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Immuable ne veut pas dire vérifiable : guide d’achat pour évaluer les promesses de piste d’audit
Un stockage immuable empêche les modifications ; une preuve vérifiable permet à n’importe quel tiers de confirmer qu’elles n’ont pas eu lieu. Huit questions pour distinguer les deux dans une proposition commerciale.
Fin de FIPS 140-2 : pourquoi vos preuves d’intégrité ont besoin d’un inventaire cryptographique
Le 21 septembre, les derniers certificats FIPS 140-2 passent au statut historique. L’impact immédiat concerne les achats.
La longue vie d’une signature : intégrité post-quantique pour les enregistrements à conserver pendant des décennies
Les algorithmes de signature actuels pourraient ne pas survivre à l’informatique quantique ; de nombreux enregistrements doivent lui survivre. Comment séparer la preuve d’intégrité de la signature et planifier la transition.
Peut-on savoir si un modèle d'IA a été entraîné sur des données falsifiées ? Une approche forensique
Après un incident, la question n'est pas de savoir si le modèle s'est comporté de façon étrange. Il s'agit de savoir si vous pouvez prouver sur quelles données il a réellement été entraîné au départ.
ISO 42001 face au NIST AI RMF : où se situe vraiment la lacune en matière d'intégrité des données
Les deux référentiels vous demandent de gouverner les données de votre IA. Aucun ne vous dit comment prouver, de manière indépendante, que vous l'avez réellement fait.
Les fiches de modèle ne sont pas une preuve de provenance des données : pourquoi la documentation seule ne suffira pas aux régulateurs
Une fiche de modèle vous dit ce qu’une équipe affirme à propos d’un modèle. Elle n’en prouve rien. Les régulateurs commencent à remarquer la différence.
Ce que recouvrent vraiment les « données prêtes pour l’IA » : une définition fondée sur l’auditabilité, pas sur le marketing
Tous les fournisseurs affirment que leurs données sont prêtes pour l’IA. Voici une définition qui tient lorsque c’est un régulateur, et non une présentation commerciale, qui pose la question.
Comment fonctionnent réellement les attaques par empoisonnement de données, et pourquoi les défenses fondées sur les signatures ne les voient pas
L’empoisonnement ne ressemble pas à une attaque. Il ressemble à des données. C’est ce qui le rend efficace, et difficile à repérer après coup.
Pistes d’audit cryptographiques : comment elles fonctionnent et pourquoi les régulateurs les exigent désormais
Les journaux d’audit classiques peuvent être modifiés. Les pistes d’audit cryptographiques, non. Voici la différence, et pourquoi elle compte pour la conformité.
Pourquoi la falsification de données est plus dangereuse que le ransomware
Le ransomware se signale. La falsification de données, non. Et c'est précisément cette invisibilité qui en fait la menace la plus grave.
La blockchain au service de la conformité en 2026 : au-delà de l’effet de mode, les vrais cas d’usage
Après des années de promesses excessives, la blockchain a trouvé son véritable cas d’usage en entreprise - et ce ne sont pas les cryptomonnaies.
Comment prouver l’antériorité de votre propriété intellectuelle : plaidoyer pour l’horodatage vérifiable
Dans des environnements d’innovation accélérés par l’IA, pouvoir prouver quand vous avez créé quelque chose devient aussi important que la création elle-même.
Sécurité des API et intégrité des données : ce que tout développeur doit savoir en 2026
Les API sont la surface d’attaque que la plupart des entreprises sous-estiment. Voici ce que signifie l’intégrité des données au niveau de la couche API.
Empreinte cryptographique des données dans les pipelines RAG : guide technique
La génération augmentée par récupération n’est fiable que si les données qu’elle récupère le sont. Voici comment les vérifier.
Lignage des données ou intégrité des données : ce que toute équipe d'IA doit savoir
Les deux notions semblent proches. Elles ne le sont pas. Comprendre la différence détermine si vos preuves relatives à l'IA résisteront à un audit.
eIDAS 2.0 et le portefeuille EUDI : ce que les entreprises doivent savoir avant décembre 2026
Le déploiement obligatoire de l’identité numérique en Europe n’est plus qu’à quelques mois - voici ce que les organisations réglementées doivent faire dès maintenant pour préparer l’intégration du portefeuille EUDI.
Qu’est-ce que l’intégrité cryptographique des données ? Un guide en termes simples
Le terme est omniprésent dans la conformité et la gouvernance de l’IA. Voici précisément ce qu’il signifie, comment il fonctionne et pourquoi il compte.
Les hallucinations de l’IA sont un problème de provenance des données, pas de modèle
La cause première de la plupart des erreurs de l’IA n’est pas le modèle - ce sont les données non vérifiées sur lesquelles le modèle a été entraîné ou qu’il récupère.
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