Récemment, la société Docker (que nous représentons) a commencé à proposer une solution de contrôle et de gouvernance pour les agents d’IA (AI agents).
Face aux nombreuses questions reçues à ce sujet nous avons préparé une explication détaillée sur cette solution et la valeur qu’elle apporte.
Pour toute question, n’hésitez pas à nous contacter – les coordonnées se trouvent ci-dessous.
Docker AI Governance est une solution centralisée pour la gestion, la sécurité et le contrôle des agents d’IA et de Claws.
Elle permet aux organisations de définir des politiques centralisées concernant les actions qu’un agent est autorisé à effectuer, les destinations auxquelles il peut se connecter, les fichiers auxquels il peut accéder et les outils MCP (Model Context Protocol) qu’il est autorisé à exécuter.
Pourquoi une gouvernance de l’IA (AI Governance) est-elle nécessaire pour les agents d’IA ?
Les agents d’IA ne sont pas de simples outils de conversation.
Les agents d’IA, en particulier les agents de codage (coding agents), de données (data agents) et d’opérations (operations agents), peuvent lire et écrire du code,
accéder à des dépôts (repositories), appeler des API, utiliser des identifiants (credentials) et exécuter des actions dans les systèmes de l’entreprise.
Sans contrôle centralisé, il est difficile de savoir ce que l’agent a fait, quelles ressources étaient à sa disposition et ce qui se passerait s’il recevait une instruction erronée ou s’il agissait de manière inattendue.
Docker AI Governance est conçu pour ajouter des barrières de sécurité (guardrails) au niveau de l’environnement d’exécution.
Plutôt que de s’en remettre uniquement aux instructions du modèle ou à une configuration locale,
la politique est appliquée au niveau du runtime via des sandboxes Docker (Docker Sandboxes), des contrôles réseau (Network controls) et une passerelle MCP (MCP Gateway).
Quelle est l’offre de Docker AI Governance ?
Docker AI Governance est une couche de gouvernance centralisée (centralized governance layer) gérée via Docker Home ou la plateforme Docker AI. Les administrateurs de l’organisation définissent des règles (policies) au niveau de l’entreprise ou des équipes (Teams), et ces politiques sont déployées sur les environnements des développeurs via le processus d’authentification et de gestion de l’entreprise.
La solution Docker AI Governance comprend :
- Une console d’administration centrale (Admin console) pour configurer les politiques réseau (Network), de système de fichiers (Filesystem) et MCP.
- Des sandboxes Docker (Docker Sandboxes) pour exécuter des agents dans un environnement microVM isolé.
- Des politiques d’accès réseau (Network access policies) pour contrôler le trafic sortant (outbound traffic).
- Des politiques d’accès au système de fichiers (Filesystem access policies) pour limiter les chemins d’accès de l’hôte (host paths) et les autorisations de montage (mount permissions).
- Des politiques d’accès MCP (MCP access policies) pour contrôler les serveurs, outils, ressources et invites (prompts) MCP.
- L’injection d’identifiants (Credential injection) via un proxy côté hôte (host-side proxy), de sorte que l’agent n’a pas besoin de connaître la valeur réelle du secret.
- Des événements d’audit (Audit events) et la possibilité de transférer ces données vers des systèmes SIEM.
- Une API de gouvernance (Governance API) pour gérer les politiques de manière programmatique.
Les quatre surfaces de contrôle de cette solution :
1. Accès réseau (Network access)
Les administrateurs peuvent définir les domaines, adresses IP, CIDR et ports accessibles à l’agent. Le trafic TCP sortant de la Sandbox passe par un proxy sur l’hôte, où les règles réseau (Network policies) sont appliquées.
Cela permet d’autoriser l’accès à GitHub, GitLab, aux registres de paquets (package registries) ou à des API internes, tout en bloquant les destinations non nécessaires.
2. Accès au système de fichiers (Filesystem access)
Les règles du système de fichiers (Filesystem policies) déterminent quels chemins de l’hôte peuvent être mappés dans la Sandbox. Il est possible de configurer les montages en lecture seule (read-only) ou en lecture-écriture (read-write).
Cela signifie que l’agent n’a pas d’accès global aux fichiers de la machine du développeur. Il n’accède qu’à l’espace de travail (workspace) et aux chemins explicitement définis dans la politique.
3. Identifiants (Credentials)
Docker propose un mécanisme dans lequel les identifiants sont injectés via un proxy côté hôte. L’agent peut effectuer des requêtes authentifiées sans que le secret lui-même n’ait à entrer dans la microVM ou à être exposé au processus de l’agent.
Cette approche réduit la nécessité de copier-coller des jetons d’API (API tokens) dans les invites (prompts), les fichiers de configuration ou le code géré par l’agent.
4. Outils MCP (MCP tools)
Le protocole Model Context Protocol (MCP) permet à l’agent de se connecter à des serveurs et des outils externes. Docker AI Governance offre un contrôle centralisé sur les serveurs MCP autorisés et les actions exécutables via ces derniers.
Les politiques MCP sont écrites à l’aide de Cedar et permettent de contrôler l’enregistrement des serveurs, les appels d’outils (tool calls), la lecture des ressources, la récupération des invites (prompts) et les étapes d’approbation (approval gates). Lorsque la gouvernance est active, l’activité MCP est par défaut en mode default deny : toute action qui n’est pas explicitement autorisée est bloquée.
À propos d’ALM Toolbox :
La société ALM Toolbox est le partenaire officiel (“Preferred Partner”) de Docker,
bénéficiant d’une expertise approfondie des solutions Docker tant sur le plan technique que commercial (vente de licences, optimisation et gestion des coûts de licence).
Nous proposons une gamme complète de services associés : conception et déploiement d’environnements, services managés sur cloud privé, conseil, vente de licences, intégration avec vos outils (comme GitHub, GitLab, Jenkins, SonarQube, Argo, Bitbucket, Azure DevOps, Kubernetes), formations, et bien plus encore.
Pour plus d’informations, contactez-nous : docker@almtoolbox.com
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Foire aux questions (FAQ)
Qu’est-ce que Docker AI Governance ?
Docker AI Governance est une couche de gouvernance centralisée qui permet de contrôler les actions des agents d’IA, y compris l’accès au réseau, aux fichiers, aux identifiants (credentials) et aux outils MCP.
Est-ce que Docker AI Governance remplace Docker Sandboxes ?
Non. Docker AI Governance fait office de plan de contrôle (control plane) au-dessus des sandboxes Docker (Docker Sandboxes) et y ajoute la gestion des politiques, leur application (enforcement) et l’audit au niveau de l’organisation.
Est-il possible de contrôler les serveurs MCP ?
Oui. Vous pouvez contrôler l’enregistrement des serveurs (server registration) ainsi que des actions comme les appels d’outils (tool calls), la lecture de ressources (resource reads) et la récupération d’invites (prompt retrieval) via la passerelle MCP et les politiques Cedar.
Peut-on gérer les politiques via une API ?
Oui. Docker fournit une API de gouvernance (Governance API) pour la gestion programmatique des politiques réseau et de système de fichiers de l’organisation.
