Qu'est-ce qu'un AI Bill of Materials (AI‑BOM) ?
Un AI Bill of Materials (AI‑BOM) est l'inventaire complet de tous les actifs présents dans l'écosystème IA de votre organisation. Contrairement aux inventaires d'actifs génériques, les AI‑BOM capturent les relations entre modèles, datasets et dépendances, rendant les systèmes d'IA traçables et auditables. En cataloguant ces détails, un AI‑BOM apporte la visibilité nécessaire pour sécuriser efficacement vos systèmes d'IA.
Quelle différence entre AI‑BOM et SBOM ?
Les AI‑BOM fonctionnent de manière similaire aux SBOM (ou Software Bills of Materials), mais sont conçus pour les complexités des systèmes d'IA modernes.
Alors que les SBOM se concentrent sur des composants logiciels statiques, les systèmes d'IA impliquent des modèles non déterministes, des algorithmes évoluant en permanence et leurs dépendances de données. Cette approche plus large et détaillée est nécessaire pour capturer ces complexités et fournir la base d'AI Security Operations (AI SecOps) efficaces.
Un AI‑BOM s'appuie sur le concept de SBOM mais l'étend au‑delà du code pour inclure les modèles, les datasets et les dépendances dynamiques — tout ce qui influence le comportement d'un système d'IA.
Quand utiliser un AI‑BOM ?
Un AI‑BOM est particulièrement précieux lorsque vous avez besoin d'une visibilité et d'un contrôle complets sur vos systèmes d'IA. Vous devriez en construire un si vous développez de nouveaux projets IA, si vous intégrez des modèles IA tiers et des datasets d'entraînement, ou si vous vous préparez à des audits ou à des exigences de conformité IA. En introduisant un AI‑BOM tôt, vous suivez les actifs dès le départ et évitez des angles morts plus tard dans la supply chain IA.
Vous devriez également utiliser un AI‑BOM pour gérer l'IA à l'échelle. À mesure que votre équipe déploie des modèles, les dépendances augmentent et les risques se multiplient rapidement. Un AI‑BOM interactif aide à maintenir l'ordre, à faire respecter des mesures de sécurité et à assurer la conformité, que vous surveilliez un seul modèle à risque élevé ou des centaines de charges de travail en production.
Quels sont les composants essentiels d'un AI‑BOM ?
Un AI‑BOM efficace doit offrir une cartographie en couches de votre écosystème IA et capturer les composants de manière structurée. Cette pratique garantit clarté, traçabilité et adaptabilité à mesure que vos systèmes d'IA évoluent.
Voici les principaux composants IA que votre AI‑BOM doit capturer :
Couche données
Selon notre rapport AI Security Readiness, 25 % des organisations ne savent pas quels services IA ou datasets sont actifs dans leur environnement. Ce manque de visibilité complique la détection précoce des problèmes et augmente la probabilité que des risques de sécurité, des non‑conformités ou des expositions de données passent inaperçus.
🛠️ Actions
capturer tous les noms, versions et formats des datasets ;
enregistrer la provenance (origine des données) et les exigences de confidentialité ;
inclure des niveaux de sensibilité pour classifier les données et les risques associés ;
relier les datasets aux cadres de conformité et aux politiques de gouvernance.
Couche modèles
Notre rapport 2025 State of AI in the Cloud révèle que 75 % des organisations utilisent des modèles IA auto‑hébergés et 77 % s'appuient sur des logiciels IA ou ML dédiés. Malgré cela, la visibilité reste souvent limitée ou cloisonnée selon les outils. Sans traçabilité claire des modèles, votre équipe risque d'exécuter des modèles d'IA obsolètes ou non vérifiés, introduisant ainsi des vulnérabilités et des lacunes de conformité.
🛠️ Actions
enregistrer les noms, types et spécifications algorithmiques des différents modèles d'IA ;
documenter les hyperparamètres (paramètres de pré‑entraînement), les méthodes d'entraînement et le versionnage des modèles ;
lier chaque modèle à ses datasets d'entraînement, à ses dépendances et à son historique de versions pour assurer la reproductibilité.
Couche dépendances
Les AI‑BOM créent un schéma des différents composants logiciels de vos piles IA et leurs intégrations avec d'autres outils. Cette vue aide à révéler des dépendances cachées ou obsolètes — l'une des failles de sécurité les plus courantes et négligées — rendant le suivi des dépendances crucial pour la réussite de votre AI‑BOM.
🛠️ Actions
lister les bibliothèques, frameworks et environnements runtime tiers ;
capturer les API, SDK et points de terminaison d'intégration dans toute la pile IA ;
suivre à la fois les dépendances directes et tierces pour analyser les problèmes cachés ;
enregistrer les numéros de version et l'historique des mises à jour de chaque dépendance.
Couche infrastructure
Le rapport AI Security Readiness de Wiz indique également que 45 % des répondants exploitent des environnements hybrides et 33 % opèrent sur plusieurs clouds. Avec des charges de travail IA réparties ainsi, il est difficile de savoir où s'exécutent les modèles, quelles ressources ils consomment et comment les risques d'infrastructure peuvent les impacter — surtout sans visibilité claire.
🛠️ Actions
documenter les serveurs, GPU et équipements réseau dans tous les environnements ;
capturer les détails des fournisseurs cloud, y compris les régions, les locataires et les paramètres de configuration, pour les environnements hybrides et multi‑cloud ;
enregistrer les besoins de montée en charge et établir des bases de performance pour le monitoring.
Sécurité et gouvernance
Le rapport AI Security Readiness souligne également que 31 % des organisations citent le manque d'expertise en sécurité IA comme principal défi. Ce déficit de compétences complique l'application de protections cohérentes selon les environnements. En intégrant des security controls et des politiques de gouvernance directement dans l'AI‑BOM, vous réduisez la dépendance à l'expertise individuelle et appliquez la sécurité plus uniformément.
🛠️ Actions
spécifier le chiffrement et les contrôles d'accès pour les datasets et les modèles ;
définir des règles policy-as-code (PaC) et des mappings de conformité ;
journaliser les pistes d'audit, les changements de responsabilité et les dérives des modèles ou des données ;
enregistrer des mesures de gouvernance comme des scores de risque et des workflows d'approbation.
Personnes et processus
Vous devez établir une responsabilité claire des composants de votre système d'IA. Sans cela, des initiatives de shadow IA peuvent se glisser en production, créant des risques et des lacunes de conformité. Pour éviter cela, vous devez garantir l'imputabilité et la gouvernance sur l'ensemble du cycle de vie IA.
🛠️ Actions
cartographier les rôles des équipes, les responsabilités et les propriétaires pour chaque dataset et chaque modèle d'IA ;
capturer les workflows CI/CD, les calendriers d'entraînement et de ré‑entraînement, ainsi que les circuits d'approbation.
Usage et documentation
Documenter l'usage prévu, les usages détournés potentiels et les considérations éthiques de vos modèles d'IA permet de réduire les biais, d'éviter des sanctions réglementaires et d'atténuer l'atteinte à la réputation.
🛠️ Actions
définir les spécifications d'entrée et d'outputs pour chaque modèle d'IA ;
enregistrer les cas d'usage visés et les scénarios d'abus potentiels ;
capturer les contrôles de biais, les implications éthiques et les considérations d'équité ;
documenter les exigences et restrictions de licence pour les datasets, les modèles et les bibliothèques.
Point essentiel : votre AI‑BOM doit également tenir compte des extensions personnalisées spécifiques aux besoins de votre organisation, ainsi que d'une signature numérique pour garantir l'authenticité et l'intégrité.
En tant que hub central d'information, l'AI‑BOM facilite la sécurisation, la gestion et l'adaptation de vos systèmes d'IA au fil de leur évolution.
Sécurité IA générative [Aide-mémoire]
Découvrez les 7 stratégies essentielles pour sécuriser vos applications d’IA générative grâce à notre fiche pratique complète dédiée aux meilleures pratiques de sécurité.
Comment l'AI‑BOM active‑t‑il des fonctions de sécurité clés ?
Si l'AI‑BOM fournit l'inventaire complet des actifs IA, une sécurité moderne et proactive exige de l'associer à des capacités avancées qui automatisent l'application des politiques, détectent la dérive en temps réel et s'intègrent directement aux workflows des développeurs.
Voici des fonctionnalités essentielles qui transforment l'inventaire de votre AI‑BOM en mécanisme de sécurité proactif :
Application de policy-as-code et remédiation
PaC consiste à traiter les politiques comme du code, que les équipes intègrent directement dans les workflows de développement. Cela vous permet de convertir des exigences de conformité en scripts automatisés exécutés à chaque construction, déploiement ou mise à jour de systèmes d'IA.
Avec PaC, les développeurs peuvent vérifier chaque composant de l'AI‑BOM — datasets, modèles, dépendances et infrastructure — par rapport à des règles prédéfinies. Les équipes IA bénéficient ainsi d'un contrôle fin et peuvent agir immédiatement, par exemple en bloquant le déploiement d'un modèle si le dataset n'est pas approuvé ou si des dépendances ne respectent pas les référentiels de sécurité.
Le véritable avantage du PaC est d'automatiser les workflows AI SecOps. Par exemple, l'AI‑SPM de Wiz s'intègre avec l'AI‑BOM de Wiz pour détecter des vulnérabilités dans les pipelines IA et déclencher des flux de remédiation qui appliquent les correctifs adéquats. Votre équipe peut ainsi créer des workflows flexibles : revenir en arrière sur un déploiement, mettre à jour une bibliothèque non sécurisée ou alerter l'équipe concernée avant de pousser des composants IA non sécurisés en production.
Détection continue de dérive
Les systèmes d'IA évoluent en permanence, entraînant des mises à jour rapides de dépendances et des changements d'infrastructure. Même de petits changements — comme remplacer un dataset sans approbation, ré‑entraîner un modèle avec des paramètres différents, ou mettre à jour une dépendance vers une version vulnérable — peuvent ouvrir des chemins d'attaque et saper les efforts de gouvernance et de conformité.
Intégrer la détection de dérive à votre AI‑BOM constitue une protection proactive contre ces vulnérabilités, car cela identifie instantanément les changements à risque en suivant chaque composant en temps réel. Par exemple, si un modèle se met soudainement à consommer un nouveau dataset ou si quelqu'un met à niveau une dépendance hors politique, le système déclenchera une alerte.
Les AI‑BOM efficaces peuvent servir de base à la visibilité sur la dérive, mais relier les points entre données, modèles et infrastructure pour expliquer l'impact potentiel est généralement une capacité avancée de plateformes de sécurité intégrées comme l'AI‑SPM de Wiz. Ces plateformes s'appuient sur l'AI‑BOM pour fournir un contexte plus riche et une remédiation plus rapide et plus précise lorsque des alertes sont déclenchées.
Comment les AI‑BOM aident‑ils à gérer le risque de supply chain IA ?
Aucun modèle d'IA ne repose uniquement sur du code interne et des API maison. Ils héritent de dépendances provenant de dépôts open source, de fournisseurs de modèles tiers et d'architectures pré‑entraînées comme Hugging Face, TensorFlow Hub ou les API d'OpenAI. Tout comme les chaînes d'approvisionnement logicielles traditionnelles exposent des vulnérabilités via des bibliothèques tierces, les systèmes d'IA introduisent de nouveaux risques via des datasets externes, des poids de modèles et des pipelines d'entraînement.
Un AI‑BOM joue un rôle crucial dans la sécurité de la supply chain IA grâce aux fonctionnalités suivantes :
Suivi des modèles tiers : les AI‑BOM documentent les modèles pré‑entraînés, leurs sources et leurs modifications éventuelles, aidant votre équipe à évaluer la fiabilité des modèles externes et à éviter d'introduire des composants non vérifiés en production.
Identification de l'arborescence des données : en capturant la manière dont votre équipe collecte et étiquette les datasets, les AI‑BOM révèlent si les données peuvent véhiculer des biais, des risques de confidentialité ou des problèmes de qualité. C'est essentiel pour l'auditabilité et des pratiques d'IA éthiques.
Gestion des dépendances des modèles : les AI‑BOM consignent les frameworks et bibliothèques utilisés par vos modèles et suivent l'adhérence à des versions sécurisées et approuvées. Ce suivi continu réduit les vulnérabilités en production.
Surveillance des risques adverses : les AI‑BOM fournissent l'inventaire et la provenance nécessaires au suivi des composants des modèles IA. Cette visibilité structurée permet la détection de menaces en fournissant aux outils de sécurité le contexte requis pour surveiller des motifs et des signes de compromission.
Exemple : supposons que votre système IA utilise un modèle NLP pré‑entraîné issu d'un dépôt open source. Si ce modèle contient des vulnérabilités non documentées ou a été entraîné sur des données biaisées ou sensibles, vous introduisez, sans le savoir, des risques en production. Les équipes de sécurité peuvent utiliser un AI‑BOM pour signaler de telles dépendances, imposer des contrôles de version et fournir la visibilité structurée qu'exigent les outils externes pour surveiller les vulnérabilités connues dans les supply chains IA.
Quels sont les bénéfices des AI‑BOM ?
À mesure que les organisations étendent leurs opérations IA, la complexité et le volume des risques IA croissent rapidement. C'est là que les AI‑BOM aident : ils constituent une base pour gérer les risques, la conformité et la gouvernance.
Voici quatre bénéfices majeurs de la mise en place d'un AI‑BOM dans votre organisation :
Obtenir une visibilité complète sur votre paysage IA : les AI‑BOM dévoilent des risques cachés en identifiant des outils de shadow IA, des composants obsolètes, des datasets non validés et des dépendances non sécurisées dans les modèles d'IA.
Simplifier la conformité réglementaire IA : ils fournissent la documentation et la traçabilité nécessaires pour répondre aux exigences d'audit et rester aligné avec des cadres tels que l'EU AI Act et le NIST AI Risk Management Framework (AI RMF).
Accroître la transparence et instaurer la confiance des parties prenantes : les AI‑BOM décrivent le fonctionnement des systèmes d'IA, les protections en place et la manière dont votre équipe traite des sujets tels que les biais ou les usages détournés.
Renforcer la gouvernance sur tout le cycle de vie IA : en suivant la responsabilité, l'usage et l'historique des changements, les AI‑BOM soutiennent la reproductibilité, l'auditabilité et l'application interne des politiques entre équipes.
Composants clés d'un AI‑BOM
Pour être efficace, un AI‑BOM doit prendre en charge différents cas d'usage et technologies IA avec le niveau de détail pertinent, tout en restant simple à parcourir. Voici une liste complète, mais non exhaustive, des composants qu'un AI Bill of Materials devrait inclure :
Datasets : noms, versions, formats et exigences de confidentialité associées.
Modèles : informations telles que noms de modèles, types, algorithmes, hyperparamètres, méthodes d'entraînement et détails de versionnage.
Composants logiciels : bibliothèques tierces, frameworks, environnements runtime, code propriétaire et points d'intégration au sein de la pile IA.
Besoins matériels : détails sur les serveurs, GPU, infrastructure cloud et équipements réseau.
Spécifications de sécurité : méthodes de chiffrement, contrôles d'accès et mesures de gouvernance.
Personnes et processus : rôles des équipes, informations sur les développeurs et propriétaires, et détails sur les workflows opérationnels comme les pipelines CI/CD.
Documentation d'usage : spécifications d'entrée/outputs, cas d'usage prévus et usages détournés potentiels, considérations de biais, implications éthiques et détails de licence.
Point essentiel : votre AI‑BOM doit également tenir compte d'extensions ou de modifications personnalisées spécifiques aux besoins de votre organisation, ainsi que d'une signature numérique pour garantir l'authenticité et l'intégrité.
En tant que hub central d'information, votre AI Bill of Materials facilite la sécurisation, la gestion et l'adaptation de vos systèmes d'IA au fil de leur évolution.
Comment un AI‑BOM contribue‑t‑il à la sécurité GenAI ?
Les solutions d'IA générative (GenAI) introduisent des risques de sécurité IA spécifiques que vous ne pouvez suivre qu'en obtenant une visibilité complète de votre adoption GenAI. Contrairement à l'IA prédictive traditionnelle, la GenAI génère dynamiquement du texte, du code et des médias, exposant ainsi votre écosystème à des fuites de données, des manipulations adverses et des dépendances non suivies.
Un AI‑BOM aide à atténuer ces risques grâce aux capacités suivantes :
Détecter l'exposition d'informations sensibles en documentant la manière dont vos modèles GenAI traitent les données d'entrée et les outputs.
Consigner les API et bibliothèques externes de vos systèmes GenAI, aidant les équipes sécurité à surveiller des intégrations à risque.
Identifier des versions de modèles non autorisées ou des protections contournées afin de détecter facilement des signes de manipulation de modèles ou de modifications non approuvées.
Soutenir la surveillance de la dérive des modèles et des risques de conformité en enregistrant la traçabilité des modèles et les changements des données d'entraînement, que des outils externes peuvent ingérer pour un suivi en direct.
Avec l'augmentation de l'adoption, intégrer des security controls spécifiques à la GenAI dans votre AI‑BOM est essentiel pour atténuer les risques GenAI et maintenir la confiance et la conformité dans tout votre écosystème IA.
Comment les AI‑BOM aident avec les cadres de conformité
La sécurité et la conformité IA évoluent rapidement, avec de nouveaux cadres qui émergent pour guider la gestion des risques et appliquer la gouvernance. Pour suivre le rythme, vous avez besoin d'outils apportant structure et traçabilité. Un AI‑BOM sert de fondation, aidant votre organisation à répondre aux normes du secteur et aux exigences réglementaires en facilitant la traçabilité, l'audit et la sécurisation des actifs IA.
Voici comment un AI‑BOM aide à maintenir la conformité :
Alignement réglementaire et sectoriel
Les AI‑BOM sont essentiels pour maintenir l'alignement réglementaire et sectoriel en capturant et en cartographiant les relations entre les détails clés de vos systèmes d'IA. Les sections suivantes montrent comment les AI‑BOM soutiennent les efforts de conformité et de gouvernance de votre organisation pour ces cadres :
NIST AI RMF
Les AI‑BOM s'alignent avec l'accent du NIST AI RMF sur la gouvernance des modèles, la transparence et le monitoring continu.
Ils aident les organisations à documenter les risques sur tout le cycle de vie IA et à garantir que les déploiements respectent les principes d'IA de confiance.
EU AI Act
Les AI‑BOM aident à satisfaire les exigences strictes de transparence, d'évaluation des risques et de documentation en capturant des détails sur les composants des modèles, les datasets d'entraînement, les dépendances tierces et l'usage des systèmes.
Ils permettent la conformité en suivant les systèmes IA à haut risque, en identifiant les composants propriétaires et en garantissant une documentation adéquate pour les audits.
Les AI‑BOM soutiennent cette conformité en documentant des éléments critiques du cycle de vie IA, comme la provenance des modèles, les données d'entraînement et la responsabilité des systèmes.
Ils offrent une visibilité structurée sur la manière dont votre équipe construit, gouverne et met à jour les composants IA — clé pour s'aligner sur les exigences de ce cadre.
Model risk management (MRM) dans les services financiers
Les banques et institutions financières suivent des cadres MRM pour gouverner l'usage des modèles d'IA pour l'octroi de crédit, la détection de fraude et l'évaluation des risques.
Les AI‑BOM améliorent le MRM en assurant la traçabilité des modèles, en garantissant la transparence et en signalant des modifications non autorisées de modèles.
Comment construire un AI‑BOM
Développer un AI‑BOM peut sembler complexe, mais cela devient plus gérable avec une démarche simple, étape par étape. En suivant ces étapes, vous pouvez guider votre organisation de la planification de la visibilité initiale jusqu'à l'automatisation complète en confiance :
Planifier et cadrer : commencez par identifier les systèmes d'IA, les équipes et les environnements que l'AI‑BOM doit couvrir. Cette étape garantit des limites claires et l'alignement entre votre AI‑BOM et les objectifs de l'organisation. Vous devez également décider si l'AI‑BOM servira un seul projet ou plusieurs projets à l'échelle de l'écosystème IA de votre organisation.
Sélectionner un cadre : utilisez des cadres établis, comme SPDX AI, pour capturer les détails essentiels sur les datasets, les modèles d'IA, les dépendances et l'infrastructure. De tels modèles font gagner du temps et évitent que votre AI‑BOM ne manque des composants critiques. Une fois le cadre choisi, réfléchissez à la manière de présenter et gérer l'information. Concevoir l'AI‑BOM comme un catalogue interactif facilite la navigation et aide à maintenir des fiches à jour au fil de l'évolution de vos systèmes d'IA.
Cataloguer les composants : créez un inventaire initial en enregistrant les éléments cœur de votre AI‑BOM. Pour chaque composant, attribuez une responsabilité claire afin d'identifier facilement qui est responsable de ces actifs. Cette traçabilité pose les bases de la visibilité dans tout votre écosystème IA et permet de répondre à des questions comme « Quels actifs avons‑nous ? » et « Qui est responsable de ce risque ? »
Opérationnaliser votre AI‑BOM : automatisez la collecte de données dynamiques en intégrant votre AI‑BOM aux pipelines CI/CD et MLOps. Vous pouvez utiliser des scripts de pipeline et des outils d'automatisation pour extraire des métadonnées de vos composants IA à l'exécution. Mettre en place des mises à jour automatiques aide à maintenir l'inventaire à jour — le pipeline génère un AI‑BOM frais à chaque entraînement d'une nouvelle version de modèle ou à chaque mise à jour de dépendance. Enfin, centralisez et activez la gestion de versions pour préserver l'historique complet du système d'IA.
Mettre en œuvre une surveillance et une application continues : rendez votre AI‑BOM proactif en automatisant l'application des politiques de sécurité. Intégrez des contrôles automatisés dans vos pipelines qui imposent des seuils de conformité. Ensuite, suivez le comportement des composants pour détecter des changements non autorisés ou des dérives, car même des changements mineurs non approuvés des modèles ou des dépendances peuvent introduire des vulnérabilités de sécurité ou rompre la conformité. Enfin, mettez en place des workflows de remédiation pour traiter les violations de politiques.
Avec ces étapes, votre AI‑BOM devient une base pour gérer les actifs IA et soutenir la sécurité, la conformité et la gouvernance à mesure que vos systèmes montent en échelle.
Cependant, des défis peuvent persister du fait des difficultés à maintenir l'exactitude dans des environnements IA dynamiques, à gérer les composants tiers et à s'aligner sur des réglementations en évolution. Pour y répondre, envisagez des solutions avancées comme la gestion de la posture de sécurité IA (AI‑SPM) de Wiz.
Comment mettre en œuvre un AI‑BOM avec Wiz
Créer et maintenir des AI‑BOM peut être complexe, surtout lorsque les écosystèmes IA gagnent en taille et en complexité. Mais la plateforme AI‑SPM de Wiz automatise ce processus en fournissant une visibilité continue, un monitoring des risques en temps réel et une gestion de la conformité pour tous vos actifs IA.
Avec sa sécurité IA agentless et cloud‑native, Wiz aide les organisations à opérationnaliser efficacement leur AI‑BOM grâce aux fonctionnalités suivantes :
Découverte et inventaire automatisés : Wiz analyse automatiquement votre écosystème IA sur le cloud, on‑premises et les services tiers, en identifiant et cataloguant les actifs IA depuis les couches données, modèles, dépendances et infrastructure.
Monitoring des risques IA en temps réel : notre plateforme surveille en continu votre AI‑BOM pour détecter des risques de sécurité, en identifiant des menaces telles que des bibliothèques IA obsolètes ou non sécurisées, des fuites de données, des manipulations de modèles et des lacunes de conformité. Mika AI, l'assistant de sécurité IA de Wiz, renforce ce monitoring en analysant automatiquement des motifs à travers vos actifs IA, en fournissant des recommandations intelligentes d'atténuation des risques et en aidant les équipes sécurité à comprendre des chemins d'attaque IA complexes via des explications en langage naturel.
Interface interactive et intuitive : le catalogage interactif de Wiz facilite la navigation et la gestion de vos actifs IA. Le catalogue prend en charge des balises, des filtres, la recherche, la visualisation et les signatures numériques. Le Wiz SecOps AI Agent va plus loin en permettant aux équipes d'interroger leur AI‑BOM en langage naturel, d'enquêter automatiquement sur des incidents impliquant des composants IA et de générer des playbooks de remédiation adaptés à votre infrastructure IA.
Intégration transparente avec l'AI‑SPM : Wiz intègre votre AI‑BOM à l'AI‑SPM complet pour incorporer des fonctionnalités telles que la détection de dérive, la gouvernance et l'application des politiques, ainsi que des rapports de conformité automatisés.
Sample AI Security Assessment
Get a glimpse into how Wiz surfaces AI risks with AI-BOM visibility, real-world findings from the Wiz Security Graph, and a first look at AI-specific Issues and threat detection rules.
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Que vous affrontiez des vulnérabilités spécifiques à l'IA ou que vous vous prépariez à de futures réglementations, Wiz fournit les outils permettant à votre organisation d'innover avec l'IA en toute confiance tout en maintenant une sécurité et une conformité robustes. Découvrez comment l'AI‑SPM de Wiz peut vous aider à éliminer des angles morts, automatiser la détection des risques et répondre à des exigences de conformité en évolution.
Prêt à découvrir nos capacités IA en action ? Demandez une démo pour voir comment Wiz rationalise les opérations de sécurité IA, du code au cloud.
