Vos règles d'IA. Appliquées partout.

Pourquoi nous avons créé Qastel

Aujourd'hui, nous lançons Qastel.

Mon cofondateur Nordine Marie et moi avons passé des années chez Microsoft à construire les technologies qui ont aidé les entreprises à adopter l'IA. J'y ai passé plus de quinze ans, en dernier lieu comme Group Product Manager des outils d'IA de Copilot. Nordine était ingénieur senior sur Copilot Studio et Power Automate AI.

En travaillant au plus près des grandes entreprises, nous avons vu la gouvernance de l'IA devenir l'un de leurs principaux défis. Elles voulaient adopter l'IA, mais peinaient à maîtriser la façon dont elle était utilisée, les données partagées et les actions que les systèmes d'IA devaient être autorisés à mener.

Dans toutes les grandes entreprises, l'adoption de l'IA s'étendait bien au-delà des systèmes officiellement approuvés. Des salariés se tournaient vers des comptes d'IA personnels, des équipes métier créaient des agents connectés aux données de l'entreprise, et des éditeurs intégraient de l'IA dans des applications que leurs clients utilisaient déjà. Une grande partie de tout cela échappait aux processus traditionnels de gouvernance informatique.

Les processus de gouvernance traditionnels n'ont pas été conçus pour cette réalité. On attendait des équipes sécurité qu'elles contrôlent un nombre croissant de systèmes d'IA, tandis que les équipes métier n'avaient pas les outils pour définir et faire appliquer leurs propres règles. Nous avons vu l'écart se creuser entre la vitesse à laquelle les entreprises adoptaient l'IA et leur capacité à la gouverner.

C'est pour cela que nous avons créé Qastel.

La gouvernance de l'IA a besoin d'un nouveau modèle

L'IA s'installe dans presque tous les processus de l'entreprise, et les agents agissent de plus en plus souvent au nom des salariés. Cela crée deux risques fondamentaux : les données auxquelles les systèmes d'IA peuvent accéder et qu'ils peuvent partager, et les actions qu'ils peuvent mener de façon autonome.

L'échelle change vite. Gartner prévoit qu'en 2028, une entreprise moyenne du classement mondial Fortune 500 utilisera plus de 150 000 agents d'IA, contre moins de 15 en 2025. IDC prévoit plus d'un milliard d'agents d'IA déployés et actifs dans le monde d'ici 2029.

Aucune DSI centrale ne peut raisonnablement examiner et gouverner chaque interaction, chaque décision et chaque action sur autant de systèmes. Et l'échelle n'est qu'une partie du défi.

La gouvernance de l'IA a surtout été traitée comme une responsabilité de la DSI et de la sécurité. Or beaucoup des risques créés par l'IA sont des risques métier.

Les équipes informatiques et sécurité posent des garde-fous essentiels. Mais qui décide si un agent d'IA peut valider un paiement, accorder une remise, modifier un contrat ou partager des informations sensibles sur un client avec un fournisseur d'IA externe ? Ces décisions reviennent aux équipes métier qui répondent des résultats.

Un délégué à la protection des données devrait pouvoir dire :

Ne jamais partager de données personnelles de clients ni d'informations confidentielles de l'entreprise avec des services d'IA non approuvés.

Un directeur commercial devrait pouvoir dire :

Les agents d'IA ne doivent pas contacter de clients ni envoyer de messages au nom des salariés sans validation humaine.

Un directeur financier devrait pouvoir dire :

Les agents d'IA peuvent préparer les paiements, mais toute transaction supérieure à 10 000 € nécessite une validation humaine.

Ces règles sont faciles à formuler pour les responsables métier, mais difficiles à faire appliquer de façon cohérente sur des dizaines de plateformes d'IA et des milliers d'agents.

C'est l'idée derrière Qastel : les équipes métier définissent les règles, Qastel les rend applicables, et les équipes sécurité gardent la supervision.

La gouvernance ne devrait pas non plus dépendre de la découverte et de l'approbation préalables de chaque système d'IA. Qastel peut appliquer les politiques à l'IA approuvée comme à celle qui ne l'est pas, y compris aux systèmes qui ne figurent pas encore à l'inventaire, partout où ses contrôles sont déployés.

Voici Qastel

Qastel est une plateforme indépendante de gouvernance de l'IA et de contrôle en temps réel, construite autour de cinq capacités.

Découvrir l'IA dans toute votre organisation

Qastel se connecte à vos plateformes d'identité, de sécurité réseau et d'IA pour identifier l'IA approuvée, le Shadow AI et les agents autonomes. Il réunit dans un inventaire unique les signaux de systèmes comme Microsoft Entra ID, Netskope, Cloudflare et des plateformes d'IA.

Les équipes voient quels systèmes sont utilisés, par qui, avec quelles données, et où se trouvent les risques les plus importants. Chaque système reçoit un score de risque fondé sur son autonomie, son exposition aux données, son état de gouvernance et sa conformité.

Gouverner l'IA dans le langage de votre métier

Les équipes métier, sécurité et conformité définissent les politiques d'IA en langage naturel, sans écrire de règles techniques complexes. Qastel traduit ces instructions en politiques structurées que les équipes peuvent relire, approuver et appliquer dans les environnements d'IA pris en charge.

Les responsables métier définissent ce qui est acceptable. Les équipes sécurité maintiennent les garde-fous à l'échelle de l'entreprise.

Appliquer les politiques là où l'IA opère

Qastel applique les politiques en temps réel pour empêcher les partages de données et les actions non autorisés avant qu'ils ne se produisent. Les contrôles passent par le navigateur, le poste de travail et la passerelle MCP, et protègent aussi bien l'usage de l'IA par les salariés que les agents autonomes.

Les politiques peuvent d'abord tourner en mode surveillance, pour que les équipes mesurent leur effet avant de les passer en application.

Définissez vos règles une fois et appliquez-les à tous vos systèmes d'IA, y compris ceux que la DSI n'a ni approuvés ni découverts.

Mettre les Gardiens au travail

Qastel introduit les Gardiens, des relecteurs IA spécialisés qui aident les équipes à évaluer les risques et à améliorer leur gouvernance.

Notre premier Gardien se consacre à la protection des données. Il analyse l'exposition des données sensibles, rédige des évaluations et propose des politiques pour traiter les risques qu'il relève. Chaque politique proposée doit être relue et approuvée par une personne avant d'être activée.

Prouver la conformité, preuves à l'appui

Qastel consigne l'activité utile, les décisions des politiques et les changements de gouvernance dans une piste d'audit. Les équipes peuvent exporter des rapports pour les revues internes, les délégués à la protection des données, les auditeurs et les évaluations de sécurité des clients.

La gouvernance fait alors partie du quotidien, avec des preuves disponibles dès qu'on les demande.

Conçu en Europe. Indépendant par conception.

Nous avons fondé Qastel à Paris avec une conviction simple : les organisations doivent garder la maîtrise de leur IA, de leurs données et des règles selon lesquelles leurs systèmes fonctionnent.

Qastel est hébergé dans l'Union européenne. Nos analyses par IA utilisent des modèles à poids ouverts, exécutés sur une infrastructure européenne, et la liste de nos sous-traitants est publiée dans notre Trust Center.

L'indépendance compte tout autant. Qastel n'est lié à aucun modèle d'IA, fournisseur de cloud ou plateforme en particulier, et nous ne vendons pas les systèmes d'IA que nous sommes chargés de gouverner. Notre responsabilité est d'aider les entreprises à faire appliquer leurs propres règles de façon cohérente, quels que soient les technologies et les fournisseurs.

À mesure que des réglementations comme l'AI Act évoluent, nous pensons qu'une gouvernance indépendante et une supervision vérifiable prendront de plus en plus d'importance.

Pour qui nous construisons Qastel

Qastel s'adresse aux organisations qui veulent accélérer l'adoption de l'IA sans en perdre la maîtrise :

• Les dirigeants métier qui répondent de la façon dont l'IA est utilisée et des décisions qu'elle prend.
• Les RSSI et les équipes sécurité qui ont besoin de contrôles cohérents sur tous les systèmes d'IA.
• Les DPO et les équipes conformité qui doivent démontrer que les politiques sont appliquées et les risques maîtrisés.

Nous pensons que la gouvernance de l'IA fonctionne le mieux quand le métier possède les règles, que la sécurité pose les garde-fous et que la technologie permet de les appliquer à grande échelle.

Commencer avec Qastel

Nous travaillons déjà avec des organisations pour découvrir leur Shadow AI, comprendre leur exposition et mettre en place des contrôles concrets.

Si vous êtes responsable de la gouvernance de l'IA, de la sécurité ou de la transformation de votre entreprise, nous serions ravis de vous montrer ce que nous construisons. Réservez une démo de 30 minutes pour voir Qastel en action, ou demandez un scan gratuit de votre parc d'IA pour découvrir l'IA déjà utilisée dans votre organisation.

Nous utiliserons ce blog pour partager ce que nous apprenons sur le Shadow AI, les agents autonomes, les contrôles en temps réel et la gouvernance de l'IA en pratique.

Nous avons passé des années à aider les entreprises à faire entrer l'IA dans leur activité. Nous construisons maintenant les contrôles qui leur permettent d'en garder la maîtrise.

Gwenaël et Nordine

Sources

• Gartner, Gartner Identifies Six Steps to Manage AI Agent Sprawl, avril 2026.
• IDC, Agent Adoption: The IT Industry's Next Great Inflection Point, décembre 2025.
• Règlement (UE) 2024/1689, l'AI Act.