Gerivoxalo - AI Guardian Protocol, protocole IA pour la surveillance des risques financiers

Qui nous sommes

Nous créons AI Guardian Protocol pour rendre la détection des risques plus prévisible, mesurable et compréhensible dans le temps.

Mission
Renforcer la résilience des acteurs financiers grâce à une analyse IA transparente, explicable et alignée sur les attentes des superviseurs.
Vision
Faire de la surveillance intelligente des risques un réflexe quotidien, plutôt qu’une réaction tardive après un incident coûteux.
Conformité
Intégrer les exigences réglementaires dès la conception, pour réduire les frictions lors des audits et revues périodiques.
Transparence
Documenter chaque règle IA, chaque seuil et chaque alerte afin de faciliter les échanges avec les équipes risques et conformité.
Sécurité
Protéger les données sensibles par une architecture segmentée, des contrôles d’accès stricts et des revues régulières.
Partenariats
Co-construire avec banques, fintechs et intégrateurs des scénarios concrets, testés sur des environnements proches du terrain.
Impact
Relier chaque décision technique à son effet sur les incidents, les coûts opérationnels et la confiance des utilisateurs dans trois ans.

Parler ensemble

Timeline

Notre parcours

Notre histoire est celle d’une maturation progressive: partir de constats terrain, expérimenter prudemment, puis ancrer l’IA dans la gouvernance des risques sur plusieurs années.

6 events

2018 Start Year

2018

Origines et constats terrain

Les premières réflexions à l’origine d’AI Guardian Protocol naissent au sein d’équipes risques et data confrontées à une même difficulté: relier les signaux issus de l’analyse avancée à des processus décisionnels clairs. Les outils existants génèrent déjà beaucoup de données, mais peu de cadres pour les interpréter dans la durée. L’idée émerge alors de construire un protocole centré sur la traçabilité des décisions, la documentation des scénarios et l’articulation avec les contrôles internes. Cette période de recherche conjointe pose les fondations méthodologiques du futur projet.

Milestone 01 / 06

2019

Premières expérimentations encadrées

Un premier noyau de l’équipe actuelle se constitue autour d’un objectif commun: tester une approche de surveillance IA sur des environnements financiers réels, mais dans un cadre maîtrisé. Les expérimentations portent sur la qualité des données, la stabilité des indicateurs et la capacité des équipes métiers à comprendre les alertes générées. Les retours montrent que la technologie doit rester lisible pour être durable. Cette phase aboutit à une première version du protocole, centrée sur quelques scénarios bien documentés plutôt qu’un large catalogue difficile à maintenir.

Milestone 02 / 06

2020

Structuration de l’équipe dédiée

Face à l’intérêt croissant de plusieurs acteurs financiers, le projet prend la forme d’une structure dédiée, avec une équipe pluridisciplinaire clairement identifiée. L’objectif est de transformer les prototypes en un protocole réutilisable, capable de s’intégrer à différents systèmes d’information. Un effort important est consacré à la documentation, à la gouvernance des données et à la définition d’une méthode de déploiement en trois temps. Cette formalisation permet de proposer un accompagnement cohérent, pensé sur plusieurs années, plutôt qu’une simple livraison technique.

Milestone 03 / 06

2022

Déploiements pilotes et retours terrain

AI Guardian Protocol est déployé sur plusieurs cas d’usage concrets, avec un suivi attentif des impacts sur les équipes opérationnelles. Les enseignements de ces projets pilotes conduisent à renforcer les mécanismes d’explicabilité, la gestion des droits d’accès et la capacité à ajuster finement les seuils d’alerte. Les organisations impliquées constatent que la qualité du dialogue entre métiers, risques et techniques s’améliore progressivement. Cette étape confirme la pertinence d’une approche centrée sur la coopération plutôt que sur la seule performance algorithmique.

Milestone 04 / 06

2024

Extension vers une résilience structurée

Fort des expériences précédentes, le protocole évolue pour intégrer plus largement les enjeux de résilience opérationnelle et de planification à moyen terme. L’équipe affine ses outils de suivi dans le temps, afin que les organisations puissent observer l’évolution de leurs incidents, de leurs ajustements et de leurs arbitrages budgétaires. Une attention particulière est portée à la compatibilité avec les pratiques de contrôle interne et de revue régulière. L’objectif est qu’à l’horizon de trois à cinq ans, les clients disposent d’un cadre IA stable, documenté et accepté par l’ensemble des parties prenantes.

Milestone 05 / 06

2026

Maturité et amélioration continue

AI Guardian Protocol se consolide comme cadre de référence pour les organisations souhaitant intégrer l’IA dans leurs dispositifs de surveillance sans perdre la maîtrise de leurs processus. L’équipe continue d’affiner sa méthode, en restant attentive aux évolutions réglementaires et aux retours des directions risques et opérations. Chaque nouveau projet est l’occasion de renforcer les outils de documentation, de traçabilité et de concertation. Cette dynamique progressive prépare les prochaines années, où la question ne sera plus d’utiliser ou non l’IA, mais de savoir comment la gouverner durablement.

Milestone 06 / 06

Notre conviction: une IA utile en finance doit être explicable, gouvernée et ancrée dans la réalité opérationnelle.

Cadrage prudentiel

Nous pensons qu’une IA utile en finance commence par les contraintes, pas par la technologie. Avant de parler modèles, nous cartographions les processus, les responsabilités et les contrôles déjà en place. Cette approche, que nous appelons cadrage prudentiel, permet de relier chaque alerte à un propriétaire métier clair. Elle facilite aussi les revues périodiques, car les équipes risques retrouvent leurs repères habituels. Au bout de quelques années, cette discipline réduit la fragmentation des outils et rend les discussions avec les auditeurs plus factuelles.

Observation continue

Notre protocole IA repose sur une observation continue, plutôt que sur des analyses ponctuelles isolées. Nous privilégions des indicateurs stables dans le temps, que les équipes peuvent suivre mois après mois. Cette cohérence aide à distinguer les signaux durables des variations temporaires. En trois à cinq ans, elle crée une mémoire collective des incidents, des ajustements et des décisions prises, ce qui renforce la capacité de l’organisation à apprendre de chaque événement plutôt que de le subir.

Transparence active

Nous intégrons la transparence dès la conception, afin que chaque décision automatisée puisse être expliquée à un comité risques ou à une direction opérationnelle. Notre méthode de traçabilité détaillée documente les règles, les seuils et les justifications associées. Cela ne supprime pas l’incertitude, mais permet de la qualifier et de la discuter sereinement. Sur plusieurs cycles budgétaires, cette clarté contribue à mieux prioriser les investissements et à limiter les incompréhensions entre métiers et équipes techniques.

Co-création durable

Nous considérons la collaboration avec les partenaires financiers comme un travail patient, rythmé par des itérations courtes mais régulières. Chaque projet suit un schéma en trois temps: cadrage des enjeux, expérimentation encadrée, puis ancrage dans les processus existants. Cette progression évite les déploiements brusques et laisse le temps aux équipes de s’approprier les outils. Après quelques années, les organisations disposent ainsi d’un protocole IA qui leur ressemble vraiment, plutôt qu’une solution imposée de l’extérieur.

Une équipe dédiée à la résilience financière et à l’IA responsable

Derrière AI Guardian Protocol se trouve une équipe qui a appris la finance sur le terrain, au contact des incidents, des contrôles et des contraintes quotidiennes. Nos profils mêlent analyse de risques, ingénierie de données, IA appliquée et cybersécurité, avec une attention constante aux exigences réglementaires en France et en Europe. Nous travaillons avec une méthode simple: clarifier, tester, documenter. Cette discipline permet d’accompagner les directions financières, risques et opérations sur plusieurs années, sans perdre le fil entre la stratégie et la réalité des systèmes.

Claire Dupont Directrice stratégie risques

Directrice de la stratégie et des risques

Paris, Île-de-France

Domaines de compétence clés

Cartographie des risques complexes Pilotage de projets pluriannuels Dialogue avec comités risques Structuration de gouvernance IA

Responsable de la vision d’ensemble d’AI Guardian Protocol, elle relie les objectifs stratégiques aux contraintes opérationnelles. Son expérience en directions risques lui permet de traduire les enjeux réglementaires en exigences concrètes pour les équipes techniques. Elle intervient dès les premières phases de cadrage, puis lors des arbitrages entre précision des alertes, charge opérationnelle et gouvernance. Elle veille aussi à ce que chaque projet soit pensé sur plusieurs années, et non comme une expérimentation isolée.

Marc Leroy Architecte technique principal

Architecte technique IA et données

Lyon, Auvergne-Rhône-Alpes

Compétences techniques majeures

Conception d’architectures sécurisées Intégration avec systèmes financiers Gouvernance des données sensibles Documentation technique durable

Il conçoit l’architecture technique d’AI Guardian Protocol et supervise l’intégration avec les systèmes financiers existants. Habitué aux environnements critiques, il privilégie des choix robustes et documentés plutôt que des expérimentations difficiles à maintenir. Il accompagne les équipes clients dans la définition des flux de données, des contrôles d’accès et des mécanismes de traçabilité. Son objectif est que, dans quelques années, la plateforme reste lisible et maîtrisable, même après plusieurs évolutions réglementaires.

Sophie Martin Experte modèles et explicabilité

Responsable modèles IA et explicabilité

Lille, Hauts-de-France

Forces principales

Conception de scénarios métiers Analyse de signaux faibles Explicabilité des modèles IA Animation d’ateliers pluridisciplinaires

Spécialiste des modèles d’IA appliqués à la détection de signaux faibles, elle travaille au plus près des équipes métiers pour définir des scénarios réalistes. Elle anime des ateliers de cadrage, où chaque alerte est reliée à une action concrète et à un responsable identifié. Elle s’attache particulièrement à la question de l’explicabilité, afin que les décisions algorithmiques puissent être discutées avec les directions risques. Sur plusieurs années, cette approche favorise l’acceptation des outils et leur amélioration continue.

Nicolas Bernard Responsable sécurité systèmes

Responsable sécurité et conformité technique

Toulouse, Occitanie

Axes d’expertise

Sécurité des systèmes critiques Gestion des accès et identités Analyse de risques techniques Coordination avec équipes infrastructure

Issu du monde de la cybersécurité, il veille à ce que chaque composant d’AI Guardian Protocol respecte des standards élevés de protection. Il définit les politiques d’accès, les mécanismes de journalisation et les procédures de revue régulière. Il travaille étroitement avec les responsables techniques des clients pour anticiper les impacts sur leurs infrastructures. Sa priorité est de concilier exigences de sécurité et contraintes opérationnelles, afin que la solution reste utilisable au quotidien, aujourd’hui comme dans plusieurs années.

Reconnaissance et crédibilité

Nos distinctions reflètent surtout une chose: la capacité à transformer l’IA en outil concret de résilience, compatible avec les exigences de contrôle et d’audit.

Prix innovation en résilience financière

Reconnaissance pour une approche d’analyse de risques basée sur l’IA, conçue pour s’intégrer aux processus existants sans perturber les équipes métiers ni les contrôles internes.

2022

Programme tech responsable

Sélection dans un programme européen dédié aux technologies responsables, mettant l’accent sur la transparence des modèles et la protection des données sensibles.

2023

Distinction gouvernance IA

Mention spéciale pour la capacité à documenter les décisions algorithmiques, facilitant les échanges entre directions risques, conformité et équipes techniques.

2024

Prix collaboration secteur financier

Récompense pour la collaboration étroite avec des acteurs financiers afin de tester des scénarios réels et d’ajuster les alertes aux contraintes opérationnelles.

2025

Si vous posez les bases d’une surveillance IA structurée aujourd’hui, vos revues de risques seront plus fluides et documentées d’ici trois à cinq ans.

Construire une résilience durable avec AI Guardian Protocol

Échanger et Voir plus

En clarifiant vos scénarios critiques maintenant, vous réduisez la charge d’alerte et les malentendus entre métiers, risques et équipes techniques.

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Chaque projet démarre par un cadrage précis des données, des droits d’accès et des responsabilités, afin de rester conforme aux règles en vigueur.

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