Au-delà des grands discours éthiques sur l’Intelligence Artificielle, il y a une réalité terrain : l’entrée en vigueur de l’AI Act impose désormais des exigences strictes en matière d’architecture, de traçabilité des données d’entraînement, de robustesse technique et de gestion des risques algorithmiques.

Pour un profil technique, la conformité ne se résume pas à un document Word. Elle se traduit par du versioning, de la sécurité des modèles (attaques par empoisonnement, vol de modèle) et de la maîtrise du cycle de vie MLOps.

C’est exactement l’objectif de la norme ISO/IEC 42001 (SMIA). DNDA lance ses 3 nouveaux parcours certifiants (PECB) pour vous donner les clés techniques du contrôle et du déploiement de l’IA :

Par Esteban F. – Membre de la Task Force OSINT DNDAgency
Publié le 26 mai 2026

Dans un écosystème numérique saturé par l’IA générative, la frontière entre information organique et manipulation orchestrée est devenue quasi invisible. Les campagnes d’influence ne se contentent plus de diffuser des rumeurs : elles créent des écosystèmes complets de fausses preuves numériques.

Au sein de la Task Force OSINT de DNDAgency, nous intervenons régulièrement pour déconstruire ces narratifs complexes. Voici le protocole technique que nous suivons pour passer de la simple suspicion à la preuve irréfutable.

Étape 1 : Détection et qualification du signal
L’investigation commence par l’identification d’une « anomalie de propagation ». Nos analystes ne surveillent pas seulement ce qui se dit, mais comment cela circule.

Le déclencheur : Une hausse soudaine d’engagement sur un sujet clivant, portée par des comptes aux caractéristiques suspectes (dates de création groupées, absence de biographie, ratio abonnés/abonnements anormal).