Tag
open-source
Déploiements durcis : NVIDIA NemoClaw, Archestra et Docker/VPS durci
Si l'entreprise décide d'utiliser OpenClaw, elle doit le faire dans un cadre durci. Trois options selon la maturité : NVIDIA NemoClaw (isolation kernel, encore en alpha), Archestra (RBAC/SSO) ou un déploiement Docker/VPS durci maison.
Déployer Hermès Agent en environnement maîtrisé : backends sandboxés et persistance serverless
Hermès Agent propose six backends d'exécution (local, Docker, SSH, Singularity, Modal, Daytona) qui déterminent où les commandes s'exécutent, et donc le rayon d'explosion en cas de dérapage. Le backend par défaut n'isole rien : comment choisir et durcir chaque backend pour la production.
Souveraineté : exécution 100 % locale d'Hermès avec des modèles open weight (Qwen, Nemotron) sur NVIDIA RTX / DGX Spark
Pour une DSI soumise à des exigences de souveraineté ou de confidentialité, Hermès Agent peut fonctionner sans aucun appel cloud : agent model-agnostic, modèles open weight (Qwen 3.6, NVIDIA Nemotron), inférence locale via vLLM, Ollama ou LM Studio sur NVIDIA RTX ou DGX Spark.
Politiques d'outils et approbations d'exécution dans OpenClaw : configurer une posture d'entreprise
OpenClaw offre un contrôle à plusieurs couches (tool policy, exec approvals, sandbox modes, elevated), mais son défaut « trusted single-operator » reste permissif : security=full, ask=off. Comment durcir chaque couche : deny-all, allowlist, mode auto avec reviewer.
Sécurité OpenClaw : surface d'attaque, sandboxing et outils d'audit communautaires
OpenClaw combine une puissance opérationnelle exceptionnelle et une surface d'attaque considérable. Risques documentés (CVE, instances exposées, ClawHavoc), outils d'audit communautaires (SecureClaw, ClawBands, APort) et procédure de durcissement pour la DSI.
TCO d'un agent autonome : coûts tokens, FinOps, budget vs frontier, prompt caching et heartbeat
Le logiciel est gratuit ; la facture, ce sont les tokens. Un agent autonome peut coûter de 10 à 30 $/mois en usage perso comme 300 à 600 $/mois en multi-agent 24/7 non optimisé. Le poste dominant et le plus sous-estimé reste le heartbeat.
Ornith-1.0 : quand le modèle apprend son propre harnais
Un même modèle open-source, deux verdicts opposés selon le harnais. Ce qu'Ornith-1.0 et son entraînement self-scaffolding prouvent pour une DSI.
Linux Foundation
Authorized Training Partner (ATP) et Kubernetes Authorized Training Partner (KATP), SFEIR Institute forme aux certifications CKA, CKAD et CKS.
Ornith
Famille de modèles open-weights (MIT) de DeepReinforce pour le codage agentique, entraînée par renforcement à générer ses propres scaffolds.
Explorez tous nos articles
Plus de contenus techniques sur l'IA, le Cloud, la Data et le Software Engineering.
Tous les articles