Données sensibles
Les documents, procédures ou bases métier ne peuvent pas être envoyés sans contrôle vers un service externe.
IA privée et souveraine
Intelligence artificielle locale pour l’entreprise
Novekia conçoit des systèmes d’IA exécutés sur une infrastructure définie avec vous, afin de maîtriser les données, les modèles, les accès et les conditions d’exploitation.
Problèmes traités
Partir du problème réel.
Le choix technique vient après la compréhension des usages, des contraintes et du niveau de contrôle attendu.
Dépendance aux API
Les coûts, quotas, changements de modèles ou indisponibilités externes rendent le service difficile à maîtriser.
Réponses non évaluées
Un prototype impressionnant ne suffit pas : il faut mesurer la qualité, les erreurs et les limites sur des cas représentatifs.
Critères de décision
Vérifiez l’adéquation avant d’engager le projet.
Ces repères permettent d’identifier rapidement si cette expertise correspond à votre situation et ce qu’il faut clarifier pendant le premier échange.
Cette expertise est pertinente si
- Une tâche précise peut être évaluée sur des documents, questions ou opérations représentatives.
- La confidentialité, la maîtrise des flux ou la dépendance aux API sont des contraintes réelles.
- Une validation humaine et des critères de qualité peuvent être intégrés au service.
À clarifier avant de démarrer
- Identifier les données autorisées, leur qualité et les personnes qui peuvent y accéder.
- Définir ce qu’est une réponse acceptable et les erreurs qui doivent être bloquées.
- Tester le cas d’usage avant de choisir définitivement un modèle ou un serveur.
Vous n’avez pas encore toutes les réponses ? Le premier échange sert précisément à cadrer ces points, sans engagement.
Vérifier mon besoinLivrables
Une intervention concrète et transmissible.
Le périmètre exact est défini pendant le cadrage. Chaque choix important est documenté pour rester compréhensible et exploitable.
Cadrage du cas d’usage
Objectif, utilisateurs, données autorisées, niveau de risque, validation humaine et indicateurs d’évaluation.
Choix des modèles
Comparaison de modèles, quantifications et architectures selon la qualité attendue et les ressources disponibles.
RAG et outils métier
Recherche documentaire, sources citées, règles, connecteurs et actions contrôlées lorsque le besoin le justifie.
Chaîne d’inférence exploitable
Déploiement, supervision, journalisation, contrôle des accès et documentation d’exploitation.
Cas d’usage
Des usages identifiables, pas une promesse abstraite.
- Recherche et synthèse dans une base documentaire privée
- Assistant interne relié aux procédures de l’entreprise
- Classification, extraction et contrôle de documents
- Aide à la rédaction avec validation humaine
- Automatisation assistée dans un logiciel métier
Méthode
- 01
Qualifier
Vérifier que l’IA apporte une valeur mesurable et définir les limites acceptables.
- 02
Évaluer
Comparer les approches sur un corpus et des questions représentatives.
- 03
Intégrer
Relier le modèle aux données, outils et contrôles nécessaires.
- 04
Exploiter
Superviser la qualité, les performances, les accès et les évolutions.
Guide de décision
Choisir une architecture à partir du risque et de l’usage.
Le lieu d’exécution n’est pas une fin en soi. La bonne architecture relie la sensibilité des données, la qualité attendue, la charge, la disponibilité et la capacité de l’organisation à exploiter le système.
Architectures types
Poste ou station isolée
Approche adaptée au prototypage, à un petit nombre d’utilisateurs ou à un environnement volontairement déconnecté. Les modèles et les données restent sur une machine identifiée.
Service IA sur réseau privé
Un serveur d’inférence mutualisé expose une API interne avec authentification, journalisation, supervision et règles d’accès. Cette architecture facilite l’intégration aux logiciels métiers.
Architecture hybride contrôlée
Les traitements sensibles restent dans le périmètre privé ; un service externe peut être utilisé pour des tâches explicitement autorisées. Les flux, données envoyées et solutions de repli doivent être documentés.
Critères de décision
Données et risque
Classer les données, les destinataires autorisés, les obligations contractuelles et les conséquences d’une réponse incorrecte avant de choisir l’hébergement.
Qualité vérifiable
Comparer les modèles sur un jeu de questions représentatif, avec des réponses attendues, des cas d’échec et une règle de validation humaine.
Charge et performance
Mesurer le contexte, la concurrence, la latence acceptable, le débit et la disponibilité. Ces éléments déterminent la mémoire et l’architecture, pas l’inverse.
Exploitation et coût complet
Inclure intégration, énergie, hébergement, supervision, mises à jour, sécurité et temps d’exploitation dans la comparaison avec une API facturée à l’usage.
Limites à intégrer
Le local ne supprime pas les erreurs
Un modèle local peut produire une réponse fausse, non sourcée ou sensible à une consigne malveillante. Évaluation, citations, permissions et garde-fous restent nécessaires.
La qualité des sources reste décisive
Un RAG ne corrige ni des documents obsolètes ni des droits d’accès mal définis. L’index doit être maintenu et les autorisations appliquées à la recherche.
L’infrastructure impose des contraintes
Mémoire, contexte, concurrence, stockage, refroidissement et disponibilité limitent les modèles réellement exploitables. Un test représentatif précède l’achat.
L’exploitation est une responsabilité
Les modèles, dépendances et pilotes évoluent. Il faut prévoir les mises à jour, la surveillance, le retour arrière et la personne responsable du service.
Sources de référence
Questions fréquentes
L’essentiel, sans détour.
Quelle différence entre IA locale, privée et souveraine ?
Une IA locale s’exécute sur une infrastructure proche ou contrôlée. Une IA privée insiste sur la confidentialité des accès et des données. La souveraineté ajoute la maîtrise des dépendances, des modèles, de l’hébergement et des conditions d’exploitation.
Une IA locale fonctionne-t-elle sans Internet ?
Certains usages peuvent fonctionner hors ligne si les modèles, données et dépendances sont présents localement. D’autres architectures restent hybrides pour conserver des services externes précisément identifiés.
Quels modèles peuvent être déployés localement ?
Le choix dépend de la tâche, de la langue, du niveau de qualité, de la mémoire disponible et des conditions de licence. Plusieurs familles de modèles open weight peuvent être évaluées avant décision.
Faut-il déjà posséder un serveur GPU ?
Non. Le cas d’usage et les volumes doivent être évalués avant le matériel. Un prototype peut servir à estimer la mémoire, les performances et le dimensionnement nécessaires.
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