Bienvenue dans la documentation du KLA Control Plane | Developer Docs

Le KLA Control Plane est une couche de sécurité, d'audit et de gouvernance d'exécution pour les agents IA d'entreprise. Il existe parce que les agents IA mènent désormais des actions concrètes (émettre des remboursements, approuver des sinistres, consulter des documents sensibles) et que la plupart des équipes n'ont aucun moyen de gouverner ces actions, de prouver ce qui s'est passé, ou d'arrêter une mauvaise décision avant qu'elle n'aboutisse. KLA comble ce manque sans vous obliger à tout reconstruire.

KLA fonctionne selon le principe govern-in-place : vous instrumentez les agents, les API et les frameworks que vous exploitez déjà, qu'il s'agisse de LangChain, de FastAPI ou d'un workflow personnalisé, au lieu de les migrer vers une nouvelle plateforme. Une fois instrumenté, KLA évalue chaque action d'agent au regard de vos politiques en temps réel, met en pause les actions à risque pour une revue humaine, capture un enregistrement infalsifiable de tout ce qui se passe, puis transforme cet enregistrement en preuves prêtes pour l'audit. Le résultat : une confiance de niveau audit où chaque action est gouvernée, observée, mesurée et prouvable.

À qui s'adresse cette documentation

Cette documentation s'adresse à trois publics. Identifiez-vous ci-dessous et commencez là où c'est indiqué.

Vous êtes	Vous souhaitez	Commencez par
Développeur ou intégrateur	Connecter un agent à KLA via le SDK ou l'API	Démarrage rapide
Responsable conformité, risques ou audit	Évaluer la gouvernance, les contrôles et les preuves	Concepts clés
Opérateur de plateforme ou acheteur technique	Comprendre les modules et l'adéquation au déploiement	Modules produit

💡 Tip

Vous découvrez complètement KLA ? Lisez cette page, puis suivez le Démarrage rapide. Vous pourrez exporter votre premier **Sealed Evidence Bundle**, un enregistrement signé cryptographiquement et infalsifiable d'une exécution d'agent, en moins de dix minutes.

Les quatre piliers

La proposition produit de KLA repose sur quatre piliers, et chaque module correspond à l'un d'entre eux. Ensemble, ils produisent une confiance de niveau audit.

flowchart LR
  G["Govern"] --> T["Confiance de niveau audit"]
  O["Operate"] --> T
  A["Assure"] --> T
  P["Prove"] --> T

Govern. Rédigez vos politiques sous forme de YAML déclaratif, simulez-les avant publication, puis compilez-les en Control Packs signés qui décident de chaque action à l'exécution. Une politique renvoie l'un des quatre résultats possibles (allow, warn, require_approval ou block), et une décision require_approval met l'exécution en pause et achemine une Escalation vers le Decision Desk pour qu'un humain approuve ou rejette. Vous construisez vos politiques dans Policy Builder.
Operate. Enregistrez chaque agent dans l'Agent Registry, gouvernez les outils qu'ils peuvent appeler via le Tool Catalog, livrez de nouvelles versions d'agent sous forme de Release, déployez-les en tant que Rollout, et effectuez un Rollback instantané en cas de problème. Command est le tableau de bord qui présente l'état en direct de l'ensemble.
Assure. Suivez la qualité et les coûts dans le temps, surveillez la dérive, les biais et les régressions, et transformez les problèmes en actions. Lorsque KLA détecte un problème, il déclenche une Assurance Alert, que vous résolvez avec un Remediation Plan, le tout dans l'Assurance Center.
Prove. Chaque action émet des données de télémétrie qui alimentent un registre cryptographique, ancrant une Merkle proof : une chaîne de hachages qui rend détectable toute altération ultérieure. À partir de ce registre, vous générez des Sealed Evidence Bundles et des exports de conformité dans l'Evidence Room.

Comment une action traverse KLA

Lorsqu'un agent instrumenté tente une action, le moteur de politiques décide de la suite. Chaque résultat est consigné sous forme de Lineage Record : la trace complète et rejouable d'une seule exécution d'agent, consultable dans le Lineage Explorer.

flowchart TD
  A["L'agent tente une action"] --> B{"Décision de politique"}
  B -->|allow| C["Exécuter"]
  B -->|warn| D["Exécuter et signaler"]
  B -->|require_approval| E["Mettre en pause et acheminer vers le Decision Desk"]
  B -->|block| F["Arrêter l'action"]
  C --> L["Lineage Record"]
  D --> L
  E --> L
  F --> L
  L --> M["Sealed Evidence Bundle"]

ℹ️ Note

KLA évalue les politiques avec le KLA Policy Engine au niveau de la couche applicative. Chaque vérification se résout selon le même modèle à quatre résultats (`allow`, `warn`, `require_approval`, `block`), ce qui vous permet d'avertir ou d'escalader, et pas seulement d'autoriser ou de refuser.

Deux façons de se connecter

Vous choisissez la manière dont les actions d'agent parviennent à KLA :

Govern in Place. Instrumentez votre agent avec le SDK OpenTelemetry. Les spans sont transmis de façon asynchrone à KLA, et des points de contrôle intégrés au processus appliquent les décisions de politique au sein de votre propre runtime. Friction minimale ; l'exécution reste de votre côté.
Run through KLA. Acheminez l'exécution via le proxy géré de KLA grâce à l'Executions API. KLA arbitre chaque appel directement. Idéal lorsque vous souhaitez une application des règles à un point d'étranglement unique.

Les deux modèles produisent les mêmes preuves et les mêmes garanties de gouvernance. Consultez Modèles de déploiement pour choisir.

Pour aller plus loin

Démarrage rapide : instrumentez un agent, enregistrez-le et exportez un Sealed Evidence Bundle en quelques minutes.
Authentification : obtenez un token, puis appelez l'API avec Authorization: Bearer <token> et x-tenant-id: <tenant> sur https://api.kla.digital.
Concepts clés : comment fonctionnent réellement l'exécution sous contrôle de politiques et les preuves par défaut.
Modules produit : un tour d'horizon de Command, Policy Builder, Decision Desk, Agents, Lineage Explorer, Assurance Center et de l'Evidence Room.