Audits de systèmes d’IA et logiciels

Un audit de système d’IA est un examen technique structuré qui répond à quatre questions : où votre système échoue-t-il, pourquoi, à quelle fréquence, et que faudra-t-il pour le rendre fiable? NorthSight Technologies réalise des audits de pipelines LLM, de fonctions d’IA et des plateformes logicielles qui les entourent — produisant une feuille de route priorisée et fondée sur des preuves plutôt qu’un vague bilan de santé. Commencez par un appel d’introduction gratuit.

Ce qu’un audit couvre réellement

« Audit » est un mot galvaudé. Le nôtre est une revue d’ingénierie concrète, sous cinq angles précis :

• Architecture. Comment le système est assemblé : flux de données, choix de modèles, points d’intégration, points de défaillance uniques, et si la conception correspond au problème — ou le combat.
• Fiabilité et modes de défaillance. Nous bâtissons une taxonomie des défaillances à partir de traces réelles : hallucinations, mauvais appels d’outils, boucles, débordements de contexte, corruption silencieuse des données. Ce qui échoue, où et à quelle fréquence — mesuré, pas deviné.
• Sécurité et traitement des données. Où vont réellement les données (y compris requêtes, journaux et caches), contrôle d’accès, frontières de résidence et exposition aux chemins d’injection de requête et de fuite de données. Pour le secteur public canadien, cela inclut les considérations Protégé B et de résidence des données.
• Couverture d’évaluation. Si la qualité est mesurée du tout — et si oui, si les évaluations reflètent l’usage réel. La plupart des systèmes d’IA que nous examinons n’ont aucun filet de sécurité contre les régressions; c’est habituellement le constat n° 1.
• Coûts. Dépense en jetons, choix de niveau de modèle, occasions de mise en cache et gaspillage architectural. Les factures LLM comportent souvent de 30 à 70 % de coûts évitables dus à des modèles surdimensionnés et à des appels redondants.

Ce que vous recevez

• Un rapport de constats écrit — précis, appuyé par des preuves, lisible autant par les ingénieurs que par la direction.
• Une taxonomie des défaillances des modes observés et probables, classés par fréquence et par ampleur de l’impact.
• Une feuille de route de correction priorisée — ordonnée par impact, chaque élément cadré pour que vous puissiez agir avec nous ou avec votre propre équipe.
• Une définition opérationnelle de « assez bon pour être livré » pour votre contexte : le seuil mesurable que le système doit atteindre avant que vous puissiez le défendre.

L’audit est délibérément neutre quant au fournisseur : la feuille de route est la vôtre, rédigée pour que toute équipe compétente puisse l’exécuter. Les clients nous confient souvent les correctifs, mais le rapport n’en dépend pas.

Signes que vous en avez besoin

• Une fonction d’IA qui a impressionné tout le monde en démo et qui se comporte mal avec de vrais utilisateurs.
• Une facture LLM qui croît plus vite que l’usage, sans que personne puisse dire exactement pourquoi.
• Un système hérité d’une équipe partie, d’une agence ou d’une acquisition — capacités inconnues.
• Une revue de sécurité, d’approvisionnement ou de conformité au calendrier.
• Vous êtes sur le point d’augmenter l’usage et ne savez pas si le système tiendra.

Comment ça se déroule

C’est la première étape de notre méthode axée sur la fiabilité. Nous commençons là où ça fait le plus mal : vous nous montrez la défaillance qui vous coûte le plus, nous la retraçons jusqu’à sa cause profonde, puis nous élargissons l’examen à partir de là. Commencez par un appel gratuit de 20 minutes — une façon à faible risque, pour les deux parties, de voir si un mandat plus poussé a du sens. Les audits sont ensuite cadrés selon la taille du système et les besoins d’accès.

Foire aux questions