KLA vs Monitaur
Monitaur focuses on governance and compliance workflows across AI systems. KLA is a runtime control plane for regulated agent workflows with proof-grade exports.
Tracing is necessary. Regulated audits usually ask for decision governance + proof: enforceable policy gates and approvals, packaged as a verifiable evidence bundle (not just raw logs).
For ML platform, compliance, risk, and product teams shipping agentic workflows into regulated environments.
Dernière mise à jour: 17 déc. 2025 · Version v1.0 · Pas d'avis juridique.
À qui s'adresse cette page
Un cadrage côté acheteur (pas un dunk).
For ML platform, compliance, risk, and product teams shipping agentic workflows into regulated environments.
À quoi sert réellement Monitaur
Fondé dans leur travail principal (et où il se chevauche).
Monitaur is built for AI governance programs: governance workflows, reporting, and compliance structure across model ecosystems. It is a strong fit when you need a system of record for governance artifacts.
Chevauchement
- Both support compliance teams building audit readiness for AI systems.
- Both can map controls and evidence to governance needs; the difference is whether evidence comes from declared workflows or from runtime executions.
- Many teams use governance tooling for breadth and add a runtime evidence/control layer for the highest-risk workflows.
Les points forts de Monitaur
Reconnaître ce que l'outil fait bien, puis le séparer des produits livrables de la vérification.
- Governance system-of-record workflows for AI programs.
- Helping teams manage compliance across model ecosystems.
Lorsque les équipes réglementées ont encore besoin d'une couche séparée
- Workflow decision lineage: approvals, overrides, tool actions, and policy enforcement captured as evidence.
- First-class Evidence Room style export bundles with integrity verification mechanics.
- Operational sampling and near-miss tracking that ties directly to governed actions.
Out-of-the-box vs build-it- yourself
Un juste partage entre ce qui expédie comme le workflow primaire et ce que vous assemblez à travers les systèmes.
Clé en main
- Governance workflows and reporting across AI systems and teams.
- Artifacts, scorecards, and evidence mapping aligned to governance programs.
- Stakeholder coordination for compliance processes.
Possible, mais vous le construisez
- Runtime workflow decision governance: approval gates, escalation, and overrides for specific agent actions.
- Execution evidence capture tied to production versions (actions taken, policies evaluated, reviewer context).
- A verifiable evidence export bundle (manifest + checksums) mapped to audit deliverables such as Annex IV.
- Retention and integrity posture for multi-year evidence records.
Exemple concret de workflow réglementé
Un scénario qui montre où chaque couche correspond.
Model governance vs workflow governance
A governance team tracks models, owners, and assessments centrally. Separately, a business workflow agent performs high-impact actions (e.g., account closure recommendations) that require decision-time approval and an auditable decision record tied to the specific execution.
Où Monitaur aide
- Manage governance artifacts and reporting across model ecosystems.
- Coordinate program workflows and evidence mapping for stakeholders.
Où KLA aide
- Enforce approval gates in the workflow before high-impact actions are executed.
- Capture approval/override decisions (with context) as first-class execution evidence.
- Export a packaged, verifiable evidence bundle for audits and third-party review.
Décision rapide
Quand choisir (et quand acheter les deux).
Choisissez Monitaur lorsque
- You need a governance system of record across many teams and model portfolios.
Choisissez KLA lorsque
- You need governance around agent workflows at runtime (gates, queues, sampling).
- You need auditor-ready evidence exports tied to real executions.
Quand ne pas acheter KLA
- You only need policy workflows and reporting, without runtime controls and exports.
Si vous achetez les deux
- Use Monitaur for inventory and program workflows.
- Use KLA where you need runtime control and proof for high-stakes workflows.
Ce que KLA ne fait pas
- KLA is not designed to replace a governance system of record for inventories, assessments, and reporting.
- KLA is not a request gateway/proxy layer for model calls.
- KLA is not a prompt experimentation suite.
La boucle de commande de KLA (Gouvern / Mesure / Prouve)
Qu'est-ce que « preuve de qualité d'audit » signifie dans les produits primitifs.
Gouverner
- Les points de contrôle qui bloquent ou exigent un examen des mesures à haut risque.
- Files d'attente d'approbation contextuelles par rôle
Mesure
- Examens d'échantillonnage selon le degré de risque (base + éclatement pendant les incidents ou après les changements).
- Suivi des quasi-incidents (étapes bloquées / presque bloquées) comme signal de contrôle mesurable.
Prouvez
- Piste d'audit infalsifiable, en append-only, avec horodatage externe et vérification de l'intégrité.
- Les paquets d'exportation Evidence Room (manifest + checksums) permettent aux vérificateurs de vérifier indépendamment.
Remarque : certains contrôles (SSO, examen workflows, fenêtres de rétention) dépendent du plan. Voir / prix.
Liste de contrôle de la DP (téléchargeable)
Un artefact d'achat partageable (contenu de référence).
# Liste de contrôle de la DP : KLA vs Monitaur Utilisez ceci pour évaluer si l'outillage « observabilité / passerelle / gouvernance » couvre réellement les produits livrables de la vérification pour l'agent réglementé workflows. ## Doit avoir (produits livrables de la vérification) - Cartographie des exportations de type Annex IV (champs de documentation technique -> preuves) - Dossiers de surveillance humaine (attentes d'approbation, escalade, interventions) - Plan de surveillance après la mise en marché + politique d'échantillonnage en fonction du risque - Histoire de vérification évidente (vérifications d'intégrité + rétention longue) Demandez Monitaur (et votre équipe) - Can you enforce decision-time controls (block/review/allow) for high-risk actions in production? - How do you distinguish “human annotation” from “human approval” for business actions? - Can you export a self-contained evidence bundle (manifest + checksums), not just raw logs/traces? - What is the retention posture (e.g., 7+ years) and how can an auditor verify integrity independently? - How do you tie governance artifacts to runtime decision evidence for a specific audited workflow?
Sources & références
Références publiques utilisées pour garder cette page exacte et équitable.
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