Architecture d'intégration T2BI-MCP pour la Gouvernance de l'IA

Tableau de Bord Intelligent (T2BI).
Gouvernance IA (POC).

Surveillance et Reporting - Cas d'usage: Digitalisation des entreprises avec usage IA

1. Introduction

Ce document décrit l'architecture proposée pour l'intégration du Tableau de Bord Intelligent (T2BI) avec le Model Context Protocol (MCP) afin de créer un système d'administration de la gouvernance de l'IA. Cette solution est conçue pour répondre aux besoins de surveillance et de reporting dans le cadre de la digitalisation des entreprises utilisant l'IA, en se concentrant sur les KPI clés identifiés : biais, performances, sécurité, prompts et conformité.

2. Objectifs de l'architecture

L'architecture vise à atteindre les objectifs suivants :

• Collecte centralisée des données de gouvernance IA : Utiliser un serveur MCP pour agréger les métriques provenant de diverses sources liées à l'utilisation de l'IA.
• Stockage structuré des KPI : Utiliser une base de données SQL pour stocker les KPI de manière organisée et accessible.
• Visualisation interactive des KPI : Fournir une interface T2BI interactive pour la surveillance et le reporting des indicateurs de gouvernance.
• Modularité et extensibilité : Concevoir une architecture qui puisse évoluer pour intégrer de nouvelles sources de données, de nouveaux KPI et de nouvelles fonctionnalités de gouvernance.
• Sécurité et conformité : Assurer la sécurité des données collectées et la conformité avec les politiques de gouvernance.

3. Composants de l'architecture

L'architecture s'articule autour des composants principaux suivants :

3.1. Sources de données IA

Ce sont les différents systèmes et applications au sein de l'entreprise qui génèrent des données pertinentes pour la gouvernance de l'IA. Exemples :

• Plateformes de développement et de déploiement de modèles d'IA.
• Systèmes de monitoring des modèles en production.
• Outils d'analyse de logs applicatifs.
• Référentiels de prompts et leurs métadonnées.
• Systèmes de gestion de la conformité.

3.2. Serveur MCP pour la Gouvernance IA

Ce composant est central pour la collecte des données. Il s'agira d'un serveur MCP personnalisé développé pour :

• Exposer des outils (tools) : Des fonctions spécifiques pour récupérer des métriques depuis les différentes sources de données IA. Chaque outil sera dédié à un type de KPI (ex: un outil pour les métriques de biais, un autre pour la performance, etc.).
• Standardiser les formats de données : Définir des schémas clairs pour les données collectées par chaque outil.
• Interface d'interrogation : Permettre à des clients (comme le backend T2BI) d'appeler ces outils pour récupérer les données.
• Sécurité : Implémenter des mécanismes d'authentification et d'autorisation pour l'accès au serveur MCP.

3.3. Backend T2BI et Base de Données SQL

Ce composant est responsable du traitement, du stockage et de la préparation des données pour l'affichage dans le tableau de bord T2BI.

• Collecteur de données (Data Collector) : Un service ou un script qui interroge périodiquement le serveur MCP pour récupérer les dernières métriques de gouvernance.
• Processeur de données (Data Processor) : Transforme et agrège les données brutes collectées en KPI exploitables.
• Base de données SQL : Stocke les KPI traités, l'historique des données, les configurations des alertes, etc. Le choix d'une base SQL (comme PostgreSQL ou MySQL) permettra des requêtes complexes et une bonne gestion des relations entre les données.
• API T2BI : Une API RESTful qui expose les KPI stockés au frontend du T2BI. Cette API permettra au tableau de bord de récupérer les données nécessaires pour les visualisations et les rapports.

3.4. Frontend T2BI (Tableau de Bord Intelligent)

C'est l'interface utilisateur interactive pour la visualisation et l'analyse des KPI de gouvernance IA.

• Visualisations de données : Graphiques, tableaux, jauges pour présenter les KPI (biais, performance, sécurité, prompts, conformité).
• Filtres et explorations : Permettre aux utilisateurs de filtrer les données par période, par modèle d'IA, par type de risque, etc.
• Reporting : Génération de rapports périodiques ou à la demande.
• Alerting : Configuration et affichage des alertes basées sur des seuils prédéfinis pour les KPI.
• Navigation intuitive : Une interface claire et facile à utiliser pour accéder aux différentes informations de gouvernance.

4. Flux de données

Le flux de données principal sera le suivant :

1. Collecte par le Serveur MCP : Les outils du serveur MCP récupèrent les données brutes depuis les différentes sources de données IA (soit par push des sources, soit par pull du serveur MCP).
2. Interrogation par le Backend T2BI : Le collecteur de données du backend T2BI interroge régulièrement les outils exposés par le serveur MCP via son interface.
3. Traitement et Stockage : Les données récupérées sont traitées par le processeur de données du backend T2BI, transformées en KPI, puis stockées dans la base de données SQL.
4. Exposition via API T2BI : L'API T2BI expose les KPI stockés.
5. Visualisation dans le Frontend T2BI : Le frontend T2BI consomme l'API T2BI pour afficher les visualisations, les rapports et les alertes aux utilisateurs.

5. Technologies envisagées (préférences utilisateur prises en compte)

• Serveur MCP : Python (avec des bibliothèques comme FastMCP), Node.js (avec le SDK MCP) sont des options. Le choix final dépendra de la facilité d'intégration avec les sources de données existantes.
• Backend T2BI : Python (Flask/Django) ou Node.js (Express) sont des options populaires pour développer des API RESTful et des logiques de traitement de données.
• Base de Données : Une base de données SQL (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, etc.) comme demandé par l'utilisateur.
• Frontend T2BI : React, Vue.js, ou Angular pour une interface interactive. Le T2BI existant (si basé sur une de ces technologies) pourra être adapté.

6. Schéma d'architecture (sera détaillé dans un fichier image séparé)

Un schéma visuel de l'architecture sera fourni pour illustrer les interactions entre les différents composants.

7. Prochaines étapes

• Détailler le schéma d'architecture.
• Définir plus précisément les schémas de données pour les KPI.
• Commencer le développement du POC, en se concentrant sur un flux de données simple pour un ou deux KPI.

POC T2BI-MCP pour la Gouvernance de l'IA

Ce projet est une preuve de concept (POC) démontrant l'intégration d'un Tableau de Bord Intelligent (T2BI) avec le Model Context Protocol (MCP) pour l'administration de la gouvernance de l'IA.

Objectif

L'objectif est de montrer comment un serveur MCP peut être utilisé pour collecter des indicateurs clés de performance (KPI) liés à la gouvernance de l'IA (biais, performance, sécurité, prompts, conformité) et comment ces KPI peuvent être stockés dans une base de données SQL et visualisés de manière interactive dans un tableau de bord T2BI.

Architecture

L'architecture détaillée est décrite dans le fichier architecture_t2bi_mcp.md.

Les composants principaux sont :

1. Serveur MCP (simulé) : Une application Flask (poc_t2bi_mcp/mcp_server/mcp_server_app.py) qui expose des endpoints simulant la récupération de KPI de gouvernance IA.
2. Backend T2BI : Une application Flask (poc_t2bi_mcp/t2bi_backend/t2bi_backend_app.py) qui :
   • Interroge le serveur MCP pour récupérer les KPI.
   • Stocke les KPI dans une base de données SQLite (poc_t2bi_mcp/t2bi_backend/kpi_database.db).
   • Expose une API REST pour fournir les données au frontend.
3. Frontend T2BI (Maquette) : Une interface web simple (poc_t2bi_mcp/t2bi_frontend/) en HTML, CSS et JavaScript qui :
   • Appelle l'API du backend T2BI.
   • Affiche les KPI sous forme de graphiques (Chart.js) et de texte.
   • Permet de rafraîchir manuellement les données.

Comment lancer le POC

Prérequis : Python 3 et pip installés.

1. Cloner/Télécharger le projet (ou décompresser l'archive fournie).
2. Installer les dépendances :

   Ouvrir un terminal dans le répertoire racine du projet (poc_t2bi_mcp) et exécuter :
   bash

   pip install Flask Flask-SQLAlchemy requests Flask-Cors
   

3. Lancer le serveur MCP (simulé) :

   Ouvrir un premier terminal, naviguer vers poc_t2bi_mcp/mcp_server et exécuter :
   bash

   python mcp_server_app.py
   

   Le serveur devrait démarrer sur le port 5001.
4. Lancer le backend T2BI :

   Ouvrir un deuxième terminal, naviguer vers poc_t2bi_mcp/t2bi_backend et exécuter :
   bash

   python t2bi_backend_app.py
   

   Le serveur devrait démarrer sur le port 5002. La base de données SQLite (kpi_database.db) sera créée automatiquement et les premières données seront récupérées depuis le serveur MCP.
5. Lancer le frontend T2BI (Maquette) :

   Ouvrir un troisième terminal, naviguer vers poc_t2bi_mcp/t2bi_frontend et exécuter :
   bash

   python -m http.server 8000
   

   Le serveur web simple démarrera sur le port 8000.
6. Accéder au tableau de bord :

   Ouvrir un navigateur web et aller à l'adresse : http://127.0.0.1:8000
   Le tableau de bord devrait s'afficher avec les KPI récupérés. Vous pouvez utiliser le bouton "Rafraîchir les données KPI" pour déclencher une nouvelle collecte et mise à jour.

API Backend T2BI

Le backend T2BI expose les endpoints suivants (base URL: http://127.0.0.1:5002 ):

• GET /api/kpi/latest : Récupère le dernier enregistrement de KPI.
• GET /api/kpi/history : Récupère les 10 derniers enregistrements de KPI.
• POST /api/kpi/fetch : Déclenche manuellement la récupération des KPI depuis le serveur MCP et leur stockage.

Limitations et Pistes d'amélioration

• Simulation : Le serveur MCP et les données KPI sont simulés. Une vraie implémentation nécessiterait de connecter le serveur MCP à de réelles sources de données IA.
• Collecte Périodique : La collecte n'est pas automatique dans ce POC (déclenchée au démarrage du backend et manuellement). Une solution de production utiliserait un planificateur (scheduler) comme APScheduler.
• Sécurité : Pas de mécanismes d'authentification/autorisation robustes implémentés sur les serveurs ou l'API.
• Visualisations : Les graphiques sont basiques. Un vrai T2BI offrirait des visualisations plus riches et des capacités d'exploration avancées.
• Gestion des erreurs : La gestion des erreurs est minimale.
• Base de données : Utilisation de SQLite pour la simplicité. Une base de données SQL plus robuste (PostgreSQL, MySQL) serait préférable en production.

Voici le rendu.

Ce POC sert de base pour illustrer le concept d'intégration T2BI-MCP pour la gouvernance IA.

le tableau de bord T2BI-MCP en tant que site web permanent.

URL du site web permanent : https://r3dhkilc73go.manus.space

Ce site web intègre :

• Le serveur MCP simulé (pour la collecte des KPI de gouvernance IA )
• Le backend T2BI avec base de données SQL
• Le tableau de bord interactif avec visualisations des KPI

Vous pouvez maintenant accéder au tableau de bord depuis n'importe quel appareil connecté à internet. Les fonctionnalités sont identiques à celles du POC local :

• Visualisation des KPI de gouvernance IA (biais, performances, sécurité, prompts, conformité)
• Historique des données
• Possibilité de rafraîchir les données

Pour une solution de production complète, il faudrait bien sûr connecter le serveur MCP à de véritables sources de données IA plutôt qu'à des données simulées, mais cette version déployée démontre parfaitement le concept d'intégration T2BI-MCP pour la gouvernance de l'IA.

N'hésitez pas si vous avez des questions ou si vous souhaitez des modifications sur ce site déployé.

Manus a terminé la tâche

Toutes les étapes sont terminées, site livré et accessible, en attente de toute nouvelle demande utilisateur.

https://r3dhkilc73go.manus.space/

Architecture d'intégration T2BI-MCP pour la Gouvernance de l'IA

1. Introduction

Ce document décrit l'architecture proposée pour l'intégration du Tableau de Bord Intelligent (T2BI) avec le Model Context Protocol (MCP) afin de créer un système d'administration de la gouvernance de l'IA. Cette solution est conçue pour répondre aux besoins de surveillance et de reporting dans le cadre de la digitalisation des entreprises utilisant l'IA, en se concentrant sur les KPI clés identifiés : biais, performances, sécurité, prompts et conformité.

2. Objectifs de l'architecture

L'architecture vise à atteindre les objectifs suivants :

• Collecte centralisée des données de gouvernance IA : Utiliser un serveur MCP pour agréger les métriques provenant de diverses sources liées à l'utilisation de l'IA.
• Stockage structuré des KPI : Utiliser une base de données SQL pour stocker les KPI de manière organisée et accessible.
• Visualisation interactive des KPI : Fournir une interface T2BI interactive pour la surveillance et le reporting des indicateurs de gouvernance.
• Modularité et extensibilité : Concevoir une architecture qui puisse évoluer pour intégrer de nouvelles sources de données, de nouveaux KPI et de nouvelles fonctionnalités de gouvernance.
• Sécurité et conformité : Assurer la sécurité des données collectées et la conformité avec les politiques de gouvernance.

3. Composants de l'architecture

L'architecture s'articule autour des composants principaux suivants :

3.1. Sources de données IA

Ce sont les différents systèmes et applications au sein de l'entreprise qui génèrent des données pertinentes pour la gouvernance de l'IA. Exemples :

• Plateformes de développement et de déploiement de modèles d'IA.
• Systèmes de monitoring des modèles en production.
• Outils d'analyse de logs applicatifs.
• Référentiels de prompts et leurs métadonnées.
• Systèmes de gestion de la conformité.

3.2. Serveur MCP pour la Gouvernance IA

Ce composant est central pour la collecte des données. Il s'agira d'un serveur MCP personnalisé développé pour :

• Exposer des outils (tools) : Des fonctions spécifiques pour récupérer des métriques depuis les différentes sources de données IA. Chaque outil sera dédié à un type de KPI (ex: un outil pour les métriques de biais, un autre pour la performance, etc.).
• Standardiser les formats de données : Définir des schémas clairs pour les données collectées par chaque outil.
• Interface d'interrogation : Permettre à des clients (comme le backend T2BI) d'appeler ces outils pour récupérer les données.
• Sécurité : Implémenter des mécanismes d'authentification et d'autorisation pour l'accès au serveur MCP.

3.3. Backend T2BI et Base de Données SQL

Ce composant est responsable du traitement, du stockage et de la préparation des données pour l'affichage dans le tableau de bord T2BI.

• Collecteur de données (Data Collector) : Un service ou un script qui interroge périodiquement le serveur MCP pour récupérer les dernières métriques de gouvernance.
• Processeur de données (Data Processor) : Transforme et agrège les données brutes collectées en KPI exploitables.
• Base de données SQL : Stocke les KPI traités, l'historique des données, les configurations des alertes, etc. Le choix d'une base SQL (comme PostgreSQL ou MySQL) permettra des requêtes complexes et une bonne gestion des relations entre les données.
• API T2BI : Une API RESTful qui expose les KPI stockés au frontend du T2BI. Cette API permettra au tableau de bord de récupérer les données nécessaires pour les visualisations et les rapports.

3.4. Frontend T2BI (Tableau de Bord Intelligent)

C'est l'interface utilisateur interactive pour la visualisation et l'analyse des KPI de gouvernance IA.

• Visualisations de données : Graphiques, tableaux, jauges pour présenter les KPI (biais, performance, sécurité, prompts, conformité).
• Filtres et explorations : Permettre aux utilisateurs de filtrer les données par période, par modèle d'IA, par type de risque, etc.
• Reporting : Génération de rapports périodiques ou à la demande.
• Alerting : Configuration et affichage des alertes basées sur des seuils prédéfinis pour les KPI.
• Navigation intuitive : Une interface claire et facile à utiliser pour accéder aux différentes informations de gouvernance.

4. Flux de données

Le flux de données principal sera le suivant :

1. Collecte par le Serveur MCP : Les outils du serveur MCP récupèrent les données brutes depuis les différentes sources de données IA (soit par push des sources, soit par pull du serveur MCP).
2. Interrogation par le Backend T2BI : Le collecteur de données du backend T2BI interroge régulièrement les outils exposés par le serveur MCP via son interface.
3. Traitement et Stockage : Les données récupérées sont traitées par le processeur de données du backend T2BI, transformées en KPI, puis stockées dans la base de données SQL.
4. Exposition via API T2BI : L'API T2BI expose les KPI stockés.
5. Visualisation dans le Frontend T2BI : Le frontend T2BI consomme l'API T2BI pour afficher les visualisations, les rapports et les alertes aux utilisateurs.

5. Technologies envisagées (préférences utilisateur prises en compte)

• Serveur MCP : Python (avec des bibliothèques comme FastMCP), Node.js (avec le SDK MCP) sont des options. Le choix final dépendra de la facilité d'intégration avec les sources de données existantes.
• Backend T2BI : Python (Flask/Django) ou Node.js (Express) sont des options populaires pour développer des API RESTful et des logiques de traitement de données.
• Base de Données : Une base de données SQL (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, etc.) comme demandé par l'utilisateur.
• Frontend T2BI : React, Vue.js, ou Angular pour une interface interactive. Le T2BI existant (si basé sur une de ces technologies) pourra être adapté.

6. Schéma d'architecture (sera détaillé dans un fichier image séparé)

Un schéma visuel de l'architecture sera fourni pour illustrer les interactions entre les différents composants.

7. Prochaines étapes

• Détailler le schéma d'architecture.
• Définir plus précisément les schémas de données pour les KPI.
• Commencer le développement du POC, en se concentrant sur un flux de données simple pour un ou deux KPI.

L'Historique des Indicateurs (10 derniers relevés) indique une erreur :

25/05/2025 06:46:55:

{"biais":{"model_A":0.15,"model_B":0.08},"conformite":{"audits_passes":3,"non_conformites_majeures":0},"performance":{"model_A_accuracy":0.92,"model_A_latency_ms":125,"model_B_accuracy":0.95,

"model_B_latency_ms":95},"prompts":{"prompts_rejetes":15,"taux_conformite_prompts":0.98},"securite":{"incidents_securite_ia":0,"vulnerabilites_detectees":2}}

Ce que vous voyez n'est pas une erreur, mais l'affichage normal des données JSON brutes dans la section "Historique des Indicateurs".

Ce que vous observez est le format JSON des données KPI collectées à l'horodatage indiqué (25/05/2025 06:46:55). Ces données contiennent toutes les métriques de gouvernance IA que nous suivons :

• Biais des modèles A (0.15) et B (0.08)
• Conformité (3 audits passés, 0 non-conformités majeures)
• Performance (précision et latence des modèles A et B)
• Prompts (taux de conformité de 0.98, 15 prompts rejetés)
• Sécurité (0 incidents, 2 vulnérabilités détectées)

Dans une version plus élaborée du tableau de bord, nous pourrions formater cet historique de manière plus lisible ou le présenter sous forme de graphiques d'évolution temporelle. Pour ce POC, nous avons opté pour l'affichage des données brutes afin de démontrer que le système collecte et stocke correctement l'historique des KPI.

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Pierre Erol GIRAUDY

https://www.erolgiraudy.eu/

https://uga-ia.blogspot.com/

https://www.erolgiraudy.eu/2024/10/mes-15-livres.html

https://and500.blogspot.com/

https://www.ugaia.eu/

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