IA Générative et souveraineté de la donnée : défis et solutions

Dans notre précédent article, nous avons exploré les différences entre les Specific Language Models (SLM) et les Large Language Models (LLM), ainsi que leurs implications écologiques et technologiques. Aujourd'hui, nous allons aborder un autre aspect crucial de l'IA générative : la souveraineté de la donnée.

À l'ère des IA génératives déployées dans le cloud, la question de la localisation et de la gestion des données est devenue primordiale. Comment les entreprises peuvent-elles concilier innovation technologique et protection des données sensibles ? C'est ici que des solutions comme les clouds souverains et les installations on-premise entrent en jeu.

Les défis de la souveraineté de la donnée à l'ère des IA Génératives

La montée en puissance des IA génératives a accentué les préoccupations liées à la souveraineté de la donnée. Les données utilisées pour entraîner et faire fonctionner ces IA sont souvent sensibles, comprenant des informations personnelles, financières ou stratégiques. Les entreprises doivent donc s'assurer que ces données sont protégées contre les accès non autorisés et les fuites potentielles.

Quels sont ces défis ?

• Réglementation : Les régulations comme le RGPD en Europe imposent des restrictions strictes sur la localisation et le traitement des données personnelles.
• Sécurité : Les données stockées dans des clouds publics peuvent être vulnérables à des cyberattaques ou à des accès non autorisés par des tiers.
• Confiance : La dépendance vis-à-vis de fournisseurs de cloud non souverains peut poser des problèmes de confiance, surtout dans des secteurs sensibles comme la finance et la santé.

Face à ces défis, des solutions commencent à se démarquer pour assurer la souveraineté des données tout en tirant parti des capacités des IA génératives.

Cloud souverain ou installation on-premise : que choisir ?

Le lien entre le choix de modèles IA et l'infrastructure sélectionnée est fondamental pour une solution optimisée. En réfléchissant en amont aux besoins spécifiques du projet, les entreprises peuvent choisir des modèles IA (SLM ou LLM) qui s'adaptent parfaitement à l'infrastructure disponible, qu'elle soit cloud souverain ou on-premise.

Les avantages du cloud souverain

Des fournisseurs français offrent des solutions de cloud souverain qui garantissent que les données restent sous juridiction locale, réduisant ainsi les risques de non-conformité réglementaire et de cybermenaces. Ces clouds sont conçus pour offrir des garanties robustes en matière de sécurité et de confidentialité des données. Leurs avantages :

• Assure la conformité avec les réglementations locales sur la protection des données.
• Offre des niveaux élevés de sécurité et de contrôle des accès.
• Les données restent proches de leur point d'origine, réduisant les latences et améliorant les performances pour les utilisateurs locaux.

Les avantages des installations on-premise

Pour les entreprises nécessitant un contrôle total sur leurs données, les installations on-premise restent une option viable. Cette approche consiste à déployer et à gérer l'infrastructure de calcul et de stockage directement sur le site de l'entreprise, garantissant que les données ne quittent jamais le périmètre sécurisé de l'organisation. Les avantages :

• Permet un contrôle complet sur la gestion et la sécurité des données.
• Offre une flexibilité maximale pour adapter l'infrastructure aux besoins spécifiques de l'entreprise.
• Les données sont protégées par des mesures de sécurité physiques en plus des protections numériques.

Comment minimiser les risques de fuite d'informations sensibles ?

Au-delà de la problématique de l’infrastructure, plusieurs approches programmatiques permettent aussi de de garantir la maîtrise, la sécurité et la confidentialité des données sensibles. L'adoption de techniques telles que le Retrieval-Augmented Generation (RAG) et le fine-tuning contribue de manière significative à cet objectif.

Le RAG, en enrichissant les modèles de langage avec des bases de données internes, permet de générer des réponses précises tout en limitant le besoin de transférer des données vers des services externes. De plus, le fine-tuning, qui consiste à ajuster un modèle pré-entrainé avec des données propres à une organisation, renforce cette approche en garantissant que les modèles répondent précisément aux besoins internes tout en conservant les données au sein de l'infrastructure de l'entreprise.

Ces méthodes assurent non seulement une amélioration de la performance et de la pertinence des modèles, mais elles offrent également un contrôle renforcé sur les données utilisées, minimisant ainsi les risques de fuite d'informations sensibles.

Quelle est notre méthodologie et comment nos experts ASI peuvent vous accompagner ?

Notre conviction chez ASI est de construire, avec vous, une solution qui utilise un ou des modèles et déployer l’architecture qui sera adaptée à vos activités, vos attentes et contraintes dans une logique éco-responsable.

• Détermination de vos besoins exacts en termes de capacité de calcul, de stockage et de conformité réglementaire.
• Sélection entre SLM et LLM en fonction des contraintes techniques et des objectifs de performance.
• Définition de l’architecture la plus appropriée selon vos problématiques de sécurité et d’hébergement de vos données.
• Implémentation des modèles choisis sur l'infrastructure sélectionnée, en optimisant les configurations pour maximiser l'efficacité et la sécurité.

La souveraineté de la donnée à l'ère des IA génératives représente un défi majeur mais surmontable. En choisissant soigneusement entre SLM et LLM et en adaptant l'infrastructure en conséquence, les entreprises peuvent non seulement se conformer aux régulations et protéger leurs données, mais aussi maximiser l'efficacité et les performances de leurs IA génératives. Le choix judicieux des modèles et de l'infrastructure en amont est la clé d'une solution optimisée et sécurisée.