Votre LLM dit qu'il a oublié.
Nous le vérifions.

Le Protocole Canary de Scanalis injecte 8 jetons cryptographiques dans le LLM via son API standard, déclenche la purge déclarée, puis scanne la mémoire vive octet par octet sur 4 zones (heap applicatif, page cache Linux, zone swap, buffers kernel). Le verdict est binaire : AMNESIA_CONFIRMED si la purge est physiquement effective, AMNESIA_FAILED si des résidus de données personnelles sont détectés avec leur adresse mémoire exacte et leur hex dump.

Quatre zones mémoire peuvent retenir des résidus après purge déclarée : le heap applicatif (allocations dynamiques Python/Node), le page cache Linux (données maintenues par le noyau pour optimiser les I/O), la zone swap (extension RAM sur disque lors de pics de charge), et les buffers kernel (zones système non accessibles à l'application mais lisibles forensiquement). Ces résidus peuvent persister plusieurs dizaines de minutes après la fermeture de session.

Ni l'un ni l'autre. Scanalis est un tiers de confiance technique qui produit une documentation forensique vérifiable. Comme un laboratoire d'analyses : nous produisons le résultat technique, vous l'interprétez avec votre DPO ou votre conseil juridique. Le rapport documente l'exécution réelle de la purge, il ne certifie pas la conformité réglementaire.

Non. Scanalis est non intrusif par conception. Zéro agent installé sur vos serveurs. Zéro accès SSH. Zéro accès au code source ou aux poids du modèle. Le dump mémoire est généré par vos équipes (gcore ou procdump) et transmis de façon sécurisée. Scanalis interagit uniquement via l'interface API standard de votre LLM, exactement comme votre propre application.

Non. HDS certifie l'hébergeur des données de santé. ISO 27001 certifie la gouvernance. Aucune de ces certifications ne spécifie l'audit forensique de la mémoire volatile des LLMs post-session, ce concept n'existait pas quand elles ont été rédigées. L'AI Act Art. 12 (août 2026) va créer cette obligation de preuve d'exécution réelle que ni HDS ni ISO 27001 ne couvrent.

L'hébergement souverain couvre le lieu de stockage physique, pas ce que le logiciel fait avec les données une fois à l'intérieur. Si votre modèle est d'origine américaine (GPT-4, Claude, Llama...), le Cloud Act s'applique indépendamment de la localisation du serveur. Et quel que soit le modèle, la persistance mémoire post-purge est indépendante de la géographie : c'est de la physique, pas du droit.

Non. Les DLP bloquent ce qui entre dans le LLM avant traitement. Scanalis vérifie ce qui reste en RAM après traitement. Deux couches complémentaires. Un système peut avoir le meilleur DLP du marché et conserver des résidus de données personnelles en mémoire vive post-purge — ce sont deux problèmes distincts sur la chaîne de traitement.

Votre rapport vous appartient, scellé SHA-256, toute modification invalide le hash, vérifiable par tout tiers avec openssl en 30 secondes. Vos données client (dump mémoire, questionnaire) sont détruites sous 20 jours calendaires via shred -vfz -n 3 (3 passes DoD 5220.22-M), avec attestation de destruction signée remise avec le rapport. Scanalis est assurée RC Pro Cyber par Hiscox SA.

Partiellement. Pour les LLMs SaaS hébergés chez l'éditeur (OpenAI, Anthropic, Mistral cloud), Scanalis ne peut pas scanner la RAM des serveurs de l'éditeur, personne ne le peut. En revanche, le Protocole Minerve s'applique via l'API publique pour détecter ce que le modèle a mémorisé à l'entraînement. Et le scan Canary peut s'appliquer à la couche d'orchestration côté client, middleware, RAG local, cache applicatif, vector store. Chaque rapport documente explicitement ce périmètre et ses limites. C'est une garantie, pas une lacune.

Complètement différent et complémentaire. Un DLP (Data Loss Prevention) bloque ce qui entre dans le LLM avant traitement. Scanalis vérifie ce qui reste après traitement. Un système peut avoir le meilleur DLP du marché et conserver des résidus de données personnelles en mémoire vive post-purge. L'un gouverne les flux en temps réel. L'autre produit la preuve forensique post-session. Les deux couches sont nécessaires.

ISO 27001 certifie la gouvernance. HDS certifie l'hébergeur. Scanalis vérifie l'exécution physique. Ces certifications décrivent ce que vous avez prévu de faire. Scanalis documente ce qui s'est réellement passé en mémoire vive après traitement, une couche que ni ISO 27001 ni HDS ne spécifient, car ce concept n'existait pas quand ils ont été rédigés.

Scanalis ne fait pas l'anonymisation, il vérifie que la vôtre fonctionne au niveau physique. Votre pipeline transforme "Jean Dupont" en "J*** D*****" avant l'appel LLM. Scanalis vérifie que "Jean Dupont" n'apparaît pas en clair dans la mémoire vive après traitement même si seule la version pseudonymisée a été envoyée au modèle. Trois verdicts possibles : ANON_VERIFIED (aucune fuite), ANON_LEAK (données originales en RAM), ANON_PARTIAL (fuite dans le pipeline de pseudonymisation lui-même, avant le LLM).

Trois raisons. Les LLMs en production sont récents : 2022-2023. La réglementation qui crée l'obligation vient d'entrer en vigueur : AI Act 2024, pleine application août 2026. Et les compétences forensiques RAM combinées à la maîtrise opérationnelle des LLMs au même endroit sont rarissimes. Ce n'est pas un oubli. C'est une fenêtre qui vient de s'ouvrir.