ChatGPT est-il conforme au RGPD pour un usage professionnel ?
La version grand public de ChatGPT n'est généralement pas conforme au RGPD, car les conversations peuvent être conservées et utilisées pour l'entraînement, sans accord de traitement des données ni garantie de résidence des données dans l'UE. Un LLM auto-hébergé ou privé évite cela en gardant chaque prompt et document à l'intérieur d'une infrastructure que vous contrôlez, de sorte qu'aucune donnée personnelle ne quitte la juridiction de l'UE. Nous construisons l'alternative conforme au RGPD autour de modèles et de standards ouverts, et non d'un éditeur unique.
Qu'est-ce que l'IA privée ?
L'IA privée consiste à exécuter de grands modèles de langage, des pipelines RAG et des agents IA sur une infrastructure que vous contrôlez, on-premise ou dans un environnement UE dédié, plutôt que d'envoyer des données à des API cloud externes. Vos prompts, documents et poids de modèles ne quittent jamais votre périmètre et ne sont jamais utilisés pour entraîner le modèle de quelqu'un d'autre, ce qui vous confère une pleine souveraineté des données et un alignement avec le RGPD et l'EU AI Act par conception.
Quels modèles et outils open source peuvent s'exécuter on-premise ?
Des modèles à poids ouverts performants tels que Llama, Mistral, Mixtral, Qwen et DeepSeek tournent bien sur vos propres serveurs GPU, les plus petits modèles sur un seul GPU de 24 Go et les modèles de classe 70B sur des configurations multi-GPU. Nous les servons via le moteur d'inférence qui convient, par exemple vLLM, Ollama, llama.cpp, SGLang, LocalAI ou Hugging Face TGI, tous exposant l'API compatible OpenAI pour que vous ne soyez jamais enfermé. Nous vous aidons à sélectionner, affiner et déployer la bonne combinaison pour votre précision, votre latence et votre budget.
Comment empêchez-vous les données sensibles et les PII de fuiter dans un LLM ?
Nous ajoutons une couche de protection des PII, généralement bâtie sur des outils ouverts comme Microsoft Presidio, qui détecte et expurge les noms, e-mails, données financières et de santé avant que les prompts n'atteignent le modèle, avec une tokenisation réversible optionnelle pour que les réponses restent personnalisées. Combiné à un hébergement on-premise et à un RAG et un magasin vectoriel locaux, aucune information sensible ne quitte jamais votre réseau.
Auto-héberger un LLM est-il moins cher que d'utiliser des API cloud ?
Cela dépend de l'usage. Pour un volume faible ou sporadique, les API cloud sont moins chères ; pour des charges de travail soutenues et à fort volume, l'on-premise l'emporte généralement sur le coût total sur un horizon de deux à trois ans, et l'avantage de souveraineté des données est structurel plutôt qu'une simple ligne de facture. Nous dimensionnons le matériel et l'architecture à votre usage réel pour que le seuil de rentabilité joue en votre faveur.