LLM Gateway : sécuriser l’IA et vos données (sans bloquer les équipes)

Un LLM Gateway n’est pas un proxy de plus : c’est l’endroit où vous appliquez gouvernance, sécurité et observabilité sur l’usage de l’IA — au cœur des workflows.

Quand l’IA arrive dans les équipes, le risque n’est pas « d’avoir un chatbot » : c’est de laisser des appels LLM se multiplier sans contrôle, sans audit, et avec des données sensibles qui sortent.

Un LLM Gateway répond à une question simple : comment industrialiser l’usage de l’IA dans les flux (DevSecOps, run, delivery), tout en gardant le contrôle ?

1) Centraliser les appels LLM pour standardiser

Sans gateway, chaque outil intègre son propre provider, ses clés, son logging, ses limites. Résultat : duplication et angle mort.

Avec une gateway :

un point d’entrée unique,
un routage multi-modèles (OpenAI/Anthropic/Gemini/Azure OpenAI…),
des quotas par équipe/produit,
une traçabilité (audit logs) exploitable.

2) Appliquer la gouvernance dans le flux

La gouvernance fonctionne quand elle est by design :

redaction / masquage (PII, secrets),
allow/deny list de modèles,
politiques par contexte (environnement, produit, rôle),
garde‑fous sur les prompts (longueur, injections, sources autorisées).

3) Mesurer : coûts, risques, adoption

Le gateway devient un métronome :

consommation (tokens),
qualité (latence p95, erreurs),
surfaces de risque (exfiltration, contenus sensibles),
adoption par workflow.

Conclusion

Dans Argy, le LLM Gateway est un composant de plateforme : il s’intègre aux modules, à l’audit, et aux quotas, pour que l’IA soit un accélérateur — pas une zone grise.

Si vous voulez cadrer l’IA sans ralentir vos équipes, demandez une démo ou découvrez comment Argy structure les automatisations.