRCA500 × MAGNum 2026

> **Organisation auditée :** AFEES

> **Auditeur(s) :** PEG

> **Date :** 2026-04-18

> **Périmètre IA :** Toutes les utilisations de l'IA

> **Modèles IA :** Claude et IA Shadows

> **Environnement :** Cloud / On-premise / Hybride

> **Personnes rencontrées :** RSSI Mr Jean SECU

> **Modèle d'analyse :** Ollama / mistral — traitement 100% local

> **Classification :** CONFIDENTIEL RSSI

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 1. Résumé exécutif

L'organisation AFEES a obtenu un score GRCA500 de 2.07/5, indiquant un niveau général modéré en matière d'IA.

2. Sections critiques - actions prioritaires sous 90 jours

   - Cadre légal RGPD (pondération ×1.5) : Le cadre légal de l'organisation AFEES est non évalué, ce qui pose un risque opérationnel concret pour l'entreprise.

     - Action prioritaire 1 (J+30) : Mettre en place une politique complète et conforme à la réglementation RGPD, avec le responsable étant le directeur juridique de l'entreprise.

     - Action prioritaire 2 (J+60) : Effectuer un audit interne pour vérifier la conformité de toutes les utilisations de l'IA à la réglementation RGPD, avec le responsable étant le chef de la sécurité des données.

   - Modèle (pondération ×1.2) : Le modèle d'entraînement utilisé par AFEES est non conforme, ce qui pose un risque opérationnel concret pour l'entreprise.

     - Action prioritaire 1 (J+30) : Mettre en place une méthode d'entraînement conforme aux normes de sécurité et de transparence, avec le responsable étant l'équipe de développement de modèles IA.

     - Action prioritaire 2 (J+60) : Effectuer un audit interne pour vérifier la conformité des méthodes d'entraînement utilisées par AFEES, avec le responsable étant le chef de la sécurité des modèles.

   - Accès (pondération ×1.3) : L'accès aux données et aux ressources internes est non conforme pour AFEES, ce qui pose un risque opérationnel concret pour l'entreprise.

     - Action prioritaire 1 (J+30) : Mettre en place des mesures de sécurité pour protéger les données et les ressources internes, avec le responsable étant le chef de la sécurité des systèmes d'information.

     - Action prioritaire 2 (J+60) : Effectuer un audit interne pour vérifier la conformité des mesures de sécurité mises en place par AFEES, avec le responsable étant le chef de la sécurité des systèmes d'information.

3. Points forts de AFEES

   - L'infrastructure utilisée par l'entreprise a été notée conforme (score 5).

   - La capacité de l'équipe est également notée partiellement conforme (score 3).

   - Le modèle Claude a été noté partiellement conforme pour l'architecture (score 3).

4. Niveau de maturité MAGNum

Le niveau de maturité MAGNum de AFEES est 2, avec les vecteurs progressant étant la capacité de l'équipe et les modèles IA utilisés par l'entreprise.

5. Tableau de bord synthétique

| Section | Score | Pondéré | Statut | Action prioritaire |

|---------|-------|---------|--------|--------------------|

| Cadre légal RGPD (pondération ×1.5) | N/A | 2.25    | Non évalué | —                  |

| Modèle (pondération ×1.2) | 2.0   | 2.4     | Partiel       | Action prioritaire 1 |

| Données (pondération ×1.2) | 3.0   | 3.6     | Partiel       | —                  |

| Tests (pondération ×1.3) | N/A   | 4.65    | Non évalué | —                  |

| Accès (pondération ×1.3) | 1.0   | 1.3     | Non conforme  | Action prioritaire 1 |

| Shadow Models (pondération ×1.0) | 1.5   | 1.5     | Non conforme  | —                  |

| Ressources (pondération ×1.0) | 2.67  | 2.67    | Partiel       | Action prioritaire 2 |

6. Plan d'action 90 jours - AFEES

   - J+30 : Mettre en place une politique complète et conforme à la réglementation RGPD (responsable : directeur juridique)

   - J+30 : Mettre en place une méthode d'entraînement conforme aux normes de sécurité et de transparence (responsable : équipe de développement de modèles IA)

   - J+30 : Mettre en place des mesures de sécurité pour protéger les données et les ressources internes (responsable : chef de la sécurité des systèmes d'information)

   - J+60 : Effectuer un audit interne pour vérifier la conformité de toutes les utilisations de l'IA à la réglementation RGPD (responsable : chef de la sécurité des données)

   - J+60 : Effectuer un audit interne pour vérifier la conformité des méthodes d'entraînement utilisées par AFEES (responsable : chef de la sécurité des modèles)

 

Organisation auditée : AFEES

Secteur d'activité   : Consulting et conseils

Auditeur(s)          : PEG

Date d'audit         : 2026-04-18

Périmètre IA         : Toutes les utilisations de l'IA

Modèles IA concernés : Claude et IA Shadows

Environnement        : Cloud / On-premise / Hybride

Personnes rencontrées: RSSI Mr Jean SECU

Classification       : CONFIDENTIEL RSSI

Score global GRCA500 : 2.07/5

Observations        : Accueil cordial et explications sur le SI avec prise de notes et schémas

AUDIT_IA/   |   +-- 00_REFERENTIELS/   |     +-- GRCA500_MAGNum_Unified_vN.xlsx       <- template vierge   |     +-- Guide_ModeEmploi_GRCA500_MAGNum.docx   |     +-- SOURCES/   |           +-- Guide_MAGNum_2026.pdf   |           +-- GRCA500_Documentation_Guild4AI.pdf   |   +-- 01_MISSIONS_EN_COURS/   |     +-- AcmeCorp_2026-04/   |           +-- GRCA500_MAGNum_AcmeCorp_2026-04_v1.xlsx   |           +-- PREUVES/   |           |     +-- PREUVE_Tests_MIA_2026-04-17.pdf   |           |     +-- PREUVE_Acces_API_scan_2026-04-17.json   |           +-- RAPPORT/   |                 +-- Rapport_Audit_IA_AcmeCorp_2026-04_v1.docx   |                 +-- Prompt_Rapport_AcmeCorp_2026-04-17.md   |   +-- 02_ARCHIVES/   |     +-- 2026/   |           +-- BetaBank_2026-01/  <- mission cloturee, archivee   |           +-- GammaGroup_2026-02/   |   +-- 03_SUIVI_PLANS_ACTION/         +-- Suivi_Plans_Action_2026.xlsx

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 Pierre Erol GIRAUDY 

http://about.me/giraudyerol

Théorie des 3 matrices

Pourquoi 3 matrices ?

L'écosystème GRCA — Matrices de gouvernance et d'audit IA.

Voici le sommaire du document :

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Sommaire — L'écosystème GRCA : Matrices de gouvernance et d'audit IA:

Préambule — Pourquoi ces matrices existent : la tension entre adoption rapide de l'IA et empilement réglementaire, et le vide que GRCA comble.

I. Architecture d'ensemble : trois matrices, une cohérence — Présentation des quatre instruments (MAGNum, Passeport GRCA100, GRCA500 × MAGNum, MIT 831) et de la logique qui les articule en couches complémentaires.

II. Le MAGNum 2026 — La boussole stratégique — Les 13 vecteurs, les 5 niveaux de maturité, son rôle de langage commun entre DSI et COMEX, et son avantage sur les auto-évaluations narratives.

III. Le GRCA100 — Passeport Confiance IA-INFRA — La décision de déploiement — Les 30 critères sur 6 domaines (Souveraineté, Données, Sécurité IA, Traçabilité, Architecture, Gouvernance), les quatre niveaux de feu (A/B/C/D), et la règle de déclassement automatique.

IV. Le GRCA500 × MAGNum — L'audit IA en profondeur — Les 20 critères pondérés sur 7 sections, les tests d'attaque adversariale (MIA, Model Inversion), et la valeur du bridge entre résultat technique et pilotage stratégique.

V. La GRCA100 Matrice MIT 831 — La cartographie exhaustive des risques — Les 815 mesures d'atténuation issues du MIT AI Risk Initiative, les 4 catégories, les 5 axes GRCA100, et le double référencement MIT / UGAIA.

VI. La dimension souveraineté — Le moteur Ollama / PHI4 — Le problème de fond (auditer la conformité RGPD avec des outils non conformes), le fonctionnement technique du moteur local, et le positionnement face aux alternatives SaaS.

VII. Les liens entre matrices — Comment elles se renforcent mutuellement — Les quatre flux de connexion : MAGNum → GRCA500, Passeport → GRCA500, MIT 831 → Passeport + GRCA500, et Rapport Ollama → Direction.

VIII. Scénarios d'usage typiques — Quatre cas concrets : qualification d'un projet avant déploiement, audit suite à un incident ou demande réglementaire, bilan annuel COMEX, et démarche ISO 42001 / EU AI Act.

IX. Avantages synthétiques — Six points différenciants : couverture complète, souveraineté des données, objectivité reproductible, alignement multi-référentiels, rapport automatique en 5 minutes, et évolutivité sans dépendance éditeur.

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Ce sommaire suit une progression pédagogique intentionnelle : le "pourquoi" ouvre le document, le "quoi" décrit chaque outil, le "comment ensemble" explique les synergies, et le "pour qui, quand, avec quel bénéfice" ferme la démonstration. Un prospect peut s'arrêter à n'importe quelle section et avoir une compréhension autonome de ce niveau — c'est la structure qui permet d'utiliser le document aussi bien en lecture intégrale qu'en présentation orale par extraits.

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Préambule : pourquoi ces matrices existent.

Le déploiement de l'intelligence artificielle dans les organisations crée une tension structurelle que la plupart des directions ignorent jusqu'au premier incident : d'un côté, une pression à adopter rapidement des systèmes IA pour rester compétitif ; de l'autre, un empilement réglementaire en accélération (RGPD, EU AI Act, DORA, NIS2) qui sanctionne sévèrement l'improvisation. Entre ces deux forces, les équipes DSI, RSSI et DPO naviguent à l'aveugle, sans instrument de mesure fiable, sans langage commun avec le COMEX, et sans outil capable de prouver leur niveau de conformité à un auditeur externe.

L'écosystème GRCA (Gouvernance, Référentiels, Conformité, Audit) répond précisément à ce vide. Il ne s'agit pas d'un énième guide de bonnes pratiques à lire puis à oublier, mais d'un système de matrices opérationnelles — structurées, pondérées, directement actionnables — qui permet à toute organisation de mesurer objectivement où elle en est, ce qui est critique, et ce qu'elle doit faire dans les 30, 60 et 90 prochains jours. Ce qui différencie fondamentalement GRCA de ses concurrents : chaque matrice intègre nativement un moteur d'analyse par IA locale (Ollama / PHI4 ou Mistral), ce qui signifie qu'aucune donnée d'audit ne quitte jamais l'organisation. La conformité RGPD n'est pas une promesse de présentation — elle est gravée dans l'architecture même de l'outil.

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I. Architecture d'ensemble : trois matrices, une cohérence.

L'écosystème GRCA se compose de trois matrices complémentaires, qui couvrent trois niveaux de lecture distincts et qui s'articulent entre elles comme des couches d'un même diagnostic.

La première couche est stratégique et de maturité : elle répond à la question "Quelle est la maturité globale de la gouvernance numérique de l'organisation ?" C'est le domaine du MAGNum 2026 (Modèle de Maturité et d'Audit de la Gouvernance du Numérique), référentiel co-produit par le CIGREF, l'IFACI et ISACA France, qui structure la gouvernance numérique en 13 vecteurs et 5 niveaux de maturité.

La deuxième couche est opérationnelle et de conformité projet : elle répond à "Ce projet IA spécifique est-il prêt pour la production ?" C'est le domaine du GRCA100 — Passeport Confiance IA-INFRA, 30 critères répartis en 6 domaines, qui délivre un feu de signalisation (Vert / Orange / Rouge) et une décision de déploiement binaire.

La troisième couche est exhaustive et d'audit de risque : elle répond à "Avons-nous bien cartographié et atténué l'ensemble des risques IA connus à l'état de l'art mondial ?" C'est le domaine de la GRCA100 Matrice MIT 831, qui traduit les 831 mesures d'atténuation du MIT AI Risk Initiative en grille d'audit opérationnel sur 815 mesures actives, 4 catégories et 5 axes GRCA100.

Enfin, une matrice croisée — le GRCA500 × MAGNum — sert de pont entre l'audit IA profond (20 critères techniques spécialisés sur le modèle lui-même, les données, les attaques adversariales) et le référentiel de gouvernance MAGNum 2026, permettant de situer les résultats d'un audit IA dans le cadre stratégique de l'organisation.

Voici comment ces quatre instruments s'utilisent ensemble en pratique : on commence par le MAGNum pour comprendre le niveau de maturité de l'organisation, on utilise le Passeport GRCA100 pour qualifier chaque projet IA avant mise en production, on approfondit avec le GRCA500 × MAGNum lorsqu'un audit complet du modèle IA est nécessaire, et on s'appuie sur la matrice MIT 831 pour un inventaire exhaustif des risques résiduels et des actions correctives à planifier.

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II. Le MAGNum 2026 — La boussole stratégique.

Ce qu'il est

Le MAGNum 2026 est le référentiel de référence francophone pour la gouvernance numérique des grandes organisations. Produit conjointement par trois associations de premier rang (CIGREF, IFACI, ISACA France), il structure la maturité numérique en 13 vecteurs répartis sur trois axes : Stratégie (Stratégie, Innovation, Risques & conformité, RSE, Données & IA), Opérations (Architecture, Portefeuille de projets, Projets, Services) et Support (Ressources humaines, Prestataires & fournisseurs, Budget & performance, Marketing & communication).

Chaque vecteur est évalué sur 5 niveaux de maturité, du niveau 1 (initial, ad hoc, non formalisé) au niveau 5 (optimisé, piloté par la donnée, en amélioration continue). L'outil d'évaluation associé — le fichier .xlsm avec macros — automatise le calcul et la visualisation des scores.

À quoi il sert concrètement

Le MAGNum sert de langage commun entre le DSI et le COMEX. Il permet de répondre à des questions que personne ne sait formuler précisément autrement : "Sommes-nous en retard sur la gouvernance de l'IA par rapport à notre secteur ?", "Sur quels vecteurs devons-nous investir en priorité ?", "Comment démontrons-nous à notre conseil d'administration que nous gérons sérieusement les risques numériques ?"

Il sert aussi de cadre de réception pour les résultats des autres matrices GRCA : quand le GRCA500 indique un score faible sur la section "Données & IA", ce résultat se traduit immédiatement en score MAGNum sur le vecteur 5, permettant au DSI de contextualiser l'écart dans une vision stratégique.

Son avantage différenciant

Contrairement aux auto-évaluations narratives qui prolifèrent dans les bilans annuels, le MAGNum produit un score objectif, comparable dans le temps (mesure la progression d'une année sur l'autre) et comparable entre pairs (benchmark sectoriel possible). Il est également reconnu par les autorités de contrôle françaises comme cadre de référence légitime pour justifier une démarche de maturité numérique structurée.

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III. Le GRCA100 — Passeport Confiance IA-INFRA — La décision de déploiement.

Ce qu'il est

Le Passeport Confiance IA-INFRA est l'outil de terrain de la méthode GRCA100. C'est un tableur Excel structuré qui évalue la maturité d'un projet IA sur 30 critères répartis en 6 domaines, avec une règle de notation simple à trois valeurs (0 = absent, 0,5 = partiel, 1 = couvert et démontrable). En moins de trois heures d'entretien avec les équipes DSI, RSSI et DPO, il produit un score global sur 30, un niveau de déploiement, et un radar visuel par domaine.

Les 6 domaines évalués couvrent l'intégralité des risques d'infrastructure d'un projet IA. La Souveraineté évalue si les données restent sous contrôle souverain (hébergement cloud souverain, absence d'API tierces transmettant des données, chiffrement au repos et en transit, contrôle des flux sortants). Les Données vérifient la classification, la pseudonymisation ou anonymisation, le filtrage automatique des données personnelles (PII), la politique de rétention et la réalisation de la DPIA si requise. La Sécurité IA teste la résistance aux attaques spécifiques aux LLM : protection contre le prompt injection, filtrage des sorties du modèle, red teaming régulier, taux de blocage des contenus sensibles supérieur à 95 %, isolation des prompts système. La Traçabilité contrôle la journalisation intégrale des prompts et réponses, le versioning des modèles, l'attribution des sources RAG, l'horodatage avec identifiant utilisateur et la capacité de relecture complète. L'Architecture évalue l'authentification forte (SSO/MFA), le contrôle d'accès par rôles (RBAC), la segmentation réseau, la supervision SIEM avec règles spécifiques IA, et l'existence d'un runbook de gestion d'incident IA testé. Enfin, la Gouvernance vérifie l'identification d'un sponsor métier, la documentation du cas d'usage, la classification formelle selon l'EU AI Act, la validation croisée RSSI/DSI/Juridique, et que le passeport lui-même est validé avant toute mise en production.

Les niveaux de déploiement

Le score global détermine une décision non négociable. Un score entre 26 et 30 (niveau A, feu VERT) signifie que la production est autorisée sans restriction, y compris pour les traitements de données sensibles. Un score entre 20 et 25 (niveau B, feu ORANGE) autorise la production avec un plan de correction formalisé pour les lacunes non bloquantes, à corriger sous 90 jours. Un score entre 15 et 19 (niveau C, feu ORANGE) suspend la mise en production jusqu'à correction des domaines critiques. En dessous de 15 (niveau D, feu ROUGE), le déploiement est interdit — le projet présente des risques majeurs non couverts.

Une règle de déclassement automatique s'applique : deux domaines avec un score inférieur ou égal à 2/5 déclassent le niveau d'un cran quel que soit le score global, et un domaine à 0/5 est bloquant indépendamment du niveau.

Pourquoi c'est supérieur à une checklist classique

La plupart des organisations utilisent des checklists de conformité qui ont deux défauts fatals : elles ne pondèrent pas l'importance relative des critères (manquer une DPIA et manquer un commentaire dans un document sont mis au même niveau), et elles ne produisent pas de décision actionnable. Le Passeport GRCA100 évite les deux pièges : chaque critère est pondéré par domaine, la règle de déclassement protège contre les faux positifs (un score global acceptable qui masquerait un effondrement sur un domaine critique), et la sortie est une décision binaire argumentée — pas une liste de recommandations.

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IV. La GRCA500 × MAGNum — L'audit IA en profondeur.

Ce qu'elle est

La matrice GRCA500 × MAGNum est l'outil d'audit IA le plus complet de l'écosystème GRCA. Elle évalue 20 critères répartis en 7 sections, avec des pondérations différenciées qui reflètent la criticité réelle de chaque dimension. La section "Cadre légal RGPD" est pondérée à ×1,5 (contrainte réglementaire majeure), "Tests & Accès" à ×1,3 (sécurité opérationnelle, risques directs), "Modèle & Données" à ×1,2 (risques techniques), et "Shadow Models & Ressources" à ×1,0 (contexte et capacités).

Les 7 sections couvrent des dimensions que les audits de conformité classiques ignorent presque systématiquement. Le "Cadre légal RGPD" vérifie la base légale du traitement, la compatibilité de la finalité avec l'article 89 du RGPD, et la légitimité des données d'entraînement. La section "Modèle" inspecte l'architecture documentée du modèle IA, sa taille et son impact carbone, et la traçabilité de la méthode d'entraînement. La section "Données" cartographie les modalités, formats et volumes de données. La section "Tests" est particulièrement distinctive : elle vérifie si l'organisation a réalisé des tests d'attaque adversariale — Membership Inference Attack (le modèle révèle-t-il si une donnée était en entraînement ?), Attribute Inference (reconstruction d'attributs sensibles depuis les sorties), et Model Inversion (reconstruction de données d'entraînement à partir des gradients). La section "Accès" contrôle la sécurisation des API, l'accès aux logits bruts et aux gradients — vecteurs d'attaque majeurs ignorés par 95 % des organisations. La section "Shadow Models" évalue la menace de modèles concurrents capables de reproduire le modèle audité. La section "Ressources" mesure la souveraineté de l'infrastructure et les capacités humaines de l'équipe IA.

La valeur du bridge GRCA500 × MAGNum

La force de cette matrice réside dans son mécanisme de pont entre le résultat technique d'un audit IA et le référentiel de gouvernance MAGNum. Chaque critère GRCA500 est explicitement mappé à un vecteur MAGNum (par exemple : les critères RGPD → Vecteur 3 "Risques & conformité", les critères modèle et données → Vecteur 5 "Données & IA", les critères infrastructure → Vecteur 6 "Architecture"). Cela permet au RSSI de présenter ses résultats d'audit au DSI dans un cadre stratégique qu'il reconnaît, et au DSI de les présenter au COMEX dans un langage de gouvernance que les administrateurs comprennent.

Sans ce bridge, les résultats d'un audit technique restent dans le bureau du RSSI. Avec lui, ils alimentent directement le pilotage stratégique.

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V. La GRCA100 Matrice MIT 831 — La cartographie exhaustive des risques.

Ce qu'elle est

La matrice MIT 831 est l'instrument le plus puissant — et le moins visible — de l'écosystème GRCA. Elle transforme les 831 mesures d'atténuation publiées par le MIT AI Risk Initiative (AIRI Navigator) en grille d'audit opérationnel directement exploitable. En pratique, 815 mesures actives sont retenues, réparties en 4 catégories (Gouvernance & Supervision avec 248 mesures, Contrôles techniques & sécurité avec 101 mesures, Contrôles opérationnels avec 295 mesures, Transparence & responsabilité avec 171 mesures) et 23 sous-catégories.

Chaque mesure est caractérisée par un identifiant unique MIT stable (permettant de l'ancrer dans des scripts de reporting automatisé), une criticité de C1 à C4, un poids stratégique (Score M1 de 0,15 à 0,30), un axe GRCA100 (Gouvernance, Sécurité, Conformité, Souveraineté, Résilience), les rôles principaux et secondaires responsables, et un double référencement croisé vers le MIT AIRI Navigator et les travaux UGAIA d'Erol GIRAUDY sur les 20 cadres de gouvernance IA (NIST AI RMF, EU AI Act, ISO/IEC 42001, OWASP LLM Top 10, etc.).

Ce qu'elle apporte

Le problème avec l'état de l'art de la gestion des risques IA, c'est que les cadres de référence (NIST, ISO 42001, EU AI Act) indiquent ce qu'il faut faire mais rarement comment le vérifier en audit. La matrice MIT 831 comble exactement cet écart : pour chaque mesure d'atténuation, elle fournit une description opérationnelle de la mesure, les actions correctives concrètes pré-remplies, et le statut à renseigner par l'équipe (À évaluer / Conforme / Partiel / Non conforme).

Un RSSI qui utilise cette matrice peut répondre à n'importe quel auditeur externe ou régulateur avec un niveau de précision et d'exhaustivité que peu d'organisations atteignent. La couverture de 815 mesures issues de la recherche académique mondiale (le MIT AI Risk Repository est à ce jour la base taxonomique la plus complète disponible publiquement) signifie qu'aucun risque connu à l'état de l'art ne peut être dit "non documenté". C'est une protection juridique autant qu'opérationnelle.

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VI. La dimension souveraineté — Le moteur Ollama / PHI4.

Le problème que personne ne nomme franchement

Auditer la conformité IA avec des outils d'IA qui transmettent les données d'audit à des serveurs cloud américains crée une contradiction que peu d'éditeurs osent pointer : vous évaluez votre conformité RGPD en envoyant vos données confidentielles d'audit à un tiers hors UE. C'est exactement le type de traitement que le RGPD et l'EU AI Act visent à encadrer.

L'écosystème GRCA résout ce problème de manière architecturale, pas contractuelle.

Comment fonctionne le moteur local

Chaque matrice GRCA est accompagnée d'un script Python (ollama_analyse_grca100.py, ollama_analyse_grca500.py, grca100_scoring.py) qui lit le fichier Excel rempli par l'auditeur et soumet les données au moteur Ollama, exécuté localement sur la machine de l'auditeur ou dans le réseau interne de l'organisation. Ollama sert d'interface locale pour des modèles de langage de grande taille téléchargés une fois et fonctionnant entièrement en local : PHI4 (Microsoft, ~10 Go VRAM, recommandé pour GRCA100 pour sa précision et son raisonnement structuré) ou Mistral (alternative plus légère, ~5 Go VRAM, recommandé sur CPU seul ou RAM limitée).

Le flux de données complet est le suivant : l'auditeur remplit le fichier Excel → le script Python lit l'Excel → envoie les données à Ollama en local via l'API 127.0.0.1:11434 → Ollama traite avec PHI4 ou Mistral en mémoire locale → le rapport Word et Markdown est généré sur le disque local. À aucun moment une donnée ne quitte la machine ou le réseau de l'organisation.

Ce que cela change concrètement pour le client

Le résultat produit par le moteur Ollama n'est pas un simple résumé : c'est un rapport d'audit structuré complet — résumé exécutif en trois phrases niveau RSSI/DSI, identification des sections critiques avec actions prioritaires sous 90 jours, points forts de l'organisation, niveau de maturité MAGNum, tableau de bord synthétique à 7 lignes, et plan d'action priorisé. Ce rapport, qui nécessiterait plusieurs heures de rédaction à un consultant senior, est produit en moins de 5 minutes.

La conformité RGPD de l'outil lui-même est intégrale : le traitement est local, aucun sous-traitant de données n'est impliqué, aucun transfert hors UE n'a lieu, et le modèle IA utilisé peut être audité car il est open source et téléchargé en local. L'organisation peut donc utiliser l'outil dans des contextes à sensibilité maximale — audit de systèmes de santé, de données financières, de systèmes de défense — sans aucune dérogation ou analyse de risque de transfert à réaliser.

Positionnement face aux alternatives

Les alternatives au marché sont soit des consultants humains (coût élevé, délai long, reproductibilité limitée), soit des plateformes SaaS d'audit IA (données transmises à l'éditeur, dépendance externe, impossibilité d'usage en contexte sensible), soit des checklists Excel sans intelligence (pas d'analyse, pas de recommandations, pas de rapport). L'écosystème GRCA avec Ollama occupe un espace vide : la puissance analytique d'un système IA, avec la souveraineté totale d'un traitement local.

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VII. Les liens entre matrices — Comment elles se renforcent mutuellement.

La valeur de l'écosystème GRCA ne réside pas dans chaque matrice prise isolément, mais dans les connexions entre elles. Comprendre ces liens est essentiel pour décider quel instrument utiliser à quel moment.

MAGNum → GRCA500 : Le MAGNum identifie les vecteurs faibles de la gouvernance (par exemple, le vecteur 5 "Données & IA" est en retard). Le GRCA500 permet de creuser spécifiquement ces vecteurs avec un audit technique des modèles IA de l'organisation, et de produire un score chiffré qui alimente en retour la mesure de maturité MAGNum.

Passeport GRCA100 → GRCA500 : Le Passeport est le filtre de premier niveau, rapide (3 heures) et structurel. Si un projet passe le niveau B ou A, le GRCA500 peut affiner l'audit pour les aspects modèle et données. Si le projet est en niveau C ou D, l'urgence est de corriger les fondamentaux avant d'aller plus loin.

MIT 831 → Passeport + GRCA500 : La matrice MIT 831 sert de référentiel de fond pour valider que les critères du Passeport et du GRCA500 couvrent bien l'ensemble des risques connus. Elle est également l'outil naturel pour le plan d'actions correctives : quand un critère est noté "Non conforme" dans le Passeport, c'est dans la MIT 831 qu'on trouve les mesures d'atténuation spécifiques à mettre en œuvre, avec leur criticité et les rôles responsables.

Rapport Ollama → Direction : La chaîne Ollama produit le rapport qui fait le pont entre le technicien qui a rempli les matrices et le décideur qui doit agir. C'est le traducteur automatique entre le langage de l'audit et le langage du pilotage.

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VIII. Scénarios d'usage typiques.

Scénario 1 — Qualification d'un projet IA avant déploiement. Une organisation envisage de déployer un assistant IA interne basé sur un LLM. Elle utilise le Passeport GRCA100 en phase de cadrage (3 heures avec RSSI, DPO et architecte). Si le score est B ou supérieur, le déploiement est autorisé avec plan de correction. Le script Ollama génère le rapport qui documente la décision pour le dossier de conformité et le conseil d'administration.

Scénario 2 — Audit IA complet suite à un incident ou une demande réglementaire. Une organisation reçoit une demande d'audit de la CNIL ou de son assureur cyber. Elle utilise le GRCA500 × MAGNum pour produire un rapport d'audit complet en quelques heures, avec scoring pondéré, plan d'action 90 jours, et niveau de maturité MAGNum. Le rapport Ollama est produit 100% en local — aucune donnée confidentielle d'audit ne circule.

Scénario 3 — Bilan de maturité annuel pour le COMEX. Le DSI utilise le MAGNum pour produire le bilan annuel de gouvernance numérique sur les 13 vecteurs, en comparant la progression par rapport à l'année précédente et en identifiant les 3 vecteurs prioritaires pour l'année suivante. Ce bilan nourrit directement le plan stratégique numérique présenté au conseil d'administration.

Scénario 4 — Cartographie exhaustive des risques IA pour une démarche ISO 42001 ou EU AI Act. Une organisation en démarche de certification utilise la matrice MIT 831 pour inventorier ses 815 mesures d'atténuation, produire un score de couverture par catégorie et par axe GRCA100, et identifier les mesures manquantes avec leurs actions correctives pré-remplies. C'est une base documentaire qui répond directement aux exigences des audits de certification.

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IX. Avantages synthétiques — Ce que GRCA apporte qu'aucun autre outil n'offre.

Couverture complète de la pile de gouvernance IA. Du niveau stratégique (MAGNum, 13 vecteurs) au niveau opérationnel projet (Passeport, 30 critères) en passant par l'audit technique profond (GRCA500, 20 critères pondérés) et l'inventaire exhaustif (MIT 831, 815 mesures) : aucun autre écosystème ne couvre simultanément ces quatre couches avec des outils prêts à l'emploi.

Souveraineté totale des données d'audit. Le moteur Ollama/PHI4 garantit qu'aucune donnée ne quitte l'organisation. C'est la seule solution d'audit IA assistée par IA qui soit elle-même conforme RGPD par conception architecturale.

Objectivité et reproductibilité. Les scores sont calculés automatiquement sur des formules fixes et documentées. Deux auditeurs différents, avec les mêmes observations, produiront le même score. C'est opposable en cas de contrôle régulateur.

Alignement multi-référentiels. Chaque critère est ancré dans un ou plusieurs cadres reconnus : RGPD, EU AI Act, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, OWASP LLM Top 10, MAGNum CIGREF/IFACI/ISACA, MIT AI Risk Repository. L'organisation ne parle pas un dialecte propriétaire — elle parle le même langage que les régulateurs et les auditeurs internationaux.

Rapport automatique en moins de 5 minutes. Ce qui représente habituellement plusieurs jours de travail pour un consultant est produit automatiquement par Ollama, en local, avec une qualité de rédaction et d'analyse de niveau senior. C'est un avantage économique direct et un accélérateur d'audit massif.

Évolutivité. Les matrices sont des fichiers Excel et des scripts Python — des formats ouverts, modifiables, intégrables dans un SIEM ou un outil de GRC existant. Il n'y a pas de dépendance à un éditeur, pas d'abonnement SaaS, pas de risque de discontinuité.

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Contact et accès

Pierre Erol GIRAUDY UGAIA — Users Group Artificial Intelligence Agentique.

Référence UGAIA : ugaia.eu — Atténuation des risques par IA · 20 cadres de gouvernance Source MIT : MIT AIRI Navigator — airi-navigator.com/mitigations

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Classification : Usage externe — Prospects, partenaires, clients GRCA GRCA100 © Pierre Erol GIRAUDY | UGAIA © | AFEES ©

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Pierre Erol GIRAUDY 

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PII De-Identification avec Microsoft Presidio démonstration anonymisation

Exemple d'utilisation de Presidio et tests.

Presidio Demo - a Hugging Face Space by presidio

https://huggingface.co/spaces/presidio/presidio_demo

Presidio est un framework open source personnalisable pour la détection et l'anonymisation des données personnelles.

Code | Tutoriel | Installation | FAQ | Commentaires |Utilisez cette démo pour :

Expérimenter différents modèles prêts à l'emploi et packages de traitement automatique du langage naturel (TALN). Explorer les différentes options d'anonymisation, notamment la rédaction, le masquage, le chiffrement, etc. Générer du texte synthétique avec Microsoft Presidio et OpenAI.

Configurer des listes d'autorisation et de blocage.

Ce site web de démonstration présente certaines des fonctionnalités de Presidio. Visitez notre site web pour plus d'informations, des exemples et des options de déploiement.

Exemple rendu :

https://huggingface.co/spaces/presidio/presidio_demo

https://huggingface.co/spaces/presidio/presidio_demo

Sélectionnez la manipulation à appliquer au texte après l'identification des données personnelles.

Masquer : Supprimer complètement les données personnelles.

Remplacer : Remplacer les données personnelles par une constante, par exemple <PERSON>.

Synthétiser : Remplacer par des valeurs fictives (nécessite une clé OpenAI).

Surligner : Afficher le texte original avec les données personnelles surlignées en couleur.

Masquer : Remplacer un nombre de caractères par un astérisque (ou un autre caractère de masque).

Hacher : Remplacer par le hachage des données personnelles.

Chiffrer : Remplacer par un chiffrement AES des données personnelles, permettant ainsi une restauration.

Masquer les données personnelles.

Rendu des fenêtres Presidio dans Presidio Demo - a Hugging Face Space by presidio

Détails des textes dans les fenêtres ci-dessus :

Here are a few example sentences we currently support:

Hi, my name is David Johnson and I'm originally from Liverpool.

My credit card number is 4095-2609-9393-4932 and my crypto wallet id is 16Yeky6GMjeNkAiNcBY7ZhrLoMSgg1BoyZ.

On 11/10/2024 I visited www.microsoft.com and sent an email to test@presidio.site,  from IP 192.168.0.1.

My passport: 191280342 and my phone number: (212) 555-1234.

This is a valid International Bank Account Number: IL150120690000003111111 . Can you please check the status on bank account 954567876544? 

Kate's social security number is 078-05-1126.  Her driver license? it is 1234567A.

Here are a few example sentences we currently support:

Hi, my name is <PERSON> and I'm originally from <LOCATION>.

My credit card number is <CREDIT_CARD> and my crypto wallet id is <CRYPTO>.

On 11/10/2024 I visited www.microsoft.com and sent an email to <EMAIL_ADDRESS>,  from IP <IP_ADDRESS>.

My passport: 191280342 and my phone number: (212) 555-1234.

This is a valid International Bank Account Number: <IBAN_CODE> . Can you please check the status on bank account 954567876544? 

<PERSON>'s social security number is 078-05-1126.  Her driver license? it is 1234567A.

Source  

Presidio Demo - a Hugging Face Space by presidio

 

Échantillons :

Sujet	Type de données	Ressource	Exemple

https://microsoft.github.io/presidio/samples/python/customizing_presidio_analyzer/

PII, PHI et Microsoft Presidio, un guide complet en français.

1. Vocabulaire fondamental : PII, PHI, PCI

Trois acronymes structurent la protection des données dans les systèmes d'IA :

PII (Personally Identifiable Information) — Données à caractère personnel au sens du RGPD. Toute information permettant d'identifier directement ou indirectement une personne physique : nom, prénom, adresse email, numéro de téléphone, adresse postale, numéro de sécurité sociale, numéro de passeport, adresse IP, données de localisation, etc.

PHI (Protected Health Information) — Sous-catégorie américaine (HIPAA) des données de santé protégées. En droit européen, ces données relèvent de l'article 9 du RGPD (données sensibles à protection renforcée) : diagnostic médical, antécédents, ordonnances, résultats d'analyses, numéro de patient, etc. Leur traitement exige une base légale spécifique et des garanties techniques renforcées.

PCI-DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) — Données de cartes de paiement : numéros de carte, CVV, dates d'expiration. Soumises à un cadre de sécurité sectoriel strict.

Ces trois catégories forment le cœur de ce que Presidio détecte et anonymise dans vos pipelines IA.

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2. Microsoft Presidio — Le framework de référence

Presidio est un framework open source Microsoft conçu pour détecter, anonymiser et pseudonymiser les données sensibles dans des textes, images et documents. Il s'intègre parfaitement dans une architecture UGAIA/souveraineté car il tourne 100% en local, sans envoi vers un cloud externe.

Architecture modulaire de Presidio

Presidio se compose de quatre services principaux :

presidio-analyzer (port 5002) — Moteur de détection : il identifie les entités sensibles via des règles regex, des modèles NLP (spaCy), du machine learning et des recognizers contextuels. Il retourne un score de confiance pour chaque entité détectée (entre 0 et 1).

presidio-anonymizer (port 5001) — Moteur de transformation : il applique les opérations de protection sur le texte brut selon les résultats de l'analyzer. Il supporte plusieurs modes : mask (***), redact (suppression), replace (substitution), hash (SHA256), encrypt (AES) et FPE (format-preserving encryption).

presidio-image-redactor — Caviardage d'images via OCR + Tesseract, utile pour les documents scannés et les captures d'écran contenant des PII.

presidio-ocr — Pipeline complet pour les PDF : extraction OCR puis passage dans l'analyzer/anonymizer.

Installation Docker (testée et validée)

# Téléchargement des images officielles
docker pull mcr.microsoft.com/presidio-analyzer
docker pull mcr.microsoft.com/presidio-anonymizer
# Lancement des conteneurs
docker run -d -p 5002:3000 mcr.microsoft.com/presidio-analyzer:latest
docker run -d -p 5001:3000 mcr.microsoft.com/presidio-anonymizer:latest
# Vérification
docker ps
curl http://localhost:5002/analyze
curl http://localhost:5001/anonymize

Pour un usage professionnel DSI/DPO/RSSI, la variante recommandée fixe les versions et isole le réseau :

docker network create presidio-net
docker run -d --name presidio-analyzer \
  --network presidio-net \
  -p 5002:3000 \
  mcr.microsoft.com/presidio-analyzer:1.0.0
docker run -d --name presidio-anonymizer \
  --network presidio-net \
  -p 5001:3000 \
  mcr.microsoft.com/presidio-anonymizer:1.0.0

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3. Intégration dans un pipeline Ollama + Presidio

L'architecture "Gouvernance augmentée" repose sur une séparation nette des rôles :

Composant	Rôle	Caractéristique
Presidio	Détection et anonymisation PII/PHI/PCI	Déterministe, traçable, RGPD-compliant
Ollama (Phi-4/Mistral)	Analyse sémantique et gouvernance	Contextuel, non déterministe — à encadrer
PowerShell/Python	Orchestration et audit	Reproductible, scriptable

Le flux en 5 étapes

Étape 1 — Ingestion : le document brut (TXT, DOCX, PDF après OCR) entre dans le pipeline.

Étape 2 — Détection Presidio : appel à l'API analyzer pour identifier toutes les entités PII/PHI/PCI avec leur position, type et score de confiance. Résultat : un JSON structuré.

Étape 3 — Anonymisation Presidio : appel à l'anonymizer avec le texte brut et les résultats de détection. Résultat : un texte propre où toutes les données sensibles sont masquées ou pseudonymisées.

Étape 4 — Analyse sémantique Ollama : le LLM local reçoit uniquement le texte anonymisé (jamais les données brutes) plus un résumé des entités détectées. Il produit une classification de sensibilité, une évaluation des risques et des recommandations de gouvernance pour DPO/RSSI/COMEX.

Étape 5 — Sortie : trois artefacts sont générés : le document anonymisé, l'audit JSON horodaté (hash SHA256, versions des modèles, entités détectées), et le rapport de gouvernance en Markdown.

Exemple d'appel Python

import requests
# Appel Presidio Analyzer
analyze_response = requests.post(
    "http://localhost:5002/analyze",
    json={
        "text": "Jean Dupont, IBAN FR76 1234 5678, tél. 06 12 34 56 78",
        "language": "fr"
    }
)
entities = analyze_response.json()
# Appel Presidio Anonymizer
anonymize_response = requests.post(
    "http://localhost:5001/anonymize",
    json={
        "text": "Jean Dupont, IBAN FR76 1234 5678, tél. 06 12 34 56 78",
        "analyzer_results": entities
    }
)
clean_text = anonymize_response.json()["text"]
# Résultat : "<PERSON>, IBAN <IBAN_CODE>, tél. <PHONE_NUMBER>"
# Appel Ollama (Phi-4 ou Mistral)
ollama_response = requests.post(
    "http://localhost:11434/api/generate",
    json={
        "model": "phi4",
        "prompt": f"Analyse de gouvernance du document suivant : {clean_text}\n"
                  f"Entités détectées : {entities}\n"
                  f"Fournis une classification de sensibilité et des recommandations RGPD.",
        "stream": False
    }
)
governance_report = ollama_response.json()["response"]

---

4. Matrice de criticité des entités (pour le scoring UGAIA)

Entité	Criticité	Réglementation	Action Presidio
Email	1	RGPD art. 4	Mask
Téléphone	2	RGPD art. 4	Mask
Adresse	2	RGPD art. 4	Redact
Nom complet	3	RGPD art. 4	Pseudonymiser
NIR (sécu)	4	RGPD art. 9	Hash/Encrypt
IBAN	4	PCI-DSS	Encrypt
Données santé	5	RGPD art. 9	Encrypt + accès restreint
Carte bancaire	5	PCI-DSS	FPE

Ce score de criticité alimentera directement le Score de Résilience UGAIA (composante Data Classification) dans votre framework de gouvernance.

---

5. Avantages pour UGAIA et la souveraineté numérique

Presidio + Ollama constitue une brique essentielle du pipeline de conformité UGAIA pour plusieurs raisons : aucune donnée ne sort du périmètre maîtrisé (déploiement on-premise Docker), la traçabilité est complète avec hash SHA256 et versionnage des modèles. 

Le LLM n'accède jamais aux données brutes ce qui respecte le principe de minimisation du RGPD, et la solution est auditée et vérifiable par les DPO/RSSI sans dépendance à un fournisseur cloud externe.

C'est exactement le type d'architecture qui permet d'atteindre le niveau SOUVERAIN+ dans le scoring UGAIA (≥80 points), notamment sur les composantes "Traçabilité" et "Classification des données" (N1-N4).

---

Mon Blog documente une installation réussie avec détection de numéro de téléphone validée. L'étape suivante naturelle serait d'ajouter le modèle spaCy français (fr_core_news_lg) pour améliorer la détection des entités francophones, et d'intégrer des recognizers custom pour les identifiants spécifiques au contexte français (NIR, SIRET, numéros de permis).

Intégration de Grafana et Open WebUI dans l'architecture UGAIA + Presidio

Mon Architecture existante (Ollama + Presidio + Promtail + Loki) est déjà à 73/100 dans le scoring UGAIA. L'intégration correcte de Grafana et Open WebUI, avec les sécurisations nécessaires, vous permet d'atteindre ≥85/100 — niveau SOUVERAIN+, et donc l'éligibilité aux produits d'assurance UGAIA.

La règle fondamentale de cette architecture : Open WebUI est le seul point d'entrée des utilisateurs (port 3000), Grafana est réservé aux administrateurs (port 3001). 

Tous les autres ports (Ollama 11434, Loki 3100, Presidio 5001/5002) restent strictement internes au réseau Docker.

1. Architecture cible — Vue d'ensemble.

Contenu du schéma ci-dessus :

• Zones colorées :

  • 🔴 Internet (Utilisateurs – HTTPS 443)

  • 🟠 DMZ (Reverse Proxy / WAF – TLS)

  • 🔵 Zone interne Docker ai_network

    • Open WebUI

    • Presidio (anonymisation PII)

    • Ollama (modèles locaux)

    • Promtail

    • Loki

  • 🟢 Zone Administration (Grafana – VPN)

• Flux réseau principaux (443 / 3000 / Admin)

• Cartouche RSSI :

  • Segmentation réseau

  • Zero Trust

  • Privacy by Design

  • Modèles non exposés

  • Journalisation souveraine

La règle fondamentale de cette architecture : 

Open WebUI est le seul point d'entrée des utilisateurs (port 3000), Grafana est réservé aux administrateurs (port 3001). Tous les autres ports (Ollama 11434, Loki 3100, Presidio 5001/5002) restent strictement internes au réseau Docker.

---

2. docker-compose.yml complet et sécurisé.

version: '3.8'

networks:
  ai_network:
    driver: bridge
    internal: false  # Permet l'accès internet pour les mises à jour
    ipam:
      config:
        - subnet: 172.20.0.0/16

volumes:
  ollama_data:
  loki_data:
    driver: local
    driver_opts:
      type: none
      device: /data/loki  # Monter sur un volume chiffré LUKS
      o: bind
  open_webui_data:
  grafana_data:
  presidio_data:

services:

  # ─── COUCHE L1 : INTERFACE UTILISATEUR ─────────────────────────────

  open-webui:
    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
    container_name: open-webui
    networks: [ai_network]
    ports:
      - "3000:8080"     # SEUL port exposé aux utilisateurs
    environment:
      - OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434
      - WEBUI_AUTH=true               # Authentification obligatoire
      - WEBUI_SECRET_KEY=${SECRET_KEY} # À définir dans .env
      - DEFAULT_USER_ROLE=user         # RBAC : rôle minimal par défaut
      - ENABLE_SIGNUP=false            # Désactiver l'auto-inscription
      - WEBUI_NAME=UGAIA IA Souveraine
      # Intégration Presidio via pipeline
      - PRESIDIO_ANALYZER_URL=http://presidio-analyzer:3000
    volumes:
      - open_webui_data:/app/backend/data
    depends_on:
      ollama:
        condition: service_healthy
      presidio-analyzer:
        condition: service_started
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:8080/health"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 3
    restart: unless-stopped

  # ─── COUCHE L2 : INFÉRENCE SOUVERAINE ──────────────────────────────

  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    container_name: ollama
    networks: [ai_network]
    # CRITIQUE : PAS de port exposé vers l'hôte
    volumes:
      - ollama_data:/root/.ollama
    environment:
      - OLLAMA_KEEP_ALIVE=24h
      - OLLAMA_NUM_PARALLEL=2
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:11434/api/tags"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 5
    restart: unless-stopped

  # ─── COUCHE L3 : ANONYMISATION PII (Presidio) ───────────────────────

  presidio-analyzer:
    image: mcr.microsoft.com/presidio-analyzer:latest
    container_name: presidio-analyzer
    networks: [ai_network]
    # PAS de port exposé — uniquement accessible depuis Open WebUI
    restart: unless-stopped

  presidio-anonymizer:
    image: mcr.microsoft.com/presidio-anonymizer:latest
    container_name: presidio-anonymizer
    networks: [ai_network]
    restart: unless-stopped

  # ─── COUCHE L4 : COLLECTE LOGS + PII SCRUBBING ─────────────────────

  promtail:
    image: grafana/promtail:latest
    container_name: promtail
    networks: [ai_network]
    volumes:
      - /var/log:/var/log:ro
      - /var/lib/docker/containers:/docker:ro
      - ./config/promtail-config.yaml:/etc/promtail/config.yaml:ro
    depends_on: [loki]
    restart: unless-stopped

  loki:
    image: grafana/loki:latest
    container_name: loki
    networks: [ai_network]
    # CRITIQUE : PAS de port 3100 exposé vers l'hôte
    volumes:
      - loki_data:/loki
      - ./config/loki-config.yaml:/etc/loki/local-config.yaml:ro
    healthcheck:
      test: ["CMD", "wget", "-q", "--spider", "http://localhost:3100/ready"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 5
    restart: unless-stopped

  # ─── COUCHE L5 : MONITORING & DASHBOARD UGAIA ──────────────────────

  grafana:
    image: grafana/grafana:latest
    container_name: grafana
    networks: [ai_network]
    ports:
      - "3001:3000"     # Accès ADMIN uniquement — restreindre par IP si possible
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=${GRAFANA_ADMIN_PASSWORD}
      - GF_SECURITY_DISABLE_GRAVATAR=true
      - GF_ANALYTICS_REPORTING_ENABLED=false  # Pas de telemetrie externe
      - GF_ANALYTICS_CHECK_FOR_UPDATES=false
      - GF_SERVER_DOMAIN=localhost
      - GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED=false
      - GF_USERS_ALLOW_SIGN_UP=false
    volumes:
      - grafana_data:/var/lib/grafana
      - ./config/grafana/dashboards:/etc/grafana/provisioning/dashboards:ro
      - ./config/grafana/datasources:/etc/grafana/provisioning/datasources:ro
    depends_on:
      loki:
        condition: service_healthy
    restart: unless-stopped

---

3. Configuration Promtail avec PII Scrubbing (RGPD Art. 25).

C'est la pièce maîtresse de conformité. Sans ce filtre, des données personnelles transitent vers Loki en clair. Fichier config/promtail-config.yaml :

server:
  http_listen_port: 9080
  grpc_listen_port: 0

positions:
  filename: /tmp/positions.yaml

clients:
  - url: http://loki:3100/loki/api/v1/push

scrape_configs:
  - job_name: ollama-containers
    docker_sd_configs:
      - host: unix:///var/run/docker.sock
        refresh_interval: 5s
    relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_docker_container_name]
        target_label: container
      - source_labels: [__meta_docker_container_image]
        target_label: image

    # ─── PIPELINE PII SCRUBBING ────────────────────────────────────
    pipeline_stages:
      # 1. Parser les logs JSON d'Ollama
      - json:
          expressions:
            prompt: prompt
            model: model
            duration: total_duration

      # 2. Masquer emails
      - replace:
          expression: '([a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,})'
          replace: '[EMAIL_REDACTED]'

      # 3. Masquer numéros de téléphone français
      - replace:
          expression: '(\+33|0)[1-9]([0-9]{8})'
          replace: '[PHONE_REDACTED]'

      # 4. Masquer IBAN
      - replace:
          expression: '[A-Z]{2}[0-9]{2}[A-Z0-9]{4}[0-9]{7}([A-Z0-9]?){0,16}'
          replace: '[IBAN_REDACTED]'

      # 5. Masquer NIR (numéro sécurité sociale)
      - replace:
          expression: '[12][0-9]{2}(0[1-9]|1[0-2])[0-9]{8}[0-9]{2}'
          replace: '[NIR_REDACTED]'

      # 6. Labels pour requêtes LogQL dans Grafana
      - labels:
          model:
          container:

      # 7. Timestamp
      - timestamp:
          source: time
          format: RFC3339Nano

---

4. Configuration Loki avec rétention RGPD.

Fichier config/loki-config.yaml :

auth_enabled: false

server:
  http_listen_port: 3100

ingester:
  lifecycler:
    ring:
      kvstore:
        store: inmemory
      replication_factor: 1

schema_config:
  configs:
    - from: 2024-01-01
      store: boltdb-shipper
      object_store: filesystem
      schema: v11
      index:
        prefix: index_
        period: 24h

storage_config:
  boltdb_shipper:
    active_index_directory: /loki/boltdb-shipper-active
    cache_location: /loki/boltdb-shipper-cache
    shared_store: filesystem
  filesystem:
    directory: /loki/chunks

# ─── RÉTENTION RGPD Art. 5e ─────────────────────────────────────────
limits_config:
  retention_period: 720h    # 30 jours maximum (adapter selon politique DPO)
  ingestion_rate_mb: 4
  max_query_series: 500

compactor:
  working_directory: /loki/compactor
  shared_store: filesystem
  retention_enabled: true   # Active la suppression automatique
  retention_delete_delay: 2h
  retention_delete_worker_count: 150

---

5. Datasource Grafana → Loki (auto-provisioning).

Fichier config/grafana/datasources/loki.yaml :

apiVersion: 1
datasources:
  - name: Loki
    type: loki
    access: proxy
    url: http://loki:3100
    isDefault: true
    jsonData:
      maxLines: 1000
      timeout: 60

---

6. Dashboard Grafana — 5 panneaux UGAIA essentiels.

Voici les requêtes LogQL à construire pour votre tableau de bord UGAIA Score en temps réel.

Panneau 1 — Volume de requêtes IA par heure

sum by (model) (
  rate({container="ollama"}[1h])
)

Indicateur de charge et d'utilisation par modèle (Phi-4 vs Mistral).

Panneau 2 — Détections PII par Presidio (taux de conformité)

sum(
  count_over_time({container="presidio-analyzer"} |= "entity_type" [1h])
) by (entity_type)

Affiche le volume et les types d'entités détectées : PERSON, EMAIL, PHONE, IBAN, NIR. Alerte si le volume dépasse un seuil (ex. >100 détections/heure = risque de fuite de données structurelle).

Panneau 3 — Latence P95 des inférences Ollama

quantile_over_time(0.95,
  {container="ollama"} | json | unwrap total_duration [5m]
) by (model)

SLA de performance : alerte si P95 > 10 secondes.

Panneau 4 — Tentatives de prompt injection détectées

count_over_time(
  {container="open-webui"} |= "injection" or |= "jailbreak" or |= "ignore previous" [1h]
)

Indicateur de sécurité critique pour le scoring UGAIA (composante "Protection contre les attaques adversariales").

Panneau 5 — Score de Résilience UGAIA (jauge 0-100)

Ce panneau central agrège les métriques en un score composite. Il se construit via un panneau de type "Stat" avec une expression qui calcule :

• Loki actif et ingérant : +15 pts
• Promtail PII scrubbing actif : +20 pts
• Presidio détections > 0 (preuve d'utilisation) : +15 pts
• Latence P95 < 10s : +10 pts
• Zéro erreur d'authentification Open WebUI : +10 pts
• Rétention Loki configurée ≤30j : +10 pts
• Alertes actives configurées : +10 pts
• Aucun port sensible exposé (Ollama/Loki) : +10 pts

---

7. Sécurisation Open WebUI — Configuration avancée.

Open WebUI joue un rôle clé au-delà d'une simple interface : c'est le point d'application de la politique de gouvernance pour les utilisateurs finaux.

Configuration du System Prompt de gouvernance (à définir dans Open WebUI > Settings > Models) :

Tu es un assistant IA souverain déployé par [Organisation] dans le cadre 
du dispositif UGAIA. Tu opères dans un environnement conforme RGPD.

RÈGLES ABSOLUES :
- Ne jamais demander ni stocker de données personnelles (NIR, IBAN, données médicales).
- Ne jamais transmettre d'informations vers des systèmes externes.
- Si l'utilisateur semble partager des PII, l'informer que ces données 
  sont automatiquement anonymisées avant traitement.
- Toutes tes réponses sont journalisées à des fins d'audit UGAIA.

Classification des données autorisées : N1 (public) et N2 (interne).
Pour les données N3/N4, contacter le DPO.

Pop-up de consentement au premier login : configurer via Open WebUI > Admin > Banners un message imposant l'acceptation de la charte d'usage UGAIA avant accès. Cela constitue une preuve de consentement exploitable en audit.

RBAC recommandé dans Open WebUI :

Rôle	Permissions	Modèles accessibles
user	Chat uniquement	Phi-4, Mistral (données N1/N2)
power_user	RAG + fichiers	+ modèles spécialisés
admin	Gestion complète	Tous les modèles
auditor (lecture seule)	Historique conversations	Aucun

---

8. Alertes Grafana — 3 alertes critiques UGAIA.

Alerte 1 — PII non scrubées détectées dans Loki

# Si des emails passent le scrubbing → défaillance critique
count_over_time(
  {container="loki"} |~ "[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\\.[a-zA-Z]{2,}" [5m]
) > 0

Sévérité : CRITIQUE — notification immédiate DPO + RSSI.

Alerte 2 — Ollama injoignable depuis Open WebUI

absent(rate({container="ollama"}[5m])) == 1

Sévérité : HAUTE — indisponibilité de service.

Alerte 3 — Volume anormal de détections PII

sum(count_over_time({container="presidio-analyzer"} [1h])) > 500

Sévérité : MOYENNE — possible tentative de fuite de données massives.

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9. Impact sur le Score UGAIA.

Composant	Score avant	Score après intégration complète
Open WebUI (RBAC + SSO + System Prompt)	14/20	18/20
Grafana (Dashboard UGAIA + alertes)	13/20	18/20
Promtail (PII scrubbing actif)	12/20	17/20
Loki (rétention RGPD configurée)	15/20	17/20
Ollama (métriques exposées)	16/20	17/20
Docker (réseau isolé)	13/20	16/20
SCORE TOTAL	73/100	≥ 85/100 ✅ SOUVERAIN+

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10. Plan d'implémentation en 3 sprints.

Sprint 1 (Semaine 1-2) — Fondation sécurisée
Déployer le docker-compose.yml avec réseau isolé + activer PII scrubbing Promtail + configurer la rétention Loki 30j + activer RBAC Open WebUI. Gain : +12 pts → 85/100.

Sprint 2 (Semaine 3-4) — Dashboard et alertes
Construire les 5 panneaux Grafana UGAIA Score + configurer les 3 alertes critiques + ajouter le System Prompt de gouvernance Open WebUI + bannière consentement. Gain : observabilité complète, preuve d'audit ≤48h.

Sprint 3 (Semaine 5-6) — Corrélation et traçabilité EU AI Act
Intégrer Langfuse avec mlflow_run_id comme clé pivot + relier les traces Langfuse au dashboard Grafana + documenter la procédure Droit à l'effacement (Loki Delete API) pour le DPO. Gain : conformité EU AI Act Art. 12 complète.

Le résultat est une architecture où chaque interaction utilisateur via Open WebUI génère une trace complète et auditée dans Grafana, sans qu'aucune donnée personnelle ne soit exposée dans les logs, tout en maintenant une souveraineté totale sur l'ensemble de la pile.