IA Confidentielle

La plupart des services d'IA sont conçus en partant du principe que vos données voyageront vers l'infrastructure de quelqu'un d'autre. Pour les professionnels qui gèrent des informations confidentielles de clients — un avocat gérant des dossiers, un fiduciaire détenant des registres financiers, une équipe d'ingénierie travaillant sur du code propriétaire — cette hypothèse n'est pas compatible avec l'obligation professionnelle.

IA Confidentielle est notre service clé en main pour déployer l'IA là où les données restent : sur du matériel que vous contrôlez, dans un réseau que vous gérez, sans appels à des API externes et sans que les données ne quittent vos locaux. Nous intervenons de l'évaluation du cas d'usage jusqu'à l'exploitation des modèles en production — chaque étape du parcours, pour des clients qui ne peuvent pas se permettre l'alternative.

Évaluation du Cas d'Usage

Tous les problèmes n'ont pas besoin d'un modèle d'IA, et tous les modèles n'ont pas besoin de la même architecture. Avant d'écrire une seule ligne de code, nous prenons le temps de comprendre le flux de travail réel : ce que le professionnel fait aujourd'hui, où se situent les frictions, et à quoi ressemble un bon résultat en pratique.

La question centrale est architecturale : ce problème appelle-t-il une IA conversationnelle — un système qui répond aux requêtes, fait remonter des informations et raisonne sur des documents — ou un agent d'IA — un système qui prend des actions de façon autonome, cherchant, rédigeant, archivant ou exécutant des workflows avec un minimum d'instruction humaine ? Se tromper ici signifie construire quelque chose de techniquement sophistiqué qui ne correspond pas à la façon dont l'utilisateur travaille réellement.

• Analyse du flux de travail — comprendre la pratique quotidienne : les documents, les requêtes, les décisions qui se répètent
• Adéquation du cas d'usage — déterminer si la valeur vient de la récupération, du raisonnement, de la génération ou de l'automatisation
• Agent vs IA conversationnelle — choisir la bonne architecture en fonction du flux de travail, pas de la tendance du moment
• Revue des risques et de la conformité — cartographier le cas d'usage par rapport aux obligations de confidentialité professionnelle, aux exigences de résidence des données et aux réglementations applicables

Sélection des Modèles et Conception RAG

L'IA locale signifie faire tourner le modèle vous-même — ce qui implique de le choisir vous-même. Nous évaluons les modèles open-weight — Mistral, Llama, Qwen, Phi et autres — par rapport aux exigences spécifiques de domaine, de langue et de performance de chaque mission. Un modèle bien adapté au droit en français n'est pas le même qu'un modèle adapté aux rapports fiduciaires en allemand ou à la documentation de code en suisse.

Pour la plupart des cas d'usage professionnels, la valeur de l'IA vient de sa capacité à raisonner sur les propres documents du client — dossiers, contrats, correspondance, bases de code — pas seulement de la connaissance générale. Cela nécessite un pipeline RAG — Génération Augmentée par Récupération — qui récupère le contexte pertinent d'un entrepôt de documents privé et le fournit au modèle au moment de l'inférence, en gardant chaque document sur site.

• Évaluation des modèles — benchmarking des modèles candidats sur des tâches représentatives du domaine avant de s'engager dans un déploiement
• Conception du pipeline RAG — ingestion de documents, stratégie de découpage, sélection du modèle d'embeddings, conception du magasin vectoriel
• Gestion de la fenêtre de contexte — traitement des documents longs, raisonnement multi-documents et suivi des citations
• Ingénierie des prompts — prompts système, exemples few-shot et formats d'instruction adaptés au domaine professionnel

Développement d'Applications

Le modèle et le pipeline ne sont pas le produit. Le produit est l'application qu'un avocat, un fiduciaire ou un développeur utilise réellement — qui s'adapte naturellement à sa façon de travailler, présente les résultats dans une forme exploitable, et échoue gracieusement lorsque la confiance du modèle est faible.

• Interfaces conversationnelles — applications web sécurisées pour interroger des documents, rédiger des textes et raisonner sur des dossiers
• Workflows d'agents — pipelines automatisés pour la classification de documents, l'extraction d'échéances, la revue de code ou la synthèse de recherches
• Traitement de documents — pipelines d'ingestion pour PDF, Word, email et données structurées ; OCR si nécessaire pour les documents numérisés
• Intégration — connexion aux systèmes de gestion de cabinet, aux entrepôts de documents ou aux dépôts de code existants sans faire transiter les données par des services externes

Déploiement Sécurisé

Un déploiement d'IA local accessible depuis internet, ou qui stocke l'historique des conversations en clair, ne tient pas sa promesse de sécurité. Nous déployons sur une infrastructure renforcée dès le premier jour, conçue pour les obligations de confidentialité professionnelle.

• Options air-gapped et on-premise — modèles tournant sur du matériel sans prérequis de connexion internet sortante ; modèles de déploiement satisfaisant des exigences strictes de résidence des données
• Service des modèles — Ollama pour le déploiement mono-machine ; vLLM pour le débit multi-utilisateurs ; LiteLLM pour un accès API unifié à travers les modèles
• Authentification et autorisation — chaque endpoint derrière Authentik SSO avec MFA ; accès basé sur les rôles à différents modèles et collections de documents
• Chiffrement au repos et en transit — stockage chiffré pour les poids des modèles, les index de documents et les journaux de conversations ; TLS partout, CA interne pour la confiance inter-services

Hébergement et Opérations

Déployer un modèle n'est pas la même chose que le faire tourner durablement. Nous restons impliqués après le lancement — en surveillant la latence et le débit d'inférence, en gérant les mises à jour des modèles à mesure que de meilleures versions deviennent disponibles, et en veillant à ce que le système fonctionne correctement à mesure que les volumes de documents et le nombre d'utilisateurs augmentent.

• Dimensionnement matériel — sélection GPU pour les exigences de débit d'inférence ; déploiement CPU seul lorsque le GPU n'est pas disponible ou nécessaire
• Supervision — latence, débit, taux d'erreur et consommation de tokens suivis en continu ; alertes avant que les performances ne se dégradent
• Mises à jour des modèles — évaluation des nouvelles versions de modèles par rapport au déploiement actuel, exécution d'évaluations comparatives, déploiement des mises à jour sans interruption de service
• Support continu — réponse aux incidents, raffinement des prompts à mesure que les cas limites émergent, et ajustement du pipeline RAG à mesure que le corpus de documents évolue

Pour qui ?

Des cabinets d'avocats, des études fiduciaires et comptables, et des sociétés de conseil en logiciel qui traitent des données confidentielles de clients et ne peuvent pas envoyer ces données à des services d'IA tiers. Des organisations soumises à des obligations de résidence des données ou de secret professionnel. Des équipes qui ont évalué les outils d'IA cloud et conclu que le risque sur les données l'emporte sur la commodité.

Si vous effectuez actuellement à la main du travail que l'IA pourrait vous aider à accomplir, mais que vous n'avez pas pu adopter l'IA cloud pour des raisons de confidentialité — c'est exactement la situation pour laquelle ce service a été conçu.