Une gouvernance que vos agents peuvent suivre, au niveau de l'énoncé
La plupart des plateformes greffent de l'observabilité sur les résultats des agents. Dictiva rend la politique elle-même lisible par machine, applicable par les agents et prête pour l'audit, dès le schéma.
Gratuit pour toujours avec Community · Accès des agents MCP à partir de Business
Vos agents prennent des décisions. Pouvez-vous prouver qu'ils respectent la politique ?
La plupart des équipes déploient des agents IA avec des garde-fous dispersés entre prompts, listes d'autorisation, filtres regex et contrôles de règles a posteriori. Quand les auditeurs demandent « quelle politique cet agent a-t-il suivie lorsqu'il a effectué cette action ? », la réponse est rarement satisfaisante.
La politique vit dans des PDF, des dossiers SharePoint et des pages Notion. Les garde-fous vivent dans le code. Les circuits d'approbation vivent dans Jira, ou nulle part. Les pistes d'audit vivent dans une douzaine de tableaux de bord de fournisseurs de LLM. Il n'existe aucune source unique de vérité sur les politiques, et certainement pas une que vos agents puissent lire.
La politique sous forme de texte ne suffit pas. Il vous faut la politique sous forme de données.
Six capacités qui rendent la politique exécutable
Chacune est disponible dès aujourd'hui et repose sur une surface précise du produit. Ce qui n'est pas encore disponible a sa propre section plus bas : aucune lacune cachée.
Une politique lisible par machine, fondée sur les énoncés
Chaque énoncé de gouvernance porte une modalité, un mode d'application et une applicabilité par acteur : humain, agent ou les deux. Les politiques sont exécutables par construction, et non de simples consignes à interpréter.
Disponible : colonnes enforcementMode + actorApplicability dans la table des énoncés
Des consignes pour agents dans chaque politique
Des métadonnées structurées pour agents dans chaque énoncé : allowedActions, prohibitedActions, requiredContext, requiredApprovals, evidenceRequirements, escalationRules, failureMode, toutes interrogeables.
Disponible : colonne JSONB agent_guidance dans tout le schéma des énoncés
Serveur de gouvernance MCP en production
Les agents IA externes (Claude Code, Cursor, ChatGPT, Claude web) se connectent à votre corpus de politiques via le Model Context Protocol. Six outils, double transport, authentification distincte pour la lecture et l'écriture.
Disponible : /api/mcp (HTTP) + transport stdio, 6 outils actifs
Piste d'audit complète des agents
Chaque interaction IA et agent est journalisée avec prompts, réponses, appels d'outils, consommation de tokens, latence et erreurs. Exportable à partir de Scale. Prête pour la conformité dès le premier jour.
Disponible : table ai_audit_logs, 25 colonnes, 4 index
Couche de contexte IA
Six modules d'ancrage (énoncés, réglementations, tenant, utilisateur, domaine, glossaire) ancrent le raisonnement des agents dans votre corpus de politiques réel, et non dans des connaissances génériques pré-entraînées.
Disponible : 6 fournisseurs de contexte dans lib/ai/context/
Bibliothèque + modèle d'adoption
57 réglementations, plus de 600 exigences pré-extraites, plus de 1 300 termes de glossaire typés. Les agents s'appuient sur une bibliothèque organisée ; les écarts par rapport aux énoncés adoptés sont suivis automatiquement.
Disponible : suivi de l'adoption + des écarts sur les énoncés de la bibliothèque
Ce que nous reportons, en toute transparence
Ces capacités disposent déjà du schéma ou des briques de base dans le produit ; l'interface utilisateur est en cours de développement. Nous préférons vous prévenir à sa sortie plutôt que de prétendre qu'elle existe déjà.
Exécution des SOP par les agents
Q3 2026Les procédures prennent déjà en charge étapes, conditions, RACI, sous-processus et preuves. La prochaine étape est le moteur qui les exécute (piloté par des humains ou par des agents) avec des machines à états par étape.
Interface de circuit d'approbation pour agents
Q3 2026Les énoncés déclarent déjà requiredApprovals. La prochaine étape est l'interface qui permet aux agents de demander des approbations et aux humains de les accorder dans le flux.
Tableau de bord de preuves prêt pour l'audit
Q4 2026Toutes les briques de base (journal d'audit, attestations, liens de preuve) existent déjà. La prochaine étape est le tableau de bord de conformité qui les regroupe en un dossier de preuves.
Connectez n'importe quel agent compatible MCP
Six outils de gouvernance exposés via stdio et Streamable HTTP. Authentification Bearer avec des clés d'API à portée limitée. Compatible avec Claude Code, Cursor, ChatGPT, Claude web et tout client personnalisé qui parle MCP.
Claude Code (stdio)
Développement local : l'IA peut interroger directement les politiques de votre tenant.
{
"dictiva": {
"command": "npx",
"args": ["@dictiva/mcp-server"],
"env": { "DICTIVA_API_KEY": "dv_live_..." }
}
}Cursor / Claude Code distant (HTTP)
MCP distant : les mêmes outils, accessibles via Streamable HTTP.
{
"mcpServers": {
"dictiva": {
"url": appUrl("/api/mcp"),
"headers": { "Authorization": "Bearer dv_live_..." }
}
}
}ChatGPT / Claude web (MCP distant)
Collez l'URL et le jeton Bearer dans les paramètres du connecteur MCP.
URL: https://dictiva.com/api/mcp
Auth: Bearer dv_live_...
Scopes: statement:read, glossary:read, assembly:readObservabilité IA ou gouvernance des agents IA
L'observabilité examine ce que les agents ont fait après coup. La gouvernance fait de ce qu'ils ont le droit de faire une ressource adressable, interrogeable et versionnée.
| Dimension | Outils d'observabilité IA | Dictiva |
|---|---|---|
| Unité de base de la politique | Sortie ou trace du modèle | Énoncé (modalité, acteur, application) |
| Où réside la politique | Votre prompt | Corpus de politiques versionné (bibliothèque + tenant) |
| Connaissance de l'agent | Journaux a posteriori | Consultation avant action via MCP |
| Application | Contrôle de règles a posteriori sur la sortie | Requête de politique avant action + circuit d'approbation |
| Piste d'audit | Traces et usage du modèle | Prompts + outils + résultats + version de la politique |
| Applicabilité par acteur | Indifférenciée | Humain / agent / les deux, par énoncé |
| Correspondance réglementaire | Manuelle | Par énoncé, avec 57 réglementations |
Conçu pour les équipes qui déploient des agents
Si l'une de ces difficultés vous parle, le reste de cette page est pour vous.
Responsables produit IA
Difficulté : Des agents déployés avec des garde-fous dispersés entre prompts, filtres et contrôles a posteriori
Avec Dictiva : Un corpus de politiques unique interrogé par chaque agent, avec une application lisible par machine et une piste d'audit complète
RSSI et responsables sécurité
Difficulté : Aucun moyen de prouver quelles politiques les systèmes autonomes ont réellement suivies au moment de décider
Avec Dictiva : Une piste d'audit par action liée à des versions précises des énoncés, défendable en audit comme en enquête
Conformité et juridique
Difficulté : AI Act européen, Colorado AI Act, OWASP Top 10 pour les applications agentiques : des obligations sans outillage
Avec Dictiva : Des politiques reliées aux obligations réglementaires ; les agents interrogent ce qui s'applique à chaque contexte d'acteur
Ingénieurs plateforme
Difficulté : Chaque équipe d'agents bricole sa propre recherche de politiques
Avec Dictiva : Un serveur MCP prêt à l'emploi avec 6 outils de gouvernance, authentification, limitation de débit et contrôle des droits inclus
Questions fréquentes
Qu'est-ce que la gouvernance des agents IA ?+
La gouvernance des agents IA consiste à appliquer politiques, procédures et pistes d'audit aux systèmes d'IA qui agissent en votre nom, et pas seulement aux humains qui leur donnent des instructions. Elle couvre ce qu'un agent a le droit de faire, ce qu'il doit remonter, les preuves qu'il doit collecter et la façon dont chaque action est journalisée. L'OWASP a publié un Top 10 pour les applications agentiques en décembre 2025 ; les obligations à haut risque de l'AI Act européen s'appliquent à partir d'août 2026 ; le Colorado AI Act est en vigueur depuis juin 2026. La catégorie se forme maintenant.
En quoi est-ce différent des outils d'observabilité IA (Fiddler, Arthur, Credo AI) ?+
Les outils d'observabilité examinent les sorties et les traces des modèles après coup. Dictiva fait de la politique l'unité de base : chaque énoncé de gouvernance porte un mode d'application et une applicabilité par acteur, et les agents interrogent ce corpus de politiques avant d'agir via le serveur MCP. Vous disposez toujours d'une piste d'audit complète, mais elle est liée à des versions précises des énoncés, et pas seulement à la télémétrie du modèle.
Qu'est-ce que le serveur MCP et quels clients peuvent s'y connecter ?+
Le serveur Model Context Protocol (MCP) expose 6 outils de gouvernance via deux transports : stdio (pour Claude Code / Cursor en local) et Streamable HTTP (pour ChatGPT, Claude web et Cursor distant). Les outils comprennent search_statements, get_statement_guidance, list_applicable_policies_for_actor, search_glossary, get_assembly_bundle et export_ontology. L'accès MCP est réservé aux offres Business et Enterprise.
Dictiva remplace-t-il une plateforme GRC traditionnelle ?+
Pas aujourd'hui, et ce n'est pas l'objectif. Dictiva est la couche politiques et procédures de la gouvernance, optimisée pour que les humains et les agents IA lisent, suivent et soient audités sur le même corpus. Registres de risques, tests de contrôles et tableaux de bord de preuves d'audit figurent sur la feuille de route 2026. Pour ce qui est disponible, Dictiva est plus utile qu'une suite GRC complète ; pour le reste, nous le disons sur cette page.
Qu'est-ce qui rend un énoncé Dictiva lisible par machine ?+
Chaque énoncé comporte des champs structurés sur lesquels un agent peut raisonner : modalité (must, should, may), mode d'application (informational, human_review_required, machine_readable, machine_enforceable), applicabilité par acteur (human, agent, both), ainsi qu'un JSONB agent_guidance avec allowedActions, prohibitedActions, requiredApprovals, evidenceRequirements, escalationRules et failureMode. Les agents n'ont pas à analyser un PDF de 30 pages ; ils interrogent la politique structurée.
Comment fonctionne la tarification pour un usage intensif par des agents ?+
Aujourd'hui : un abonnement par utilisateur avec des crédits IA inclus dans chaque offre. T3 2026 : un modèle hybride à la consommation mesuré en « actions de gouvernance », où différentes classes d'action (consultation de politique, vérification de politique, audit réglementaire approfondi) sont décomptées différemment. L'objectif de marge interne est ≥5x le coût moyen des tokens ; les clients voient des nombres d'actions, pas des tokens. Aucune mauvaise surprise sur la facture due à des sorties verbeuses du modèle.
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Logiciel de gestion des politiques
Le système fondé sur les énoncés que lisent vos agents : une gestion du cycle de vie des politiques conçue pour les machines et les humains.
Serveur de gouvernance MCP
Donnez aux agents un accès en lecture et en écriture à vos énoncés de gouvernance via le Model Context Protocol.
Agents gérés ou appels LLM isolés
Pourquoi les appels LLM non gouvernés deviennent un risque de conformité, et comment les agents encadrés l'évitent.
Qu'est-ce que la gouvernance fondée sur les énoncés ?
L'unité de gouvernance atomique et lisible par machine qui rend possible l'application des politiques aux agents.
Énoncés de gouvernance ou politiques
Pourquoi les énoncés atomiques surpassent les documents de politique monolithiques, pour les personnes comme pour les agents IA.
Les meilleurs outils GRC en 2026
La place de la gouvernance des agents IA dans l'outillage GRC moderne : un comparatif pour les acheteurs.
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