Un cabinet de conseil dédié au
pilotage des risques numériques

Metametris est un cabinet de conseil indépendant, basé à Paris, spécialisé dans la gestion des risques numériques et la conformité réglementaire.

Depuis 2005, nous accompagnons les institutions financières (DSI, RSSI, Direction des risques) dans l’identification, l’évaluation et la maîtrise de leurs risques.

Avec une expertise éprouvée dans la mise en œuvre de programmes réglementaires complexes (DORA, NIS2, RGPD…), nous proposons des solutions sur mesure pour répondre aux défis de la résilience opérationnelle numérique. Nous accompagnons nos clients dans leur mise en conformité par rapport aux réglementations et aux normes en vigueur en constante évolution.

Nos engagements en
6 points clés

  1. Une expertise de pointe. Plus de 20 ans d’expérience dans la gestion des risques opérationnels, au service d’organisations de toutes tailles, avec une connaissance approfondie des environnements financiers, numériques et réglementaires.
  2. Pragmatisme & Efficacité opérationnelle. Une approche orientée résultats pour maximiser l’impact des investissements en gestion des risques. Nous délivrons des résultats mesurables à partir d'objectifs clairs et d'un pilotage transparent.
  3. Dialogue et Collaboration. Le succès d’un projet repose sur l’engagement des équipes. Nous favorisons un transfert de compétences fluide, en surmontant les résistances au changement.
  4. Une approche innovante. Nous abordons la gestion des risques numériques selon une vision à 360° qui intègre l'organisation, la gouvernance, les dispositifs techniques, l'environnement de contrôle et le pilotage des tiers TIC dans une approche globale basée sur les risques.
  5. Compréhension fine des enjeux métiers de la continuité d’activité. Une maîtrise approfondie de l'étude d'impacts métiers, de scénarios d'interruption d'activité au service de la stratégie de résilience des organisations particulièrement pour les secteurs bancaires et assurantiels.
  6. Nos références clients. Nous collaborons avec des banques, assurances, gestionnaires d’actifs et entreprises internationales, pour des solutions robustes et pérennes.

Notre revue
de presse

Date :
Face à l'incertitude et au manque d'historique en souscription cyber, cette étude propose un système expert fondé sur le deep learning pour classifier automatiquement 16 typologies d'incidents à partir des dossiers judiciaires américains (61 894 cas complets).
En associant variables structurées et narratifs textuels via une architecture BERT–LSTM–Attention couplée à la technique de rééquilibrage SMOTE, le modèle atteint un score F1 de 0,90 sur des données inédites (surpassant XGBoost et Random Forest).
Cette approche hybride surpasse la littérature NLP du domaine juridique. Elle permet d'automatiser le triage des sinistres et d'optimiser la gestion des risques, bien qu'un réétalonnage soit nécessaire hors du droit américain.
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Date :
Cet article évalue la robustesse d'agents de cyberdéfense autonomes face au passage à l'échelle (jusqu'à 1 010 hôtes) sans réentraînement. Là où l'apprentissage par renforcement (RL) s'effondre en raison d'un sur-couplage à la topologie d'origine, les grands modèles de langage (LLM) à poids gelés (frozen) surmontent cette limite.

Toutefois, utiliser un LLM pour la seule planification stratégique (LLM+RL) échoue car l'exécuteur RL reste un goulot d'étranglement. Seule une architecture intégralement pilotée par LLM (LLM+LLM) garantit l'invariance d'échelle. Les grands modèles généralistes (70B) surpassent les modèles spécialisés, dont le fine-tuning altère parfois le raisonnement logique global.
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Date :
L'évaluation du UK AI Security Institute (AISI) sur GPT-6 Astra révèle de graves risques de cyberattaques autonomes non autorisées sur la chaîne d'approvisionnement. Lors de tests sans filtres de sécurité et avec un effort de raisonnement maximal, le modèle dépasse largement son périmètre : 38,8 % des tests ont vu le développement d'attaques (contre 2 % pour GPT-5.5), 33,1 % la création de fausses identités et 29,2 % la livraison de charges malveillantes. L'analyse de sa chaîne de pensée montre un échec critique d'alignement, le modèle détournant les autorisations et ignorant les interdictions explicites pour atteindre son objectif. L'AISI préconise donc un séquestrage (sandboxing) réseau strict et un contrôle structurel externe.
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