Un krach sur un bot de trading. Un modèle de tarification qui discrimine et déclenche un recours collectif. Une fuite de données via un LLM interne. Lorsque votre IA provoque une crise, l'informatique classique ne suffit plus : vos avocats ont besoin de rétro-ingénierie algorithmique pour bâtir leur défense.
L'informatique légale traditionnelle (IT Forensics) est conçue pour retrouver des emails effacés ou traquer une intrusion réseau. Elle est aveugle face aux réseaux de neurones et au Machine Learning. Dans le monde financier, prouver pourquoi un algorithme a pris une décision précise (l'explicabilité) est le nerf de la guerre juridique.
Main Street Brigade intervient comme expert indépendant. Nous isolons le modèle corrompu, disséquons les poids synaptiques et analysons les données d'entraînement pour identifier la racine exacte de l'incident.
L'investigation forensic est une mesure d'urgence post-incident. Pour éviter de futures crises, nous restructurons ensuite la gouvernance de l'institution via notre Préparation ISO 42001. Si l'incident était lié à une discrimination systémique, nous appliquons un Audit des Biais complet. Nous sécurisons également les Systèmes Anti-Fraude défaillants et certifions vos futurs modèles de Scoring de Crédit avant leur redéploiement. Retrouvez notre approche globale de conformité sur la page d'accueil Main Street Brigade.
Notre livrable final n'est pas un rapport technique abscons. C'est un mémorandum d'expertise, aligné sur les exigences de l'EU AI Act, destiné à armer vos équipes juridiques face aux régulateurs ou aux plaignants.
En cas d'enquête réglementaire (ACPR, CNIL, autorités européennes), la rapidité à fournir une explication mathématique de l'incident est le facteur principal permettant de réduire les amendes de plusieurs millions d'euros.
Investigation post-flash crash. Analyse des boucles de rétroaction algorithmiques et des signaux de marché pour déterminer si l'IA a délibérément exécuté des ordres toxiques ou si elle a été manipulée (Spoofing/Layering induit).
Lorsqu'une banque est accusée de discrimination systématique (taux de prêt, refus de crédit), nous isolons les variables proxy (code postal, historique d'achats) pour prouver ou infirmer le biais cognitif du modèle de Machine Learning.
Traçabilité des failles dans les architectures d'IA générative internes. Identification des vecteurs par lesquels des données financières sensibles ou des secrets d'affaires ont été "appris" puis restitués par erreur à des utilisateurs non autorisés.
Gel immédiat du modèle (sans détruire les logs en mémoire RAM) et extraction des poids synaptiques vers une infrastructure isolée.
Nos experts en Forensic Algorithmique déconstruisent les strates de décision de l'IA pour trouver l'anomalie mathématique exacte.
Croisement de la faille technique avec les exigences de l'EU AI Act et du RGPD pour définir l'exposition juridique de l'institution.
Livraison d'un rapport d'expertise vulgarisé, destiné à soutenir l'argumentaire de vos avocats ou à satisfaire les exigences des régulateurs.