Infrastructure de registre IA
La piste d’audit manquante pour l’IA en production.
L’observabilité suit la santé du système. Les journaux fournisseurs suivent les appels. Hashirai suit le chemin de décision.
Les décisions IA se prennent de plus en plus à travers des modèles, des outils, des agents et des systèmes externes. Dès qu’un workflow franchit ces frontières, les pistes d’audit se fragmentent et aucune partie ne détient un compte rendu complet. Hashirai fournit un système d’enregistrement indépendant et vérifiable de ce qui s’est passé, et pourquoi.
Preuve immuable
SHA-256 : 8f92b3…ac84e
anchored_at= 2026-05-22T17:32:25Z
Conçu pour les workflows IA d’entreprise et réglementés
S’intègre à l’observabilité et à l’orchestration existantes
Pilotes, déploiements en production et revues sécurité
Pensé pour les environnements multi-fournisseurs et les agents
Hashirai est la boîte noire de l’IA.
À mesure que les systèmes d’IA intègrent de vrais workflows, les organisations ont besoin d’un enregistrement vérifiable de ce qui s’est passé, pourquoi, et comment les décisions ont été prises.
Le problème
Aucun journal existant ne donne l’enregistrement complet de l’activité IA.
Dans les workflows IA de production, les preuves sont réparties entre consoles fournisseurs, journaux applicatifs, outils de traçage et moteurs de workflow. Chaque source est utile, mais aucune ne capture toute la chaîne des décisions et des actions à travers les systèmes.
Fragmenté par conception
Les journaux fournisseurs, applicatifs et traces servent des objectifs différents. Ils partagent rarement une même chronologie, un même modèle d’identifiants ou une même structure d’enregistrement, ce qui fait perdre du contexte critique entre systèmes.
Les workflows inter-systèmes cassent la continuité
Dès qu’un workflow traverse modèles, outils, agents, fournisseurs ou systèmes partenaires, l’enregistrement devient divisé. Aucune partie ne peut montrer un compte rendu de bout en bout de ce qui s’est passé et pourquoi.
Le monitoring n’est pas un enregistrement défendable
Les journaux internes et natifs des fournisseurs aident au débogage et aux opérations, mais ce ne sont pas des enregistrements indépendants. En cas d’incident, d’audit ou de litige, les équipes peinent à produire des preuves complètes, cohérentes et défendables.
L’observabilité montre ce que l’IA a fait. Hashirai le prouve.
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Impossible de vérifier l’historique complet des événements
Conçu pour le plus haut niveau d’exigence.
Hashirai aide les équipes à capturer et reconstruire l’activité IA à travers modèles, outils et workflows, pour que les enquêtes, audits et revues de direction partent de preuves plutôt que de journaux fragmentés.
Enregistrement unifié de l’activité
Capturez prompts, sorties, appels d’outils et événements de workflow dans une structure d’enregistrement connectée.
Une seule chaîne à travers les couches application, modèle et workflow.
Traçabilité inter-systèmes
Suivez un même chemin de décision à travers fournisseurs, services internes et systèmes externes sans perdre la continuité.
Préservez le lien étape par étape à travers les frontières.
Contexte de décision
Enregistrez quelles règles, vérifications et états de revue étaient actifs au moment des actions.
Conservez le pourquoi avec le quoi.
Chronologies prêtes pour l’enquête
Reconstituez rapidement les incidents avec des enregistrements ordonnés qui montrent ce qui s’est passé, quand, et dans quel ordre.
Réduisez l’assemblage manuel pendant la réponse à incident.
Exports de preuves défendables
Générez des enregistrements structurés pour audit, juridique et conformité avec les métadonnées d’intégrité intactes.
Des preuves examinables au-delà des équipes d’ingénierie.
Le protocole Hashirai
Comment Hashirai transforme l’activité IA inter-systèmes en un enregistrement structuré et vérifiable, conçu pour résister à l’examen.
01
Capturer les événements
Capturez les événements IA où qu’ils se produisent : appels modèle, étapes de récupération, usage d’outils, délégation d’agents et actions aval à travers fournisseurs et services.
02
Créer l’enregistrement
Reliez les événements de différents fournisseurs, services et étapes de workflow en un enregistrement continu avec identifiants partagés, ordre et contexte.
03
Vérifier les actions
Appliquez métadonnées d’intégrité, signatures cryptographiques et ancrage optionnel afin que l’enregistrement soit vérifiable indépendamment et résistant aux modifications non détectées.
04
Préparer les preuves
Exportez des preuves ordonnées et structurées pour audits, enquêtes, revues de direction et questions réglementaires, sans reconstruire la chronologie manuellement.
Infrastructure pour l’entreprise moderne.
Quatre contextes acheteurs où la traçabilité, des dossiers défendables, la préparation aux revues et la responsabilité inter-systèmes comptent le plus.
CONTEXTE OPÉRATIONNEL · PLATEFORME
Équipes plateforme
Ajoutez une capture IA responsable sans remplacer votre stack. Hashirai s’aligne sur l’orchestration, l’observabilité, les outils internes et vos déploiements existants, pour intégrer plus facilement traçabilité, vérification et dossiers prêts pour la revue aux workflows déjà en production.
ÉCHELLE D’INTÉGRATION
Contexte opérationnel
L’usage de l’IA précède la maturité de l’infrastructure.
La plupart des développeurs utilisent déjà l’IA dans leur travail.
Source · Postman, State of the API 2025
Conçu pour s’intégrer aux stacks IA existantes.
Ajoutez une traçabilité vérifiable aux systèmes que vous exploitez déjà. Conservez vos modèles, fournisseurs et couches d’orchestration, et ajoutez un enregistrement de l’activité IA prêt pour la revue sur toute votre stack.
- Parcours d’intégration orientés SDK et API
- Fonctionne avec vos outils d’observabilité et de traçage
- Conçu pour des implémentations typées, prêtes pour la revue
Exemple de capture
Moteur de gouvernance actif
Référence système · en direct
Les agents autonomes exigent la responsabilité.
Les agents introduisent délégation, non-déterminisme et workflows longs à travers outils et systèmes. Hashirai rend ces workflows révisables en préservant un enregistrement vérifiable de ce que chaque agent a fait, de ce qu’il a utilisé et de ce qui s’est passé ensuite.
- Chaque étape attribuable à un agent, un outil et un chemin de décision
- Enquêtes qui ne dépendent pas de journaux de chat reconstitués
- Reporting multi-modèle pour environnements d’agents mixtes
Des tarifs qui évoluent avec la confiance, le risque et l’usage.
Les tarifs Hashirai reposent sur le volume d’événements IA, la criticité des workflows, la rétention et les exigences de déploiement. Commencez par un pilote ciblé, puis étendez-vous aux workflows de production et aux environnements d’entreprise.
Apportez la responsabilité aux systèmes IA.
Déployez la gouvernance IA avec des enregistrements vérifiables, une capture disciplinée et un reporting prêt pour l’audit, sans freiner l’innovation.
Hashirai accompagne les évaluations enterprise, les pilotes et les déploiements réglementés en production.
Flux support
FAQ
Qu’est-ce qui distingue Hashirai des outils d’observabilité ?
Les outils d’observabilité aident les équipes à suivre les performances et la fiabilité. Hashirai crée un enregistrement vérifiable de ce qu’un système IA a fait, pourquoi, et comment cette action s’est propagée entre modèles, outils, agents et workflows.
Hashirai remplace-t-il notre stack de logs ?
Non. Hashirai coexiste avec votre stack existante. Vous conservez observabilité, tracing, orchestration et journaux internes tout en ajoutant un système d’enregistrement plus clair pour l’activité IA.
En quoi Hashirai diffère-t-il des journaux fournisseur ou des tableaux de bord natifs au modèle ?
Les journaux fournisseur et les vues natives peuvent montrer ce qui s’est passé dans leur périmètre. Hashirai cible les workflows qui traversent modèles, outils, agents, fournisseurs et services internes. Il produit un enregistrement cohérent à ces frontières, au lieu de laisser les équipes reconstituer des fragments éparpillés.
Comment gérez-vous les environnements multi-modèles et multi-vendeurs ?
Hashirai est conçu pour des environnements IA mixtes. Il peut capturer l’activité sur différents modèles, fournisseurs, outils et frameworks d’agents tout en conservant une structure d’enregistrement cohérente.
Est-ce adapté aux entreprises réglementées ?
Oui. Hashirai est conçu pour les environnements où preuve, conservation, révisabilité et dossiers défendables sont exigés. C’est particulièrement pertinent lorsque l’activité IA devra être revue par le risque, la conformité, le juridique, l’audit ou des parties externes.
Quelle est la difficulté d’intégration de Hashirai ?
Hashirai est conçu pour s’ajouter par étapes. On peut commencer par un workflow ciblé, intégrer via SDK ou API, puis étendre. En pratique : démarrer sur un chemin critique en production, valider le modèle d’enregistrement, puis élargir la couverture à d’autres systèmes, équipes et environnements sans remplacer la stack actuelle.
Qu’est-ce qui est exactement enregistré ?
Hashirai enregistre le contexte nécessaire pour reconstituer et défendre une action pilotée par l’IA. Selon le workflow : identifiants, état des politiques, actions modèle et agent, usage d’outils, état de revue, horodatages et métadonnées cryptographiques d’enregistrement.
L’objectif est une chaîne de preuve cohérente et vérifiable, pas seulement des événements isolés.
Hashirai couvre-t-il les workflows d’agents, pas seulement les appels modèle isolés ?
Oui. Hashirai est particulièrement utile lorsque les actions enchaînent plusieurs étapes, outils, modèles ou agents délégués.
Plutôt que de traiter chaque événement comme une ligne de log isolée, il aide à capturer le parcours opérationnel complet : ce qui a été déclenché, les décisions, les outils utilisés et l’évolution du workflow dans le temps.
Qui utilise Hashirai en interne, typiquement ?
Hashirai intéresse les équipes qui doivent revoir, enquêter, expliquer ou défendre une activité pilotée par l’IA. On retrouve souvent ingénierie, plateforme, sécurité, risque, conformité, juridique, audit interne et opérations, selon le workflow et l’environnement.
Pourquoi la provenance compte-t-elle si la sortie du modèle semble déjà correcte ?
Parce que la justesse n’est qu’une partie du problème. En production, il faut aussi comprendre comment une sortie a été produite, quelles politiques s’appliquaient, quels intrants et outils étaient en jeu, et si l’action pourra être expliquée plus tard.
Hashirai aide à passer de « le système a l’air de fonctionner » à « nous pouvons prouver ce qui s’est passé ».
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