La tour de contrôlede vos systèmes d'IA
Une seule passerelle pour tout votre trafic LLM. Chaque appel devient visible, imputé au centre de coûts, conforme aux politiques et explicable — avec des preuves qu'un auditeur peut réellement lire.
L'IA se déploie plus vite qu'on ne peut la superviser
Assistants, agents et pipelines RAG arrivent en production — suivis de questions auxquelles la plupart des organisations ne savent pas répondre.
« Combien nous coûte l'IA — et qui paie ? »
La facture du fournisseur de modèles est un chiffre unique. Sans répartition par système, client, utilisateur et centre de coûts, impossible de budgéter ou de refacturer.
« Pourquoi le système a-t-il répondu ainsi ? »
Prompts modifiés à la volée, décisions d'agents sans trace, sources inconnues. En cas d'incident, il ne reste que des suppositions.
« Passerons-nous l'audit ? »
Régulateur et auditeur veulent des preuves : qui a modifié le prompt, ce que le modèle a vu, si des données personnelles ont fini dans les logs. Une capture d'écran ne suffit pas.
Tout le trafic IA par une passerelle. Au-dessus — la tour.
Les applications ne parlent jamais directement aux modèles. En chemin, chaque appel reçoit une identité, passe les contrôles de politique et laisse une trace complète. Connecter un système existant : changer une adresse et une clé — pas reconstruire l'application.
Identité
Système, client, utilisateur final et centre de coûts attachés à chaque appel — automatiquement, à la passerelle.
Politique
Prompt hors registre ? En mode audit, un écart de conformité est enregistré. En mode enforce, l'appel est rejeté avec un message clair.
Protection des données
Identifiants nationaux, e-mails, noms et IBAN masqués avant d'atteindre les logs. Si le masquage échoue, le contenu est caviardé — jamais divulgué.
Preuve
Coût, tokens, latence, version du prompt, décisions de l'agent et sources de données — une trace complète par appel.
Six choses incluses en standard
Observabilité complète
Chaque appel avec coût, tokens, latence et version du prompt. Raisonnement de l'agent et réponse du modèle sur une seule trace.
Coûts & budgets (FinOps)
Coût par système, client, utilisateur et centre de coûts avec hiérarchie et règles d'allocation. Budgets à seuils 80/95/100%, prévisions, export contrôle de gestion.
Gouvernance des prompts
Registre central avec versions et promotion draft → staging → production sous approbation. Le mode enforce bloque les prompts hors registre — visiblement, dans un rapport.
Protection des données (PII)
Données personnelles masquées avant d'atteindre les logs. Mode strict : le modèle ne voit jamais les données sensibles.
Qualité mesurée en continu
Golden sets, juge IA notant des échantillons de production chaque heure, revue humaine, tests A/B de prompts avec significativité statistique et garde-fou de régression en CI/CD.
Explicabilité & audit
« Pourquoi cette réponse et pas une autre », provenance des données jusqu'à la source et la version, replay d'incident, export d'artefact d'audit en un clic.
Là où Watch Tower a le plus de sens
Banques & assurances
Un secteur régulé où « faites-nous confiance » ne suffit pas. Application des politiques, masquage des données, preuves d'audit et données en UE uniquement — les conditions d'entrée de l'IA en production.
Grandes entreprises multi-IA
Plusieurs équipes, des dizaines de cas d'usage, une seule facture de modèles. Watch Tower répartit les coûts, surveille les budgets et montre ce qui travaille — et ce qui ne fait que coûter.
Éditeurs de produits IA
Assistants, agents et RAG pour clients finaux : coût par client et utilisateur, qualité mesurée sur golden sets, changement de prompts sans déploiement — rollback en une minute.
Secteur public & infrastructures critiques
Souveraineté totale : la plateforme tourne entièrement sur votre infrastructure, sur des composants open-source éprouvés, sans rien envoyer à des SaaS tiers.
Des chiffres d'un déploiement réel
de surcoût passerelle (p50) avec tagging, gouvernance et masquage complets
des appels entièrement tracés : coût, prompt, décisions, sources
entre le changement de version d'un prompt et son effet en production — sans déploiement
le modèle le moins cher s'est avéré le meilleur de notre benchmark — parce que nous avons mesuré au lieu de deviner
Cas client : DigitalFleet
Notre produit de gestion de flotte tourne en production derrière Watch Tower : assistant multi-agents et pipeline RAG, coûts imputés par client et par utilisateur, prompts de cinq agents dans un registre central avec enforce strict — chaque réponse laisse une trace complète et auditable.
Cas client : FleetFlow
FleetFlow — notre plateforme agentique de gestion de flotte — tourne derrière la même passerelle : l’orchestrateur et les sous-agents IA laissent une trace commune et complète, et les coûts sont imputés par système et centre de coûts. Brancher toute la plateforme a consisté à émettre une seule clé — zéro changement dans l’orchestration de l’application.
Cas client : LynxFlow
La couche LLM de LynxFlow — extraction de données des appels d’offres d’assurance — passe entièrement par la passerelle : budget et coûts surveillés par centre de coûts, données personnelles masquées dans les journaux, prompts dans le registre central versionné. L’auditabilité qu’exige le secteur de l’assurance — dès le premier appel.
Cas client : PZU iFlota
iFlota — la plateforme que le plus grand assureur polonais offre à ses clients flotte — est construite sur notre socle DigitalFleet, le même qui tourne derrière Watch Tower. Une référence d’un marché régulé : un déploiement de classe entreprise chez PZU.