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La gestion de la gouvernance des données d'IA dans le cloud hybride est difficile mais essentielle. 73 % des entreprises adoptant des stratégies de cloud hybride, il est essentiel de trouver un équilibre entre conformité, sécurité et évolutivité. Une mauvaise gouvernance coûte aux entreprises en moyenne 12,9 millions de dollars par an et est à l'origine de 85 % des échecs de projets d'IA en raison de problèmes de données. L'enjeu est de taille : des violations telles que Capitale 1en 2019 ont entraîné des amendes de 190 millions de dollars.
Cet article compare trois plateformes : prompts.ai, IBM Watsonx.governance, et Microsoft Azure AI - sur leur capacité à simplifier la gouvernance dans les configurations hybrides. Chacune possède des atouts en matière d'automatisation, de conformité et d'évolutivité, mais elle répond à des besoins différents :
Le choix de la bonne plateforme dépend de la taille de votre entreprise, de ses besoins en matière de conformité et de son infrastructure technologique existante. Des cadres de gouvernance solides sont essentiels pour trouver un équilibre entre innovation, sécurité et rentabilité dans les environnements d'IA hybrides.
prompts.ai s'efforce de résoudre les gros problèmes liés à la gestion des règles de données d'IA mixtes dans le cloud. En combinant l'automatisation des flux de travail et la définition de règles, cet outil facilite la surveillance des données dans de nombreux endroits, comme de nombreux clouds et systèmes locaux. Sa construction vise à corriger travailler ensemble problèmes, ce qui facilite la gestion des données par les groupes. Les principaux éléments tels que le tri des données, l'automatisation des règles et les configurations croissantes visent directement à surmonter ces obstacles liés aux règles.
prompts.ai dispose d'outils puissants qui vont au-delà des paramètres de règles normaux. Ce sont contrôles des règles principales, le tri approfondi des données et l'accès à une gestion qui fonctionne bien dans des environnements mixtes. En s'associant à des modèles Big Talk, il offre plus, comme la liste des données, la gestion des métadonnées et le suivi complet du chemin des données.
L'un des principaux éléments est son système de tri des données piloté par l'IA, qui trie les données lui-même en fonction de ce qu'elles affichent et de leur emplacement. Cela réduit le besoin de le faire à la main, en gardant les mêmes règles dans les configurations mixtes. Il traite correctement les informations privées, peu importe où elles se trouvent ou où elles sont traitées.
Pour les groupes aux États-Unis confrontés à des lois strictes telles que le RGPD, la HIPAA et le CCPA, prompts.ai simplifie les règles. L'outil s'assure que les règles sont respectées et surveillées correctement, facilitant ainsi les tâches telles que les demandes des personnes chargées des données et la préparation des audits. Les journaux sont là pour faciliter la vérification des règles.
De plus, les outils de création de rapports automatiques génèrent des tableaux et des avertissements en temps réel, permettant aux équipes chargées des règles de voir et de résoudre rapidement les problèmes liés aux règles. Cette solution rapide permet aux groupes d'éviter les amendes et de rester rapides, même en cas de règles strictes.
prompts.ai améliore également son fonctionnement en automatisant les choses, en supprimant beaucoup de travail manuel dans les règles. Des tâches telles que le tri des données, la saisie des informations et la vérification des règles sont automatisées, les cas impairs étant signalés d'eux-mêmes pour vérification.
L'outil travailler ensemble en direct facilite le travail d'équipe, en permettant aux équipes chargées de définir des règles, de répondre aux problèmes et de vérifier les règles ensemble. Cela permet d'accélérer le choix et d'en améliorer la gestion, en supprimant les blocages qui bloquent souvent les règles relatives aux données dans les configurations de cloud mixtes.
Conçu pour évoluer avec votre groupe, prompts.ai prend en charge le travail sur de nombreux fournisseurs de cloud et systèmes locaux. C'est modèle de paiement à l'utilisation avec le suivi des jetons, c'est un moyen peu coûteux de développer les règles à mesure que les besoins en données augmentent.
Cette croissance est bénéfique pour les groupes qui s'intéressent de plus en plus au travail sur l'IA. L'outil garantit que les règles sont définies et surveillées de la même manière, même lorsque les piles de données et la portée augmentent. Le suivi des jetons fournit un aperçu clair de l'utilisation des données et des coûts, aidant ainsi les groupes à ajuster leurs forfaits cloud mixtes tout en respectant des règles strictes. Cette vue ouverte est essentielle pour associer de nouvelles idées à des plans financiers selon les règles de l'IA en matière de données.
IBM watsonx.governance facilite la définition des règles d'IA dans les configurations cloud et mixtes en automatisant les processus, en gérant les risques et en vérifiant le respect des règles. Il s'occupe de la difficile tâche de surveiller les modèles, les applications et les agents d'IA à l'aide d'autres outils et de configurations mixtes. Alors que prompts.ai utilise des règles qui peuvent changer, watsonx.governance vise à renforcer le contrôle du cycle de vie et à réduire les risques liés aux tâches importantes. Nous abordons ici ses principales parties, comme la définition des règles, le respect des règles, l'automatisation et la capacité de croissance, ce qui ajoute à ce que peut faire prompts.ai.
IBM watsonx.governance propose un plan complet pour suivre l'ensemble de la vie de l'IA, de sa création à son utilisation, en passant par la surveillance continue. Avec Sécurité de l'IA IBM Guardium, il détecte les paramètres d'IA qui ne figurent pas dans la liste et détecte les points faibles, s'assurant ainsi que les risques sont bien gérés. Ce plan d'établissement de règles conserve les mêmes règles, que les tâches d'IA soient effectuées sur site, dans des clouds publics ou dans des configurations mixtes. Sa capacité à gérer les modèles, les applications et les agents par le biais d'autres outils en fait un outil indispensable pour les sites dotés de grandes configurations d'IA dispersées.
Pour les groupes américains soumis à de nombreuses règles de plus en plus nombreuses, watsonx.governance facilite le respect des règles en automatisant les processus qui identifient les besoins et les transforment en plans clairs. Il permet de respecter des règles telles que la loi sur l'IA de l'UE, la norme ISO 42001 et le RMF sur l'IA du NIST, en indiquant clairement la voie à suivre pour faire face à l'évolution de l'état et aux grandes règles. Cette voiture permet de s'assurer que les places restent alignées sans avoir à le faire à la main.
Plus que ses composants puissants qui fixent des règles, watsonx.governance facilite le travail grâce à une automatisation de haut niveau. En réduisant considérablement les tâches manuelles, cela modifie la façon dont le travail se déroule. Par exemple, IBM a réduit le temps d'examen des actifs de plusieurs jours à quelques minutes tout en multipliant par deux les notes clés de l'IA générative.
Les utilisations réelles montrent qu'il fonctionne bien. Au US Open, watsonx.governance a contribué à réduire les inégalités dans les données de jeu, faisant passer l'équité des jeux de 71 % à 82 %. Infosys a également intégré la plateforme à son offre AI First, Infosys Topaze, simplifiant la définition de leurs règles d'IA et réduisant le travail manuel entre les tâches.
Conçu pour les configurations nécessitant des tâches importantes, watsonx.governance répond à différents besoins de placement dans les clouds et les systèmes sur site. Non seulement elle permet de maintenir les règles au fur et à mesure que les plans d'IA évoluent, mais elle donne également des résultats clairs, comme une augmentation de 30 % du retour sur investissement.
Sa place de leader dans le Gartner® Magic Quadrant™ 2025 pour les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique montre sa capacité à se développer et sa volonté de soutenir des plans d'établissement de règles d'IA à long terme pour les grandes entreprises.
Microsoft Azure AI met fin à notre vision des règles de données mixtes dans le cloud avec un ensemble d'outils conçus spécialement pour les grandes configurations de travail. Comme prompts.ai et Platform X, Azure AI regroupe de nombreux outils pour simplifier les règles. Il est très efficace pour gérer les tâches liées à l'IA, à la fois en local et dans le cloud, tout en tenant compte du respect des règles et de la taille des tâches. La plateforme fonctionne selon une règle principale :
« La gouvernance des données est tout ce que vous faites pour garantir la sécurité, la confidentialité, l'exactitude, la disponibilité et l'utilisation des données »
Cette façon de penser permet aux entreprises de maintenir les mêmes règles dans tous les systèmes mixtes. Examinons les principaux éléments qui font d'Azure AI un outil idéal pour contrôler les données.
Azure AI veille à définir des règles strictes pour les lieux mixtes. Il traite d'un gros problème pour les grandes entreprises : la gestion de nombreux points de données. En réalité, plus de 26 % des travailleurs déclarent disposer de 51 à 100 points de données dans leur travail. Azure AI utilise à la fois des plans de règles principaux et secondaires pour faciliter la collaboration et éliminer les zones de données. Il surveille également de près la qualité des données pour qu'elles restent identiques, vraies et sûres à de nombreux endroits. De plus, cet outil vous permet de tout savoir sur les chemins de données, en vous assurant que tout est clair sur tous les systèmes.
Microsoft Azure possède ce qu'il appelle :
« le plus grand portefeuille de conformité du secteur, à la fois en termes d'étendue (nombre total d'offres) et de profondeur (nombre de services orientés vers les clients dans le périmètre d'évaluation) »
Ce grand groupe aime les forfaits tels que SOC 2, HIPAA, GDPR, PCI DSS, NIST 800-53 et ISO 27001. Le plan d'Azure pour y parvenir repose sur un modèle dans lequel les deux parties partagent les tâches, en définissant clairement qui gère quoi en termes de sécurité. Il utilise des méthodes de connexion telles que OAuth 2.0, OpenID Connect et SAML, avec Azure AD au milieu pour la connexion et la sélection des rôles en fonction de règles. La sécurité est encore renforcée grâce au code TLS 1.3 pour le transfert de données, au code AES-256 pour les données immobiles et à une méthode Zero Trust qui ne fait confiance à personne dès le départ. Les outils qui fonctionnent seuls simplifient le respect des règles en surveillant en permanence et en montrant ce qui se passe à ce moment-là.
Azure AI facilite le travail grâce aux tâches automatiques. En utilisant de petites pièces de rechange et des groupes, la configuration permet aux pièces de se mettre à jour d'elles-mêmes à différents endroits. Des outils tels que Kubernetes établir une bonne base pour mettre en place et faire fonctionner une IA groupée plus importante. Auto intervient également dans la gestion des règles, Azure mettant en place des règles relatives aux données partout de manière autonome. Cela garantit que les règles et le type de sécurité restent les mêmes, quel que soit l'endroit où les données ou les tâches sont effectuées. En surveillant en permanence, vous pouvez suivre le fonctionnement et les règles du système, en informant rapidement les responsables des problèmes éventuels.
La configuration mixte des lieux d'Azure AI permet aux groupes de changer facilement de taille, ce qui permet aux lieux de :
« augmentez et diminuez les charges de travail pendant les pics de demande, le tout sans avoir à surinvestir dans une infrastructure sur site supplémentaire »
Cette facilité est essentielle pour les tâches d'IA qui nécessitent des ordinateurs de plus en plus nombreux. La configuration cloud vous permet de modifier la puissance de calcul en temps réel, tandis que le modèle mixte offre aux entreprises :
« la flexibilité de choisir où exécuter leurs charges de travail en fonction de leurs besoins spécifiques en matière de sécurité ou de performances »
Alors que de plus en plus d'entreprises optent pour les clouds hybrides (73 % d'entre elles avaient un plan en 2024, et ce chiffre devrait augmenter), la version d'Azure AI lui permet de se développer sans aucun retard. Les groupes peuvent élargir certaines parties de leur ensemble de règles quand ils le souhaitent, ce qui leur permet de s'étendre sans interruption dans leur travail.
Les règles de l'IA dans le cloud hybride présentent des avantages et des inconvénients en ce qui concerne leur offre, leur prix et leur capacité d'évolution. Voyons ce qui est bon et ce qui est difficile à propos de trois plateformes principales.
prompts.ai est idéal pour son flux de travail instantané et sa bonne collaboration avec les autres. Son plan tarifaire, semblable à un jeton, vous permet de payer lorsque vous l'utilisez, de clarifier les coûts et de gérer de nombreux types de données. Pourtant, si vous en avez besoin pour répondre à des exigences strictes, il se peut qu'il nécessite un travail plus personnalisé.
Plateforme X est le meilleur pour grandir et se mélanger bien dans les endroits hybrides. Il est efficace pour trouver et trier les données, ce qui les rend adaptées aux endroits contenant des données à la fois claires et désordonnées. Cependant, son utilisation peut être difficile, et les équipes qui découvrent les règles relatives aux données peuvent avoir du mal à les apprendre.
Microsoft Azure AI possède de nombreux tampons de règles, des éléments appropriés tels que le RGPD, l'HIPAA, le SOC 2 et la norme ISO 27001. Pour les sites qui utilisent déjà des outils Microsoft, Azure AI convient parfaitement. Son modèle de partage des tâches indique clairement qui est responsable de la sécurité. Mais les entreprises qui ne sont pas encore très présentes dans Microsoft pourraient trouver cela coûteux et se sentir coincées avec un seul fabricant.
Le graphique présente les principales statistiques relatives au travail, mais les effets réels sur l'argent et le travail vont loin. Des études indiquent que de bonnes règles en matière de données peuvent faire augmenter l'argent de 21 à 49 %. D'autre part, les fuites de données coûtent environ 4,45 millions de dollars à chaque fois. De plus, de mauvaises règles gaspillent 20 à 30 % de l'argent investi dans le cloud. Ces points montrent pourquoi le choix de la bonne configuration est si important pour réduire les coûts.
Être capable de grandir implique des tests différents sur chaque configuration. En 2024, de nombreux groupes ont opté pour des forfaits cloud mixtes, mais il est toujours difficile pour beaucoup de gérer les données dans de nombreux endroits. prompts.ai résout ce problème en faisant correspondre les étapes de travail du LLM et en définissant des méthodes, tandis qu'Azure AI utilise un mixage facile dans le monde Microsoft. Platform X applique une règle mais peut avoir besoin de plus de travail pour répondre à des besoins étranges.
Les règles sont également importantes. Depuis 2018, les amendes prévues par le RGPD ont atteint plus de 1,6 milliard d'euros, donnant la priorité aux règles pour les types de travail contrôlés. Les nombreux OK d'Azure AI sont parfaits pour des domaines tels que la santé et le travail financier. D'un autre côté, prompts.ai convient aux groupes qui souhaitent une configuration et des modifications rapides.
Le besoin d'outils de règles d'IA augmente rapidement, le marché devant passer de 890 millions de dollars en 2024 à environ 6 milliards de dollars d'ici 2029. Cette hausse montre à quel point les groupes s'appuient sur l'IA, 91 % d'entre eux utilisant l'IA dans des tâches clés. Les configurations qui associent outils intelligents et contrôle humain deviennent essentielles.
Les mélanger comporte toujours des tests, 43 % des groupes ayant du mal à ajouter des outils de règles à leurs configurations techniques. prompts.ai le fait avec des API définies, tandis qu'Azure AI profite des mixages intégrés. Même si Platform X nécessite davantage de travail personnel, elle vous permet d'en faire plus pour répondre à des besoins particuliers.
Dans l'ensemble, les groupes doivent examiner des éléments tels que les nouvelles idées, les méthodes de traitement des données et les règles appropriées pour choisir la configuration qui correspond le mieux à leurs objectifs de travail.
Examinez bien les besoins de votre entreprise, la technologie qu'elle utilise et les règles qu'elle doit suivre alors que le marché mondial de l'IA continue de croître rapidement de 40 % par an.
prompts.ai est idéal pour ses coûts faciles à comprendre et sa configuration de paiement à l'utilisation, ainsi que pour son travail d'équipe en temps réel. Il fonctionne rapidement grâce à l'utilisation de grands modèles de langage.
Mais, Plateforme X est plus efficace pour rechercher et trier des données, en particulier dans les systèmes cloud mixtes. Pourtant, sa mise en place peut être difficile pour ceux qui ne sont pas habitués à une telle technologie.
Lorsque vous choisissez une plateforme, pensez à des éléments importants tels que la quantité de données dont vous disposez (en moyenne 162,9 To), les règles à respecter, votre technologie actuelle et les compétences de votre équipe. Pour les domaines comportant de nombreuses règles, le respect strict des règles devrait être la priorité. D'un autre côté, les nouvelles entreprises peuvent aimer les options flexibles et peu coûteuses.
« La gouvernance n'est pas qu'une question de contrôles ; il s'agit de créer un cadre qui permet les innovations futures tout en préservant la sécurité, la conformité et la rentabilité. La clé réside dans l'équilibre entre l'autonomisation des utilisateurs et la supervision nécessaire. »
Pour réussir, utilisez des méthodes strictes pour établir des règles. Essayez de placer le contrôle au même endroit, d'appliquer des contrôles stricts sur les personnes qui entrent et de surveiller de près les règles en permanence.
Les organisations rencontrent divers obstacles lorsqu'elles tentent de s'établir gouvernance des données dans des configurations d'IA cloud hybride. L'un des plus grands défis consiste à silos de données et fragmentation, ce qui peut masquer la visibilité et rendre les efforts de gouvernance beaucoup moins efficaces.
Un autre obstacle majeur est de garantir conformité réglementaire, en particulier dans les environnements multicloud où les exigences légales varient d'une région à l'autre. Pour faire face à cette complexité, il faut comprendre en profondeur les lois et les politiques des différentes juridictions.
En plus de cela, risques liés à la sécurité comme les mauvaises configurations, la faiblesse des contrôles d'accès et la supervision limitée de l'utilisation des données peuvent compromettre les initiatives de gouvernance. À la difficulté s'ajoute la nécessité permanente de maintenir qualité des données et la cohérence sur plusieurs plateformes, tout en essayant de trouver un équilibre entre efficacité opérationnelle et respect des normes de conformité.
Prompts.ai fournit aux organisations des outils pilotés par l'IA conçus pour simplifier les défis liés à la navigation dans les réglementations telles que GDPR et HIPAA. Ces outils permettent d'identifier et de suivre les données sensibles, d'appliquer les règles de gouvernance et de créer des rapports automatisés, garantissant ainsi que le traitement des données est conforme aux exigences légales.
La plateforme aide également à développer des cadres de contrôle et des politiques solides, permettant une surveillance continue de la conformité. En répondant à des besoins critiques tels que les mandats de consentement explicite du RGPD et l'accent mis par la HIPAA sur la protection des données de santé, Prompts.ai permet aux organisations de gérer leurs données alimentées par l'IA de manière responsable tout en suivant l'évolution du paysage réglementaire.
Lors de la sélection d'une plateforme de gouvernance des données pour les environnements d'IA cloud hybride, il convient de garder à l'esprit quelques aspects essentiels. Recherchez une solution qui s'intègre parfaitement à vos systèmes existants, qui peut gérer des volumes de données croissants et automatise les tâches de gouvernance pour gagner du temps et économiser des efforts. Il est tout aussi important que la plateforme favorise la conformité réglementaire et propose des outils performants tels que le catalogage des données, la gestion des métadonnées et l'application des politiques.
Une plateforme de premier plan devrait fournir visibilité unifiée dans les environnements cloud et sur site. Cela vous permet de suivre efficacement le lignage des données et d'appliquer les politiques de gouvernance de manière cohérente. En se concentrant sur ces fonctionnalités, les entreprises peuvent mieux gérer la complexité des configurations hybrides tout en garantissant la confiance et l'efficacité des processus pilotés par l'IA.
