Data Risk Audit

Chaque fichier est un risque potentiel.
Mesurez-le.

APOLLO Data Auditor scanne fichiers, bases de données et cloud. Vous obtenez votre exposition financière en euros et dollars — pas un score abstrait.

Lancer mon audit gratuit → Voir un dashboard en direct →
13 connecteurs
37 types PII
Zéro data exfiltration
Binaire natif packagé
111 scores
Exposition Risque
€2.0M exposition RGPD estimée
Art. 9
€1.56M
Art. 6
€340K
Chiffré
11%
6.6K
fichiers avec PII
55/100
score compliance
59
combinaisons toxiques
$1.5M
exposition CCPA
Le problème

Vous ne savez pas ce que vous détenez.

Mais un régulateur ou une brèche le trouvera.

Amendes RGPD

4% du CA

ou 20M€ par infraction. Le plafond s'applique — Art. 83 RGPD.

Commission Européenne, RGPD Art. 83

Sanctions CCPA

$7 988

par violation, sans délai de correction. Statutory damages $100–$750 par personne affectée.

CPPA enforcement actions, décembre 2024

Amendes AI Act

35M€

ou 7% du chiffre d'affaires mondial annuel pour les fournisseurs de systèmes IA interdits. Le plafond s'applique — Art. 99 AI Act.

Commission Européenne, AI Act Art. 99

Coût d'une brèche PME

$3.31M

pour les entreprises de moins de 500 salariés. 68% des brèches impliquent un facteur humain.

IBM/Ponemon 2025 · Verizon DBIR 2025

35% des entreprises ne savent pas où sont leurs données sensibles. (Forrester, State of Data Security, 2025)

Comment ça marche

3 étapes. Quelques heures. Zéro consultant.

1

Installer

Un binaire natif packagé (PyInstaller), installé en quelques minutes par votre IT interne sur Windows ou Linux. Aucune dépendance, aucun serveur. Vos données ne quittent jamais votre infrastructure.

2

Scanner

13 connecteurs : PostgreSQL, MySQL, MariaDB, MongoDB, SQL Server, OneDrive, SharePoint, Google Drive (Workspace), Active Directory/LDAP, Pennylane (ERP), fichiers locaux, partages NFS/SMB. 37 types PII détectés automatiquement.

Jusqu'à 1,16M lignes/s
3

Décider

Score clair, exposition financière en € et $, plan d'actions priorisé avec impact. Vous décidez en connaissance de cause.

4 modules

Ce que vous obtenez

APOLLO Data Auditor — Risk Matrix
Cas type — PME · matrice EU/US (€ ou $) · cas illustré en € (EU)
Privacy Conformité Protection Qualité & IA
Bande neutre — Qualité & IA : risque non quantifié (hors périmètre) 0 20 40 60 80 100 Probabilité — (100 − score pilier) ← sûr critique → 30 K€ 60 K€ 150 K€ 400 K€ 1 M€ 2,5 M€ Sévérité financière (€, log) ZONE SÛRE ZONE MODÉRÉE ZONE CRITIQUE Conformité Score 38 · prob. 62 Y ≈ 950 K€ Privacy Score 45 · prob. 55 Y ≈ 180 K€ Protection Score 62 · prob. 38 Y ≈ 320 K€ Qualité & IA — score 51 € non quantifié apollo.aiia-tech.com

La matrice ci-dessus est la vue principale de l'onglet Executive. Les 4 onglets domaine ci-dessous traitent chacun un sujet précis :

Risque Privacy

Votre exposition RGPD et CCPA chiffrée en euros et en dollars — un montant précis avec articles réglementaires, pas un score abstrait.

  • PII Map : 37 types × 4 sources
  • Matrice de risque : exposition par type × source
  • Combinaisons toxiques détectées automatiquement
  • Simulation d’impact de brèche avec timeline réglementaire
  • Cyber Insurance Readiness : 8 contrôles scorés + questionnaire

Risque Conformité

Où vous en êtes, article par article — scoring automatisé depuis vos données scannées, pas une checklist déclarative.

  • Score RGPD par article : Art. 5, 6, 9, 30, 32, 83
  • CCPA, NIS2, SOC 2 Type II, DORA notés A–F
  • Registre Art. 30 généré automatiquement
  • Plan de remédiation P1→P3 — article réglementaire par action
  • AI Act Art. 99 — exposition jusqu’à 35M€ / 7% du CA

Risque Protection

Ce que vous stockez, comment c’est protégé, ce qui se passe en cas d’incident — mesuré sur l’infrastructure et les scénarios de désastre, pas supposé.

  • Agnostique — fonctionne avec toute solution de backup, logicielle ou matérielle
  • Audit infrastructure : matériel, OS, RAID, SMART, agents de backup
  • Évaluation backup : questionnaire 10 points, scoring de résilience
  • Data Protection Simulations : 5 scénarios de désastre chiffrés
  • Coûts de récupération quantifiés : forensics, interruption, pertes

Qualité & IA

Qualité et maturité de vos données pour vos projets IA. AI Readiness et pré-conformité AI Act européen.

  • AI Readiness Score (infra, qualité, gouvernance)
  • Data Quality : complétude, unicité, validité, fraîcheur
  • Gouvernance : 6 KPIs par table
  • Data Lineage (vues, triggers, procédures)
  • Pré-conformité AI Act Art. 11

Vue Synthèse — La vue Synthèse calcule en temps réel l’impact de vos actions prioritaires : si vous traitez vos actions P1 cette semaine, où sera votre grade de conformité — et combien vous coûte l’inaction ?

Calcul sur vos paramètres réels — Renseignez votre CA, votre taille et votre secteur. Les expositions financières sont calculées sur vos paramètres réels — pas sur le maximum théorique. Barèmes régulièrement mis à jour à partir des textes officiels RGPD, CCPA, NIS2 et AI Act, et des décisions publiées.

Performance

Quelle est la vitesse de scan d'APOLLO Data Auditor ?

Binaire natif packagé (PyInstaller), zéro dépendance runtime. Benchmarks validés sur infra OVH, janvier 2026.

plusieurs
TB scannés
218M
lignes analysées
31.5M
PII détectés
100%
taux de succès
SourceThroughputVolume testé
SQL Server1 160 000 lignes/s21,2M lignes
PostgreSQL801 000 lignes/s59,3M lignes
MySQL527 000 lignes/s37,7M lignes
MongoDB478 000 docs/s100M docs
Fichiers locaux43–171 fichiers/s284K fichiers
Cloud SharePoint118,6 fichiers/s71K fichiers
Pennylane (ERP)Connecteur APIdonnées comptables
Pourquoi Data Auditor

Audit risque data 360°, mesuré et chiffré en € — sur 4 axes

Là où les autres déclarent (questionnaires), scannent un seul périmètre (cloud-only ou backup-bundled), ou facturent en 6 chiffres. APOLLO Data Auditor mesure les 4 axes (Privacy · Conformité · Protection/Résilience · Data Quality & IA) au prix PME.

Déploiement en minutes

Minutes

Pas 4 à 6 semaines. Pas de consultant. Un binaire, une clé API, c'est parti.

Exposition chiffrée

€ et $

Un montant précis en euros et dollars. Pas un score abstrait rouge/orange/vert.

Le plus rapide

1,16M lignes/s

Binaire natif packagé. Throughputs publiés et vérifiables. Aucun concurrent ne publie les siens.

Là où les autres ne vont pas

Local-first

Les DSPM cloud ne lisent pas vos fichiers locaux. APOLLO Data Auditor scanne serveurs de fichiers, serveurs d’application, bases de données — le périmètre on-premise que les solutions cloud-only n’atteignent pas.

Zéro data exfiltration

0 octet

Vos données ne quittent jamais votre infra. Seules les métadonnées transitent.

Prix PME

< 5 000€/an

Les mêmes insights que les solutions enterprise — à une fraction du coût.

Positionnement marché

3 approches du risque data — 4 axes

Déclaratif, mono-périmètre, ou 360° mesuré. APOLLO Data Auditor couvre les 4 axes Privacy · Conformité · Protection/Résilience · Data Quality & IA au prix PME.

Approche déclarative
Questionnaires
Cabinets conseil · plateformes GRC de registres
Point-in-time · non répétable · aucun scan réel
Votre zone
APOLLO Data Auditor
< 5 000€/an
Audit 360° mesuré · 4 axes · chiffré en € et $
Local-first · 48h · 111 scores déterministes
Solution mono-périmètre
$50K – 500K+/an
DSPM cloud-only ou module bundlé backup enterprise
Un seul périmètre couvert · 4–6 semaines de déploiement

Risque Privacy

Mesuré, pas estimé
Le marché Audit cabinet ponctuel sur déclarations, ou DSPM Enterprise cloud-only sans couverture des serveurs d’entreprise.
APOLLO Data Auditor Calcule l'amende RGPD, CCPA et NIS2 article par article en € et $. Scan fichiers, BDD, cloud, postes Windows / Linux / macOS arm64. Breach Simulation : 5 scénarios chiffrés.

Risque Conformité

Scoré, pas déclaré
Le marché Outils GRC et Privacy Governance fondés sur des questionnaires déclaratifs, sans scan des données réelles.
APOLLO Data Auditor 6 référentiels scorés A–F : RGPD, AI Act, NIS2 et DORA mesurés au scan ; CCPA et SOC 2 via scan + court questionnaire. HIPAA en advisory (non noté). Registre Art. 30 généré automatiquement.

Risque Protection

Évalué, pas supposé
Le marché Solutions de sauvegarde sans audit de posture, ou DLP avec alertes ransomware sans simulation d'impact financier.
APOLLO Data Auditor Audit infrastructure complet : hardware, RAID, SMART, RPO/RTO. Data Protection Simulation : 5 scénarios sinistres chiffrés en € et $ (ransomware, crash, suppression, perte cloud, disque plein). ROSI quantifié.

Qualité & IA

Vos données sont-elles prêtes pour l'IA ?
Le marché Frameworks théoriques par cabinets de conseil, ou modules AI Enterprise inaccessibles à partir de 100 K€/an pour PME.
APOLLO Data Auditor AI Readiness Score sur données réelles : qualité, complétude, gouvernance, data lineage, data sprawl. Détecte les bloqueurs IA avant le premier sprint, pas 18 mois et 480 K€ plus tard.
Coût-équivalent stack

Répliquer la même LARGEUR de surface en best-of-breed

Couvrir on-premise + cloud + bases de données + Active Directory + SaaS via plusieurs outils best-of-breed coûte, sur contrats réels (médianes Vendr), ~266 000 à 767 000 $/an (médiane ~433 000 $/an).

APOLLO Data Auditor consolide tous les connecteurs dans un agent, une licence PME < 5 000 €/an — soit un ordre de grandeur de ~50× à ~150× moins cher pour la même largeur de scan.

Nota : ces plateformes font de la protection continue et rémédiation. APOLLO Data Auditor = audit mesuré + chiffrage en € / $ de la même largeur de surface, pas une parité fonctionnelle. C’est un point de départ chiffré, pas un substitut au runtime de protection.

14 concurrents vérifiés (juillet 2026). Aucun ne couvre les 4 axes simultanément sous 5 000 €/an.

Sécurité & Confiance

Mes données sont-elles en sécurité avec APOLLO Data Auditor ?

Chiffrement TLS 1.3 de bout en bout

Toutes les communications entre l'agent et le Hub cloud sont chiffrées via TLS 1.3. Aucune donnée ne transite en clair, même sur votre réseau interne.

Vos données ne quittent jamais votre infrastructure

L'agent envoie uniquement des compteurs et des métadonnées (ex : « 156 IBAN détectés »), jamais les valeurs PII elles-mêmes. Zero data persistence côté cloud.

Isolation multi-tenant certifiée

Chaque client est isolé par clé API unique. Un middleware d'authentification protège 100% des routes API. Aucun accès croisé entre clients — audité et validé en production.

Scoring 100% cloud-side

Tous les algorithmes de scoring et les formules de calcul restent côté cloud. L'agent installé chez vous est un collecteur pur — aucune logique métier n'est exposée.

Accès verrouillé côté serveur

Les connecteurs (Database, Cloud) sont bloqués côté serveur selon votre abonnement — pas uniquement dans l'interface. Votre clé API est la source de vérité.

Binaire natif packagé, zéro dépendance

L'agent est un binaire natif packagé (PyInstaller). Aucune dépendance externe, aucun runtime à installer. Installation en quelques minutes par votre IT interne sur Windows ou Linux.

Zero Exfiltration

La preuve, pas la promesse

J'ai publié le code source parce que demander à un DPO de faire confiance à une boîte noire est une contradiction. Vérifiez chaque affirmation.

✓ Ce qui quitte (compteurs)
  • • « 156 IBAN détectés » (compteur, pas valeurs)
  • • Par fichier : path, taille, hash SHA256
  • • Par table : row_count, noms de colonnes
  • • scores = null (scoring 100% cloud-side)
✗ Ne quitte jamais
  • • Contenu brut des fichiers
  • • Lignes de base de données
  • • Valeurs PII (IBAN, emails, NIR, cartes)
  • • Mots de passe, tokens, secrets
Collecteur, pas processeur
L'agent exporte des métadonnées brutes. Zéro score, zéro analyse, zéro jugement côté agent.
Lecture seule par architecture
SELECT uniquement. Scopes cloud en lecture. Zéro chemin d'écriture dans le code.
Compteurs uniquement
Pas de sous-traitant RGPD Art. 30. Pas de DPA. Métadonnées uniquement.
Vérifiez vous-même — ne nous croyez pas sur parole
$ git clone https://github.com/ggabrie2025/apollo_data_auditor
$ python3 -m pytest critical/agent/test_no_pii_content_in_export.py -v
# 5 passed — si un test fail, nous mentons.

$ netstat -an | grep apollo-agent
# Seule connexion : Hub Cloud (443/TLS). Zero analytics tiers.

$ jq '.scores' scan_result.json
# null — scoring 100% server-side
Télécharger le White Paper complet (PDF)
Pricing

Transparent. Sans engagement.

Free Audit

5 scans · Cloud uniquement
0€
 
Commencer

Starter

1–3 serveurs · scans illimités
2 999€/an
$3,500/yr
Choisir Starter

Business

4–10 serveurs · scans illimités
4 999€/an
$5,900/yr
Choisir Business

Enterprise

11+ serveurs · scans illimités
Sur devis
Custom
Nous contacter

Un serveur = une machine (serveur ou workstation) qui exécute l'agent et scanne ses fichiers locaux, les partages SMB/NFS, les bases de données, les sources cloud et le LDAP/AD qui lui sont accessibles. Un serveur hébergeant 3 bases de données compte pour 1 serveur. APOLLO Data Auditor ne fait pas de scan réseau.

Tous les connecteurs disponibles sont inclus dans chaque plan. Connecteurs spécifiques sur demande — un tarif dédié peut s'appliquer.

Lancez votre audit gratuit

5 scans · Scan cloud · 0€ · Aucun engagement

Demander mon audit gratuit →

Pas encore prêt à scanner ? Voir un dashboard démo →

Changelog

Ce qu'on a livré récemment

Fonctionnalités pilotées par les retours des premiers utilisateurs.

Cloud Hub — Juillet–Août 2026 dashboard + scoring
« On voudrait tester APOLLO sur notre Google Drive sans rien installer sur nos serveurs. »
Scan cloud sans installation — Depuis le site, après inscription, vous lancez un scan de vos sources cloud (OneDrive, SharePoint, Google Drive) sans télécharger ni installer de logiciel. Les résultats s’affichent directement dans votre dashboard.
« Nos plans de remédiation vivent dans Jira — on ne veut pas ressaisir les actions à la main. »
Intégration Jira — Les actions prioritaires se poussent directement dans Jira sous forme de tickets, avec la localisation du risque et un fichier détaillé en pièce jointe. Les données personnelles sont anonymisées avant transfert.
« Le rapport indique « 12 comptes à risque » — mais lesquels, et où ? »
Localisation des risques — Chaque action prioritaire indique où se situe exactement le risque : le répertoire ou le partage pour les fichiers, la table pour les bases, le compte concerné pour l’annuaire. Vous savez où agir, sans chercher.
« Certains risques, on les assume en connaissance de cause — encore faut-il pouvoir le tracer. »
Acceptation de risque tracée — Vous pouvez acter formellement, depuis le dashboard, qu’un risque est assumé. La décision est horodatée et conservée — utile pour un audit ou une revue de direction.
« Notre exposition cloud n’apparaissait nulle part — seul l’annuaire interne était visible. »
Exposition cloud dans la vue Risque — Administrateurs cloud, comptes et comptes sans MFA sont affichés côte à côte avec l’annuaire (Active Directory). L’environnement réellement analysé — Google Workspace ou Microsoft 365 — est nommé explicitement.
Cloud Hub — Juin 2026 dashboard + scoring
« On voudrait montrer APOLLO à notre direction sans avoir à installer quoi que ce soit. »
Dashboard de démonstration en direct — Le dashboard ACME complet — données réelles, 5 onglets métier — est accessible depuis le site via un simple lien, en lecture seule, sans téléchargement ni compte. Vos équipes ou votre direction voient un audit réel avant tout engagement.
« Comment savoir si le score de détection reflète vraiment notre situation, ou s’il est estimé ? »
Confiance de détection affichée — La confiance statistique de chaque analyse PII, alimentée par l’échantillonnage réel remonté par l’agent, est affichée comme indicateur dans le dashboard. Vous distinguez les résultats mesurés des estimations.
Voir tout l’historique →Réduire
Agent V1.7-patch32 — Juin 2026 agent local
« On ne sait pas si notre scan couvre vraiment toutes nos tables, ou s’il s’est arrêté en route. »
Couverture de scan mesurée — Le rapport indique désormais le nombre de lignes réellement échantillonnées par table, accompagné d’un indice de confiance statistique de détection. Fini le taux théorique — vous voyez ce que le scan a réellement analysé.
« Une table de logs contenait des emails — elle n’était pas classée comme sensible parce que son nom ne disait rien. »
Détection dans les tables mal nommées — Dès qu’une colonne contient des données personnelles (email, IBAN, numéro de sécurité sociale…), la table est automatiquement classée en zone SENSIBLE — quel que soit son nom. Les logs et archives ne passent plus sous le radar.
Agent V1.7-patch31 — Mai 2026 agent local
« Nos serveurs Linux tournent sous Debian — MySQL y installe MariaDB avec un compte root non accessible en TCP. »
MariaDB socket Debian / Ubuntu — Le scan MariaDB fonctionne désormais sur les serveurs où l’authentification réseau est désactivée par défaut (cas courant sur Debian et Ubuntu). Aucune reconfiguration nécessaire.
« On déploie l’agent sur plusieurs sites — on ne sait pas quel scan vient d’où. »
Traçabilité multi-site — Le nom du serveur ou du poste ayant effectué le scan est désormais inclus dans les rapports Hub. Chaque résultat est attribué à son origine — indispensable pour les audits multi-sites.
« Certaines données d’infrastructure apparaissaient en double dans le Hub. »
Stabilité scan infra — Correction d’un envoi en double des données infrastructure dans les environnements parallèles. Fiabilité production améliorée.
Cloud Hub — Mai–Juin 2026 dashboard + scoring
« Notre régulateur financier va nous demander un bilan DORA — on a besoin d’évaluer notre résilience opérationnelle. »
DORA Résilience opérationnelle — Questionnaire et scoring dédiés DORA (banques, assurances, prestataires de services de paiement). Intégrés dans l’onglet exécutif aux côtés de RGPD, NIS2 et AI Act — un seul tableau de bord multi-référentiel.
« Nos équipes utilisent des outils IA internes — l’AI Act nous impose des obligations, mais lesquelles concrètement ? »
AI Act calibré par niveau de risque — Les recommandations AI Act sont proportionnées à la classification de vos usages IA (risque minimal, limité, élevé). Actions ciblées sur votre profil réel, pas sur un cadre générique.
« On veut intégrer les résultats dans notre SIEM ou notre outil GRC interne. »
Export JSON unifié — L’intégralité du dashboard (6 onglets, métadonnées client) est exportable en un seul fichier JSON structuré. Prêt à intégrer dans vos outils GRC, SIEM ou reporting interne.
« La direction veut une vue synthétique — pas une liste de recommandations brutes. »
Cartographie des risques — Nouvelle vue exécutive : les 4 piliers (Privacy, Conformité, Protection, Intelligence) positionnés selon probabilité d’incident et impact financier estimé. Conçue pour les comités de direction.
Agent — Avril 2026 agent local
« On voudrait suivre l’évolution de notre exposition dans le temps. »
Snapshots — Sauvegarde automatique des résultats après chaque scan. Comparaison et audit trail dans le Hub.
Cloud Hub — Avril 2026 dashboard + scoring
« Le dashboard est lent après un scan multi-sources. »
Performance 3–5× — Cache Redis serveur + 8 workers parallèles.
« On opère aux US — le CCPA ne couvre pas nos obligations état par état. »
US Multi-State Privacy — 20 lois privacy US, seuils revenus, période de remédiation par état.
« Notre courtier a besoin d'une évaluation cyber insurance avant renouvellement. »
Insurance Readiness V2 — 8 contrôles cyber assurance scorés + questionnaire déclaratif.
« On veut voir ce qui change concrètement si on corrige un gap. »
Simulateurs Breach & Data Protection — Recalcul exact des amendes RGPD/CCPA et de l’exposition financière par action corrective. Disponible dans les théâtres dédiés (Breach Theater, Data Protection Theater).
« Les risques sont affichés source par source — on ne voit pas les connexions. »
Corrélations cross-source — Badge cascade sur les actions prioritaires. Détection shadow data ERP ↔ fichiers.
Agent V1.7.R — Mars 2026 agent local
12 connecteurs — Fichiers, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, MongoDB, SQL Server, OneDrive, SharePoint, Active Directory, Pennylane, infrastructure.
44 types PII — IBAN, NIR, SSN US, email, téléphone, passeport, PESEL, BSN, DNI, codice fiscale et 34 autres (EU + US).
Agent binaire Python avec module Rust I/O — 1,16M lignes/seconde (benchmark SQL Server). Binaire natif Windows + Linux + macOS arm64.
Zero exfiltration — Code source public. Test canary automatisé à chaque release.