IA souveraine : ce qu’elle garantit, et ce qu’elle ne garantit pas
« IA souveraine » est devenu un mot-valise. Voici ce que nous mettons derrière, ce que cela permet concrètement, et ce que cela ne garantit pas.
Ce que nous appelons IA souveraine
Le modèle d’IA, ses outils et vos documents sont installés sur l’infrastructure que vous désignez : vos serveurs, ou un cloud privé que vous contrôlez. Nous utilisons des modèles à poids ouverts, comme Llama et Mistral, choisis selon votre cas d’usage, votre langue de travail et votre matériel.
Dans ce périmètre, vos documents, vos questions et les réponses restent chez vous. Rien n’est envoyé à une API d’IA externe. Seuls les téléchargements de modèles et de mises à jour entrent chez vous, et nous les cadrons avec vous. Les accès et la documentation vous sont transmis, et le code reste le vôtre.
Trois usages concrets
- Un assistant interne. Vos équipes posent leurs questions en langage courant : procédures, contrats types, notes de service, comptes rendus. L’assistant répond à partir de vos documents et indique d’où vient la réponse.
- Une recherche documentaire par le sens, pas seulement par mot-clé. Chaque résultat renvoie au document d’origine, que vous pouvez vérifier.
- Une aide au code en local. Vos développeurs disposent d’un assistant de code qui tourne chez vous : complétion, explication, tests, revue. Votre code source ne part pas chez un éditeur.
Ce que cela ne garantit pas
Trois limites, que nous disons avant de commencer :
- La performance. Un modèle ouvert hébergé chez vous peut être moins performant que les plus gros modèles du cloud sur certaines tâches. Sur d’autres, comme répondre à partir de vos documents, un modèle ouvert bien intégré peut suffire. Nous ne l’affirmons pas d’avance : nous le mesurons avec vos utilisateurs, sur vos cas d’usage.
- Le coût du matériel. Un modèle de taille utile demande des cartes graphiques ou un serveur adapté. Le besoin dépend de la taille du modèle et du nombre d’utilisateurs ; nous le chiffrons avec vous avant tout engagement.
- La conformité. Un déploiement chez vous ne rend pas, à lui seul, votre organisation conforme à une réglementation. Il réduit les flux de données vers l’extérieur. La conformité reste un travail avec votre responsable de la sécurité et votre juriste.
Comment démarrer
Nous commençons par une preuve de concept, en quatre étapes :
- Cadrage : nous choisissons avec vous un cas d’usage, les documents concernés et les critères de réussite.
- Déploiement chez vous : nous installons le modèle et ses outils sur votre infrastructure.
- Évaluation : vos utilisateurs testent sur vos vrais documents ; nous mesurons la qualité avec eux, puis nous ajustons.
- Transmission : nous vous remettons le code, la documentation et les accès, pour que vos équipes exploitent la solution.
La preuve de concept démarre à 8 000 €. Au-delà, le coût dépend du périmètre, du matériel et du nombre d’utilisateurs, et nous le chiffrons avec vous une fois la preuve de concept faite.