Red Hat a annoncé le lancement de asago (AI Safety And Governance Orchestration), un nouveau projet open source visant à automatiser l’un des plus grands défis de l’intelligence artificielle en entreprise : transformer les politiques de gouvernance et de conformité réglementaire en contrôles techniques pouvant être déployés directement sur les systèmes d’IA en production. Cette initiative bénéficie du soutien d’organisations telles que Microsoft, NVIDIA, IBM Research, Brave Software, MIT Lincoln Laboratory, The Alan Turing Institute ainsi que de plusieurs universités et institutions de recherche.

Les points clés d’asago en 20 secondes

• Red Hat présente un projet open source pour automatiser la gouvernance de l’IA.
• Il convertit des politiques comme l’AI Act européen ou le NIST AI RMF en contrôles techniques déployables.
• Il intègre l’évaluation des risques, la mitigation, l’audit et le déploiement automatisé.
• Microsoft, NVIDIA, IBM Research et d’autres organisations participent en tant que membres fondateurs.

L’adoption de l’intelligence artificielle en entreprise progresse à un rythme bien plus rapide que celui des outils permettant de la gérer. Tandis que modèles et agents autonomes entrent en production en quelques semaines, la traduction d’une politique d’entreprise ou d’une exigence réglementaire en contrôles techniques demeure un processus manuel pouvant prendre des mois impliquant équipes juridiques, responsables conformité, data scientists et ingénieurs plateforme.

Red Hat souhaite réduire cet écart avec asago, une plateforme ouverte conçue pour convertir automatiquement les normes de gouvernance en configurations prêtes à être déployées dans des environnements d’entreprise.

Du document réglementaire au déploiement automatisé

La proposition d’asago consiste à créer une chaîne totalement traçable qui relie les politiques d’entreprise aux systèmes d’IA déployés.

Pour cela, le projet structure le processus en quatre phases principales :

• Cartographie des risques : interprétation automatique des politiques internes et réglementations pour les associer à des cadres comme NIST AI RMF, OWASP LLM Top 10, le IBM AI Risk Atlas ou le Règlement Européen sur l’IA (AI Act).
• Évaluation automatique : génération de tests spécifiques adaptés au cas d’usage plutôt que de se limiter à des benchmarks génériques.
• Mitigation : recommandations pour des contrôles techniques et barrières de sécurité documentés.
• Déploiement : génération de configurations prêtes pour des plateformes telles que Kubernetes, Terraform ou Ansible.

L’ensemble du processus est documenté à travers un historique d’audit continu permettant de démontrer quel impératif réglementaire a conduit à chaque contrôle mis en œuvre.

Automatiser la conformité pour accélérer l’IA en entreprise

L’un des objectifs majeurs du projet est d’éviter que la conformité réglementaire ne devienne un goulot d’étranglement pour l’innovation.

Aujourd’hui, de nombreuses organisations doivent interpréter manuellement des réglementations, les traduire en exigences techniques et coordonner des équipes très diverses avant de déployer une application basée sur l’intelligence artificielle.

Red Hat propose que cette tâche puisse être automatisée via une plateforme commune où responsables conformité, développeurs, ingénieurs infrastructure et auditeurs collaborent sur un même flux d’informations.

Code source ouvert pour établir une norme commune

asago est publié sous licence Apache 2.0 et aspire à devenir une norme ouverte pour la gouvernance de l’IA.

Le projet naît au sein de l’écosystème de la Open Secure AI Alliance et mise sur l’intégration d’outils existants plutôt que leur remplacement, agissant comme une couche d’orchestration capable de coordonner différentes solutions d’évaluation, de mitigation et de déploiement.

Parmi les organisations participantes figurent :

• Red Hat
• Microsoft
• NVIDIA
• IBM Research
• Brave Software
• MIT Lincoln Laboratory
• Alan Turing Institute
• North Carolina State University
• Interdisciplinary Transformation University Austria
• EvalEval Coalition
• Alquimia AI

La gouvernance intégrée au cycle DevOps

Un aspect particulièrement innovant du projet est qu’il transpose la gouvernance de l’IA dans le même cycle de travail que celui utilisé pour gérer les applications cloud.

Au lieu de considérer la conformité comme une étape post-développement, asago vise à l’intégrer dès le début dans les processus DevOps et GitOps, générant automatiquement l’infrastructure nécessaire pour appliquer les politiques approuvées par l’organisation.

Cette approche est d’autant plus pertinente avec l’émergence d’agents autonomes et d’applications basées sur des modèles de langage, où les décisions de sécurité influencent non seulement le logiciel traditionnel mais aussi le comportement dynamique des systèmes d’IA.

Une tendance croissante dans l’IA d’entreprise

Ce lancement illustre une évolution de plus en plus visible dans le secteur technologique. Si, lors des deux dernières années, la priorité était de déployer des modèles d’IA, l’attention commence désormais à se porter sur leur gouvernance, leur traçabilité et leur conformité réglementaire.

Avec des initiatives comme asago, Red Hat souhaite s’affirmer dans cette nouvelle couche d’infrastructure, où l’automatisation ne concerne pas seulement le déploiement des applications mais aussi la gestion des risques, l’audit et la sécurité de l’intelligence artificielle.

Questions fréquentes

Qu’est-ce qu’asago ?

Il s’agit d’un projet open source soutenu par Red Hat pour automatiser la conversion des politiques de gouvernance de l’IA en contrôles techniques déployables.

Quels problèmes cherche-t-il à résoudre ?

L’objectif est de réduire le temps nécessaire pour appliquer les exigences réglementaires et de sécurité aux systèmes d’IA en production, en remplaçant les processus manuels par des flux automatisés.

Avec quels standards est-il compatible ?

Le projet prévoit une intégration avec des cadres tels que NIST AI RMF, OWASP LLM Top 10, l’IBM AI Risk Atlas ou le AI Act de l’Union européenne.

Qui participe au projet ?

En plus de Red Hat, des acteurs tels que Microsoft, NVIDIA, IBM Research, Brave Software, MIT Lincoln Laboratory, The Alan Turing Institute et d’autres organisations académiques et technologiques sont impliqués.