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Couche 2 · Intelligence

Pas de l'automatisation. Decision Intelligence.

La plupart des solutions de « sécurité IA » sont des chatbots greffés sur de l'automatisation. La nôtre est une équipe : Lucy, l'unique agent à qui vous parlez, et les spécialistes identifiés derrière elle, entraînés sur 35 ans d'expérience dans l'exploitation de réseaux complexes. Un seul point d'entrée, souverain, avec une responsabilité humaine.

La thèse

Tout le monde a des modèles.
Presque personne n'a les données pour les enseigner.

Les plus grandes victoires en IA ne viennent pas d'une automatisation générique, elles viennent de l'intégration du savoir-faire propre d'une entreprise dans le modèle. La recherche de pointe l'a montré : un système qui a appris à raisonner sur du vrai code a trouvé des milliers de failles que les humains avaient manquées. La leçon pour la sécurité est la même, le rempart n'est pas le modèle, c'est l'expérience que vous pouvez lui enseigner.

La nôtre, c'est 35 ans d'exploitation d'environnements complexes chez des centaines de clients, des millions de vraies décisions, d'incidents et de résolutions. Voilà le carburant. Voici comment nous en faisons de l'intelligence.

▸ De l'Operational Intelligence, intégrée, l'expertise ancrée dans la plateforme, pas verrouillée derrière la couche de service managé. Le principe de conception : centraliser la fondation, distribuer l'intelligence, et rendre chaque capacité pilotable par des workflows IA, pas seulement par des experts humains.

Comment 35 ans deviennent de la prévision

Trois ingrédients font une IA qui apprend.

Une IA qui apprend a besoin de plus que des logs. Il lui faut du savoir-faire statique, des données transactionnelles en direct, et une ontologie qui les relie par le sens, pour que les agents raisonnent sur ce qui se passe vraiment, au lieu de faire correspondre des chaînes.

Savoir-faire statique

35 ans de playbooks, configs de firewall, résolutions L3, architectures & connaissance des menaces

Télémétrie transactionnelle

Logs en direct, NetFlow, événements firewall & proxy, identité & trafic SASE

Contexte menace & monde

CVE, MITRE ATT&CK, flux de threat-intel souverains, contexte des actifs & métier

L'Open Systems Security Ontology

Un graphe de connaissances vivant qui relie actifs ↔ identités ↔ trafic ↔ menaces ↔ résolutions. L'expérience statique et la télémétrie en direct deviennent un seul modèle sémantique sur lequel les agents peuvent raisonner.

Prédire

Voir l'incident avant qu'il n'arrive

Valider

Distinguer le vrai risque du bruit

Agir

Résoudre à l'intérieur de votre périmètre

▸ Statique + transactionnel + ontologie, les trois choses qu'exige une IA véritablement apprenante. C'est la partie que les concurrents ne peuvent pas contourner.

La preuve

Elle réplique le
workflow L3.

Nos ingénieurs Mission Control et partenaires technologiques entraînent les agents sur de vraies données de tickets pour l'analyse automatisée des causes racines. « Répliqué » signifie que l'agent aurait exécuté exactement les mêmes étapes et outils qu'un ingénieur de niveau 3 humain.

  • Entraîné sur des logs, données de firewall & de tickets de 35 ans d'exploitation
  • Limites d'approbation human-in-the-loop
  • Fonctionne 24 h/24, escalade quand il le faut
# lucy · autonomous root-cause lucy > investigating ticket #91044 › replaying 35y baseline patterns… match 98.2% → known failure class ✓ root cause isolated · BGP flap upstream act reroute --path optimal confidence 0.91, L3 review ✓ replicated human L3 in 37s
L3
niveau d'agent sur l'analyse des causes racines
35
ans de données d'entraînement
24/7
exploitation autonome, escalade à la demande
L'IA change les règles du jeu

Les questions qui empêchent les CISO de dormir depuis Mythos.

L'IA n'a pas seulement aidé les défenseurs, elle a réécrit l'économie de l'attaquant. Voici les trois problèmes que tout CISO a désormais, et comment nous y répondons.

La course au patch se compte maintenant en heures

L'IA trouve les failles et les rend exploitables plus vite que vous ne pouvez patcher. Notre réponse : du patching virtuel au SASE edge, nous neutralisons un chemin d'exploitation sur le réseau avant que vous puissiez déployer le correctif.

edge mitigation · roadmap

Le déluge de faux positifs

Les scanners IA noient les équipes dev, des taux de faux positifs rapportés proches de 70 %. Notre réponse : une validation ancrée dans des décennies d'incidents triés, pour que seuls les risques réels et exploitables parviennent à un humain. Le backlog cesse de grandir.

risk validation · roadmap

La faille est chez votre fournisseur

L'essentiel de l'exposition vit désormais dans votre chaîne d'approvisionnement, et vous ne pouvez pas les forcer à patcher. Notre réponse : nous contenons au edge pour qu'une faille non corrigée d'un fournisseur soit tout simplement inatteignable, et nous évaluons les fournisseurs critiques en continu, pré-audités à l'aide d'outils issus de laboratoires de pointe.

supply-chain assurance · roadmap

▸ Parce que nous possédons le réseau et la sécurité, nous pouvons agir là où d'autres ne peuvent qu'alerter, le trafic SD-WAN lui-même devient un actif IA.

Pas d'autonomous-washing

Un système composé, pas un chatbot dans un wrapper.

Model-agnostic, sovereign-first

Pas de lock-in sur un seul LLM. Le meilleur modèle par tâche, déployable dans votre région, pour que vos données restent dans votre juridiction.

Ancré, pas en train de deviner

Chaque réponse est ancrée sur l'ontologie, la télémétrie réelle et les preuves historiques, avec citations, pas de génération libre.

Autonomie bornée

Proposer → approuver → agir dans des limites. Dry-run avant application, rollback instantané, traçabilité complète des décisions.

▸ Une preuve, pas une promesse : les agents sont rejoués contre des milliers d'incidents L3 historiques, ont-ils suivi les mêmes étapes que l'humain ?

Où va l'intelligence ensuite

Conçu pour la prochaine ère de la sécurité. Roadmap

Les menaces de l'ère de l'IA exigent de nouvelles couches. Voici les capacités que nous développons, ancrées dans la même ontologie.

AI Control Tower

Roadmap
gouverner les agents au sein de votre entreprise

Bientôt, chaque équipe fera tourner ses propres agents autonomes avec leurs propres permissions. Nous les gouvernons, ce qu'ils peuvent faire, comment ils se comportent, et les arrêtons quand ils dérivent. Le zero-trust, appliqué à l'IA elle-même.

Identity Governance Layer

Roadmap
l'usage abusif reste difficile, même après une compromission

Les identités internes sont la prochaine ligne de front. Une couche de gouvernance continue vérifie l'intention et le contexte à chaque action privilégiée, pour que des identifiants volés ne puissent quand même pas faire de vrais dégâts.

Cyber-Resilience

Roadmap
contenir l'explosion, revenir à un état sain connu

Quand vous êtes touché, la vitesse de récupération l'emporte sur tout. Un confinement piloté par l'IA limite la propagation et restaure un état sûr vérifié, la résilience comme capacité essentielle, et non comme un ajout a posteriori.

Threat-Intel Sovereignty

Roadmap
votre avantage quand le partage est restreint

À mesure que les nations restreignent le partage de renseignements au-delà des frontières, votre chaîne d'approvisionnement en threat-intel est à la fois un actif et une exposition. Nous sélectionnons et gérons des flux souverains qui respectent votre juridiction, et gérons la dépendance pour qu'elle ne devienne pas un point unique de défaillance. Un risque géopolitique transformé en avantage.

Vérifiez par vous-même

Trois questions pour chaque fournisseur d'IA.
Nous y compris.

Personne ne devrait acheter « nous avons de l'IA » sur parole. Ces trois questions séparent un vrai système d'un wrapper, et voici où nous répondons à chacune par écrit, sans gate, sans démo requise.

▸ Chaque réponse ci-dessus est publique et sans paywall. Quand un fournisseur ne peut répondre à ces trois questions que sous NDA, c'est une réponse aussi.

Réponses claires

Ce dont notre IA est faite.

Les questions qu'un CISO pose dès que quelqu'un dit autonome.

Qu'est-ce qui distingue votre IA de l'« IA » de tout le monde ?

Le matériel pédagogique. La nôtre apprend 35 ans de vraies données d'exploitation : playbooks, configs de firewall, NetFlow, événements proxy et chaque résolution Level-3 issue de l'exploitation d'environnements complexes pour des centaines d'entreprises. Un modèle est un produit de base ; l'expérience qu'on peut lui enseigner, non. Aucun concurrent ne peut acheter la nôtre, et un concurrent qui n'a commencé à collecter ces données que le trimestre dernier ne peut pas reproduire cette expérience.

Est-ce un chatbot avec un wrapper autour d'un modèle de fondation ?

Non, et la conception le prouve. C'est un système composé : une ontologie qui relie actifs, identités, trafic, menaces et résolutions par le sens, une équipe d'agents spécialistes dédiés à une tâche qui raisonnent dessus, et un ancrage sur de la télémétrie réelle avec citations plutôt qu'une génération libre. Il est model-agnostic par conception, le meilleur modèle par tâche, déployable dans votre région, si bien qu'il n'y a pas de lock-in sur un seul LLM.

Mes données entraînent-elles un modèle dont d'autres clients profitent ?

Jamais vos données brutes. La couche d'apprentissage et l'interface sont séparées à dessein. Les agents spécialistes apprennent l'intégralité du corpus de 35 ans à l'intérieur du périmètre Open Systems ; aucun client ne les touche directement. Lucy est l'agent à qui vous parlez, strictement limité à votre tenant, s'appuyant sur les playbooks et modèles distillés des spécialistes mais jamais sur les données d'un autre client. L'apprentissage inter-clients ne se fait que sous forme de motifs, et seulement là où la conformité l'autorise.

L'IA peut-elle modifier mon réseau de sa propre initiative ?

Uniquement dans les limites que vous fixez. Le schéma est proposer, approuver, agir : Lucy diagnostique, explique et rédige la modification avec une confiance affichée, et un humain approuve tout ce qui est lourd de conséquences. Dry-run avant application, rollback instantané et traçabilité complète des décisions font partie de la boucle. Les actions bornées et réversibles dans votre tenant s'exécutent sans attendre ; une modification sur un chemin de production, non.

Quels agents puis-je réellement utiliser aujourd'hui ?

Lucy est en service, et Nemesis aussi. Hermes, Argus et Lex sont en cours de déploiement ; ils arrivent avec Lucy. Atlas, Prometheus, Calli et Kratos arrivent bientôt et sont étiquetés exactement ainsi partout où ils apparaissent, y compris dans l'équipe ci-dessus. Nous préférons perdre une affaire sur cette réponse que d'en gagner une avec la démo de quelque chose qui ne livre pas.

Comment savez-vous que l'agent a raison ? Que se passe-t-il quand il a tort ?

Les agents sont rejoués contre des milliers d'incidents Level-3 historiques et notés selon qu'ils auraient suivi les mêmes étapes et utilisé les mêmes outils que l'humain qui l'a réellement résolu. C'est ce que veut dire ici « a répliqué le workflow L3 ». Quand un agent doute ou se trompe, il escalade au lieu d'agir, et un ingénieur Level-3 assume le résultat, 24 h/24.

Où tournent les modèles, et dans quelle juridiction ?

Dans la région que vous exigez. Model-agnostic et sovereign-first signifie que l'inférence peut être épinglée à votre juridiction plutôt que de suivre le cloud par défaut d'un fournisseur. Votre fournisseur de modèle est une question de juridiction, pas seulement d'achat, et le périmètre audité dans lequel les agents s'exécutent est documenté dans le Trust Center.

Nous avons déjà un SIEM et un SOC. Où cela s'intègre-t-il ?

Devant eux. Le problème, dans la plupart des parcs, n'est pas le manque d'alertes, c'est que des taux de faux positifs rapportés proches de 70 pour cent enterrent les gens qui doivent agir. Argus trie ce que les gateways ont attrapé pour que seul ce qui comptait parvienne à un humain, et Prometheus vise une étape plus tôt, l'incident qui n'a pas encore eu lieu. Ce qui arrive dans votre SIEM devient plus petit et plus vrai.

Comment vérifier tout cela sans signer un NDA ?

Posez les trois questions de la section ci-dessus, à nous et à chaque fournisseur : de quoi est-ce fait, qui est responsable quand ça agit, et où finissent vos données. Nos réponses sont publiques et sans paywall, avec les preuves en lien. Quand un fournisseur ne peut répondre à ces trois questions que sous NDA, c'est une réponse aussi.

Demandez de quoi notre IA est faite.

35 ans d'expérience intégrés dans une ontologie et un ensemble d'agents, souverain, ancré, à responsabilité humaine.

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