Projet asago : transformer la politique d’IA en code exploitable
Red Hat, en partenariat avec NVIDIA, IBM et de nombreux contributeurs académiques et industriels, a lancé asago, un projet open‑source visant à automatiser la conversion des politiques de gouvernance d’intelligence artificielle en configurations déployables. Le projet s’inscrit dans le cadre de l’Open Secure AI Alliance et est publié sous licence Apache 2.0.
Contexte réglementaire et enjeux
Avec l’entrée en vigueur du EU AI Act et d’autres cadres comme le NIST AI RMF ou l’OWASP LLM Top 10, les organisations doivent choisir entre un contrôle manuel fastidieux ou le risque de laisser des agents d’IA fonctionner sans supervision. asago propose une voie intermédiaire : automatiser la conformité tout en conservant une traçabilité auditable.
Architecture du workflow
Le processus se décompose en quatre étapes :
1. Cartographie des risques : le texte de politique est analysé et aligné sur des cadres de référence (EU AI Act, NIST, OWASP, AI Risk Atlas d’IBM). Chaque exigence devient un profil de risque.
2. Évaluation des risques : des scénarios spécifiques sont générés pour tester les comportements potentiellement dangereux identifiés lors de la cartographie.
3. Atténuation des risques : le système propose des garde‑fous (guardrails) et crée une traçabilité rationale destinée à résister à l’examen d’un auditeur.
4. Orchestration du contrôle : les garde‑fous sont traduits en configurations prêtes à être déployées sur des environnements hybrides, Kubernetes, Terraform ou Ansible, réduisant les délais de déploiement de mois à jours.
Audit continu
Chaque clause de politique est liée à un test, chaque test à un contrôle en production. Cette chaîne de liens permet à un auditeur de remonter, à tout moment, d’un contrôle actif à la clause de politique qui l’a justifié, offrant ainsi une traçabilité continue.
Contributeurs majeurs
Outre Red Hat, NVIDIA et IBM, le projet réunit :
- Brave Software
- Microsoft
- MIT Lincoln Laboratory
- North Carolina State University
- The Alan Turing Institute
- EvalEval coalition
- Université interdisciplinaire de transformation d’Autriche (IT:U)
- Alquimia AI (partenaire)
Cette diversité vise à couvrir un large éventail de points de vue sur la sécurité de l’IA, notamment en incluant des juridictions mondiales.
Limites et perspectives
Le projet est encore en phase de formation ; aucun cas client réel n’a encore été déployé. Les performances annoncées (« jours, pas mois ») restent à valider sur le terrain, tout comme la résolution des éventuels désaccords entre contributeurs sur les standards de cartographie des risques.
En attendant, asago constitue une référence technique pour les organisations qui souhaitent intégrer la conformité IA dès le stade du code, tout en maintenant une visibilité totale sur les décisions de gouvernance.