L’IA dans votre entreprise, sans que vos données en sortent

IA et données confidentielles : le blocage des secteurs sensibles

Vos équipes veulent utiliser l’IA. Vos dossiers patients, vos contrats, vos données clients ou votre code source ne doivent pourtant pas partir vers un service cloud que vous ne contrôlez pas.

Santé, finance, industrie, secteur public, cabinets d’avocats ou de conseil : le risque n’est pas théorique. Dès qu’un collaborateur colle un document dans un outil en ligne, l’information quitte votre périmètre. Vous ne savez plus où elle est traitée, ni qui peut y accéder.

Deux réponses existent. Interdire l’IA, et vos équipes la contournent. Ou la rapprocher de vos données. C’est ce que nous faisons.

IA souveraine en entreprise : une IA installée chez vous

En 30 secondes : nous installons l’IA sur vos machines, comme un logiciel de plus. Vous l’utilisez comme un assistant en ligne, mais ce que vous lui confiez ne quitte pas votre entreprise.

La version pour un CTO

Nous déployons un modèle de langage à poids ouverts, comme Llama ou Mistral, sur votre infrastructure. Un serveur d’inférence l’expose à vos applications par une API interne. Pour interroger vos documents, nous ajoutons une recherche sémantique (RAG) : vos documents sont découpés et indexés dans une base vectorielle locale, puis les passages pertinents sont fournis au modèle au moment de la question.

Les poids du modèle, l’index, les journaux et les questions restent sur votre réseau. Le modèle n’apprend pas de vos échanges : il n’y a pas de réentraînement à votre insu. L’authentification peut s’appuyer sur votre annuaire d’entreprise, pour que les droits d’accès aux documents suivent les vôtres.

Trois usages concrets : assistant, recherche documentaire, aide au code

• Assistant IA 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.

• Recherche documentaire IA

  Vous cherchez par le sens, pas seulement par mot-clé, dans vos documents, vos dossiers et votre base de connaissances. Chaque résultat renvoie au document d’origine, que vous pouvez vérifier.

• Aide au code en local

  Vos développeurs disposent d’un assistant de code qui tourne en local : complétion, explication, tests, revue. Votre code source ne part pas chez un éditeur.

Pour le code, nous déployons des assistants de code en local, branchés sur un modèle hébergé chez vous. Le principe est celui des assistants du marché, sans l’envoi de votre code à l’extérieur.

Une preuve de concept dès 8 000 €, avant tout engagement

Nous commençons petit, sur un cas d’usage, avec vos documents. Vous jugez sur pièces avant d’aller plus loin.

1. Cadrage

   Nous choisissons avec vous un cas d’usage, les documents concernés et les critères de réussite.

2. Déploiement chez vous

   Nous installons le modèle et ses outils sur votre infrastructure : vos serveurs ou votre cloud privé.

3. Évaluation

   Vos utilisateurs testent sur vos vrais documents. Nous mesurons la qualité avec eux, puis nous ajustons.

4. Transmission

   Nous vous remettons le code, la documentation et les accès, pour que vos équipes exploitent la solution.

Nous travaillons par sprints de 1 ou 2 semaines, avec une version utilisable et une revue avec vous à chaque fin de sprint. Voir notre méthode.

Ce que « souverain » veut dire concrètement pour vos données

Le mot est souvent flou. Voici ce qu’il recouvre dans nos projets, point par point.

• Où tournent les modèles

  Sur l’infrastructure que vous désignez : vos serveurs, ou un cloud privé que vous contrôlez.

• Où restent les données

  Vos documents, vos questions et les réponses restent dans ce périmètre. Rien n’est envoyé à une API d’IA externe.

• Ce qui sort du périmètre

  Rien de vos données. Seuls les téléchargements de modèles et de mises à jour entrent chez vous, et nous les cadrons avec vous.

• Qui garde la main

  Vous. Les accès et la documentation vous sont transmis, et le code reste le vôtre.

LLM on-premise ou cloud privé : à vous de choisir, et de grandir

Vous pouvez héberger le modèle sur vos serveurs, ou dans un cloud privé que vous maîtrisez. Dans les deux cas, l’infrastructure est la vôtre et les données restent dans votre périmètre.

Nous concevons la solution pour qu’elle évolue : on démarre avec un cas d’usage et un petit nombre d’utilisateurs, puis on ajoute des machines, des modèles ou des usages quand le besoin grandit. Nous cadrons le matériel avec vous au départ, pas après la facture.

Ce que nous ne promettons pas

Une IA locale a des avantages réels. Elle a aussi des limites. Mieux vaut les connaître avant.

• Un modèle ouvert hébergé chez vous peut être moins performant que les plus gros modèles du cloud sur certaines tâches. Nous le mesurons sur vos cas d’usage pendant la preuve de concept, pas sur des promesses.
• Le matériel a un coût. Un modèle de taille utile demande des cartes graphiques ou un serveur adapté. Nous chiffrons ce besoin avec vous avant tout engagement.
• 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.

Vous cherchez plutôt à renforcer ou à équiper vos équipes de développement ? Voyez nos offres pour les entreprises.