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NOTRE MÉTIER

Programmes de sécurité

Tout trouver. Corriger ce qui compte. Le prouver.

Nous construisons et opérons le programme : le pipeline qui trouve la faille, le triage qui la priorise, la policy qui l’empêche de revenir, et la cellule de crise le jour où une faille passe au travers.

  1. Savoir ce qui est cassé.

    Un pipeline surveille le code, les dépendances, les secrets, la configuration cloud et les clusters. Tout ce qu’il trouve arrive dans la même file, et chaque produit est mesuré de la même façon, donc vous pouvez dire lequel va le plus mal et de combien.

    • SCA, SAST, DAST et secrets, à chaque push
    • Configuration cloud et Kubernetes, dans le même passage
    • Un même tableau de bord pour chaque produit
    • Open source et auto-hébergé, facture allégée

  2. Corriger ce qui compte.

    Des agents écartent le bruit avant qu’un ingénieur le voie. Les seuls tickets qui arrivent sont réels et exposés, et toute exception est écrite noir sur blanc. Les SLA transforment le backlog en dates dont quelqu’un répond.

    • Les équipes n’ouvrent que des failles réelles
    • Toute exception reste tracée
    • Des SLA qui engagent le product owner
    • Rapports HackerOne triés de la même façon

  3. Empêcher que ça recommence.

    La vulnérabilité la moins chère est celle que la plateforme refuse de déployer. Nous modélisons les menaces quand l’architecture n’est encore qu’un schéma, puis nous rendons la configuration dangereuse impossible à livrer, pas seulement déconseillée.

    • Modélisation des menaces avant de construire
    • Une configuration dangereuse n’atteint jamais un environnement
    • Garde-fous posés sur les comptes cloud
    • Audits de code et identification des vulnérabilités

  4. Tenir la ligne en production.

    Une partie passe quand même. Nous surveillons les vulnérabilités qui comptent, nous gardons l’IA sur le bruit des alertes pour que l’équipe ne voie que le réel, et nous mettons un coordinateur de crise à la barre le jour où quelque chose tombe.

    • Vulnérabilités critiques suivies jusqu’à la correction
    • CNAPP sur tous les environnements cloud
    • Alertes triées par IA avant d’arriver chez vous
    • Un coordinateur de crise pilote la réponse

  5. Sécuriser l’IA que vous livrez.

    Une fonctionnalité LLM casse là où aucun programme de sécurité classique ne regarde. Garde-fous, cas d’abus et évaluation entrent dans le produit avant qu’il n’atteigne un utilisateur, pas après le premier incident.

    • Garde-fous et cas d’abus avant le lancement
    • Injection de prompt et périmètre des outils
    • Architectures agentiques revues avant leur mise en ligne

L’AUTRE MOITIÉ

Ingénierie IA

Nous construisons les agents qui font tourner le programme.

Le programme ci-dessus tourne avec des agents plutôt qu’à coups d’embauches, parce que ces agents, nous les construisons.

  1. Des agents qui tiennent en production.

    Un agent qui fait un vrai travail casse là où aucune démo ne le montre. Les nôtres tournent cloisonnés et plafonnés, avec un coupe-circuit qui se ferme tout seul et de quoi comprendre après coup ce qui s’est passé.

    • Des agents cloisonnés et plafonnés
    • Les évals avant les fonctionnalités
    • Un coupe-circuit qui se ferme tout seul
    • Livraison full-stack : web, API, infrastructure

  2. Des preuves, pas une vitrine.

    Six produits portent les promesses de cette page. Nous les avons conçus, développés, puis attaqués nous-mêmes. Ils montrent ce que nous savons construire ; ce que nous vendons, c’est le programme ci-dessus.

    • Six produits conçus, développés puis attaqués
    • Chaque promesse de cette page a sa preuve