Comment NeuralTrust a aidé un principal opérateur de télécommunications à adopter l'IA en toute sécurité

Un grand fournisseur de télécommunications était prêt à exploiter l'IA pour ses systèmes internes et destinés aux clients, mais des préoccupations critiques concernant la sécurité, la conformité et le manque de visibilité bloquaient ses progrès. Cette étude de cas détaille comment ils ont utilisé NeuralTrust pour déployer en toute sécurité un chatbot en production, obtenir une observabilité complète et construire une base de confiance pour une adoption évolutive de l'IA.

En un Coup d'œil

Le Défi : Déployer une IA Destinée aux Clients Sans Filet de Sécurité

Déployer l'IA dans le secteur des télécommunications n'est pas seulement un obstacle technique ; c'est un défi opérationnel et de conformité massif. Les équipes d'innovation de l'opérateur avançaient rapidement, mais leurs progrès étaient bloqués par une question critique de la direction : « Comment pouvons-nous être sûrs que c'est sécurisé ? »

Leur déploiement initial, un chatbot de support destiné aux clients, présentait des risques immédiats et significatifs.

Des Enjeux Élevés dans un Environnement Réglementé

L'équipe savait que le chatbot devait être plus que simplement précis et rapide. Toute défaillance pouvait avoir des conséquences concrètes. Leurs principales préoccupations étaient :

• Fuite de Données : Et si le modèle exposait par inadvertance des informations client sensibles dans une réponse ?
• Attaques Adversariales : Comment pourraient-ils empêcher les utilisateurs de contourner les garde-fous avec des injections de prompt ou des tentatives de jailbreaking ?
• Défaillances Silencieuses & Hallucinations : Et si le modèle générait des résultats nuisibles ou incorrects, et que les équipes de conformité et de sécurité n'avaient aucune visibilité sur ce qui n'allait pas ?
• Auditabilité : Comment pourraient-ils prouver aux régulateurs que chaque décision automatisée était conforme et traçable ?

Pourquoi les Outils de Sécurité Traditionnels Étaient Insuffisants

La racine du problème était claire : leur pile de sécurité existante était conçue pour l'infrastructure, pas pour la nature dynamique et comportementale des Grands Modèles de Langage (LLM). Ces outils laissaient des lacunes critiques :

• Ils ne pouvaient pas inspecter ou interpréter le contenu des prompts et des réponses.
• Ils n'avaient aucun mécanisme pour détecter l'injection de prompt ou la manipulation de modèle.
• Ils manquaient de visibilité sur l'évolution du comportement du modèle dans le temps.
• Ils ne pouvaient pas évaluer les résultats pour la toxicité, les hallucinations ou le risque de conformité.

Sans une solution native pour l'IA Générative, l'équipe a été forcée de se fier à des vérifications manuelles ponctuelles et à des suppositions, une approche lente, peu fiable et impossible à faire évoluer.

La Solution : Une Couche de Sécurité et d'Observabilité Intégrée pour l'IA

L'opérateur n'avait pas besoin de nouveaux modèles ou d'une nouvelle infrastructure. Il avait besoin d'un plan de contrôle pour rendre sa pile d'IA existante sécurisée, observable et gouvernable. Ils ont choisi NeuralTrust, en le déployant comme une couche unifiée pour gérer les risques sur l'ensemble du flux de travail de l'IA.

Protection en Temps Réel avec TrustGate

La première étape consistait à sécuriser les entrées et les sorties du modèle en temps réel. TrustGate a été intégré à la passerelle du modèle pour inspecter, classifier et intervenir sur chaque requête sans ajouter de latence. Il a immédiatement fourni :

• Prévention de l'Injection de Prompt & du Jailbreaking : A identifié et bloqué les attaques adversariales à la périphérie, avant qu'elles ne puissent atteindre le modèle.
• Filtrage des Réponses : A appliqué les directives de sécurité, de conformité et de marque en bloquant les résultats non conformes avant qu'ils n'atteignent l'utilisateur.

Visibilité Complète avec TrustLens

Une fois le chatbot en ligne, la visibilité est devenue primordiale. L'équipe avait besoin de comprendre les interactions des utilisateurs et le comportement du modèle avec un niveau de détail granulaire. TrustLens a fourni une couche d'observabilité complète, permettant :

• Journalisation Structurée : A capturé chaque prompt, réponse et résultat avec des métadonnées traçables pour l'audit et la révision.
• Détection de Dérive : A fait remonter automatiquement les changements de comportement, de ton ou de couverture thématique du modèle qui pourraient signaler un risque.
• Pistes d'Audit Consultables : A donné aux équipes d'ingénierie, de sécurité et de conformité un historique inspectable pour répondre à la question « Pourquoi le modèle a-t-il fait ça ? » avec des preuves basées sur des données.

Évaluation Continue avec TrustTest

Pour garantir la résilience à long terme, l'équipe avait besoin de tester le modèle de manière proactive. TrustTest a permis une évaluation continue et automatisée grâce à :

• Suites de Tests Automatisées : A exécuté des tests planifiés pour la performance, la sécurité et la conformité aux politiques, souvent liés à leur pipeline CI/CD.
• Red Teaming Proactif : A utilisé des sondes pré-construites et personnalisées pour tester les vulnérabilités spécifiques aux cas d'utilisation des télécoms.
• Notation des Résultats : A noté les résultats du modèle pour la pertinence, la sécurité et le risque d'hallucination, fournissant une mesure constante de la qualité et de la fiabilité.

Les Résultats : D'un Projet Pilote Risqué à une Fondation IA Évolutive

Le déploiement de NeuralTrust a fondamentalement changé la capacité de l'opérateur à innover avec l'IA. Il a transformé un projet à haut risque en un système fiable et prêt pour l'entreprise.

Un Chatbot Sécurisé en Production avec un Contrôle Total

Le chatbot n'était plus une boîte noire. Les équipes de sécurité et d'ingénierie ont obtenu une visibilité complète sur son comportement, transformant un passif potentiel en un actif de production fiable. Lorsqu'un utilisateur tentait un jailbreak ou que le ton du modèle changeait, elles pouvaient enquêter, intervenir et ajuster en temps réel. Cela a donné aux équipes de conformité la confiance nécessaire pour approuver et aux unités commerciales la confiance pour construire sur cette nouvelle capacité.

Cycles de Revue de Sécurité Réduits d'environ 75 %

Avant NeuralTrust, chaque cycle de déploiement était enlisé dans des semaines de tests manuels et de revues par les parties prenantes. Après la mise en œuvre, les garde-fous dynamiques, les tests continus et les journaux d'audit à la demande ont automatisé une grande partie de ce processus. Le résultat a été une réduction spectaculaire du temps nécessaire pour valider les mises à jour, libérant l'équipe pour se concentrer sur l'innovation plutôt que sur la surveillance manuelle.

Une Fondation pour Étendre l'Utilisation de l'IA dans Toute l'Entreprise

Plus important encore, le succès du chatbot a créé un modèle pour l'adoption sécurisée de l'IA dans toute l'entreprise. Les équipes internes des services juridique, des RH et de l'analytique ont commencé à construire leurs propres copilotes et agents, en utilisant les mêmes garde-fous NeuralTrust. La conversation est passée de « Est-ce trop risqué à déployer ? » à « Comment déployons-nous cela en toute sécurité en utilisant notre nouvelle norme ? »

NeuralTrust est devenu une infrastructure partagée : la voie officielle et reproductible pour faire évoluer l'IA en toute sécurité.

Pourquoi les Opérateurs Télécoms et les Entreprises Réglementées Choisissent NeuralTrust

Cette histoire reflète une tendance que nous observons dans la finance, la santé et d'autres secteurs réglementés : l'adoption de l'IA s'accélère, mais la sécurité et la gouvernance restent les principaux obstacles. NeuralTrust est spécialement conçu pour combler cette lacune.

• Une Plateforme Unifiée : Nous combinons la protection en temps réel (TrustGate), l'observabilité complète (TrustLens) et l'évaluation continue (TrustTest) en une seule plateforme. Cela élimine les angles morts et les silos créés par un assemblage de solutions ponctuelles.
• Flexibilité Agnostique au Modèle : NeuralTrust fonctionne avec n'importe quel modèle (GPT-4, Claude, open-source) et n'importe quel style de déploiement (cloud, sur site, basé sur API). Notre plateforme fournit un ensemble cohérent de garde-fous pour l'ensemble de votre écosystème d'IA, évitant la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.
• Conçu pour la Confiance et la Conformité : Chaque action est traçable, chaque politique est auditable, et chaque incident est explicable. NeuralTrust a été conçu pour les équipes qui doivent agir rapidement tout en satisfaisant aux exigences rigoureuses des parties prenantes de la sécurité, de la conformité et du juridique.

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