Illustration du concept. Les noms sur les nuages sont des exemples de modèles de nuages compatibles ; CLARYEL est indépendant de ses prestataires.
Pourquoi votre propre intelligence artificielle devrait devenir le fondement de votre indépendance numérique et le cloud modéliser une extension de vos capacités.
L’intelligence artificielle change rapidement notre façon de travailler, de gérer des entreprises, de traiter des documents, de rechercher des informations et de prendre des décisions.
Jusqu’à récemment, l’accès aux systèmes intelligents de ce niveau se faisait principalement par le biais des grandes entreprises technologiques. Il existe aujourd'hui deux approches complètes : les services cloud d'IA et les systèmes locaux qui peuvent être installés sur votre propre ordinateur.
Une question naturelle se pose alors : laquelle choisir ? Utiliser les principaux modèles cloud ou acheter votre propre ordinateur IA qui reste à la maison ou au bureau ?
Notre réponse : vous n’avez pas à choisir entre eux. La bonne architecture pour l’avenir est votre propre intelligence locale qui, si nécessaire, utilise en toute sécurité les capacités de plusieurs systèmes intelligents externes.
Chez CLARYEL, nous appelons cette approche l’intelligence artificielle combinée, ou multi-intelligence.
Dans cette architecture, le système local reste le centre du contrôle, du stockage des documents, du travail avec les données personnelles et des tâches quotidiennes. Les modèles cloud sont connectés en tant que ressources intelligentes supplémentaires lorsque leurs capacités sont réellement nécessaires.
Cela vous permet de combiner l’indépendance numérique avec l’accès aux réalisations les plus avancées de l’industrie mondiale de l’IA.
Pourquoi l'IA locale ?
1. Pourquoi l’intelligence artificielle n’est plus seulement un chatbot
De nombreuses personnes ont découvert l'intelligence artificielle pour la première fois via un chat ordinaire : poser une question, obtenir une réponse, lui demander d'écrire une lettre ou de traduire un texte.
Mais les capacités réelles de la technologie moderne sont bien plus vastes. L'intelligence artificielle peut devenir un assistant numérique permanent qui connaît la structure de votre entreprise, travaille avec les documents qu'elle est autorisée à utiliser, aide les collaborateurs, analyse les informations et réalise des tâches pratiques.
Par exemple, il peut :
Trouvez les contrats, factures, lettres et autres documents dont vous avez besoin.
Analyser les indicateurs financiers et les processus d'affaires.
Comparez les informations provenant de plusieurs sources.
Préparer les offres commerciales et la correspondance commerciale.
Aide aux documents comptables et aux contrôles de données.
Traiter la documentation technique.
Traduisez entre différentes langues.
Aide à la programmation et à l'automatisation des workflows.
Analyser les offres des fournisseurs.
Détectez les incohérences, les enregistrements en double et les transactions suspectes.
Travaillez avec la base de connaissances interne de l’entreprise.
Aider la direction à préparer des décisions basées sur les informations disponibles.
Servez les employés via une seule interface texte ou vocale.
Superviser les opérations automatisées autorisées.
Plus l’intelligence artificielle est utilisée à grande échelle, plus elle reçoit d’informations sur votre activité. La question n’est plus seulement de savoir dans quelle mesure le modèle est intelligent. Une question plus importante se pose :
Qui contrôle les informations avec lesquelles votre intelligence artificielle travaille ?
À qui appartiennent les documents ? Où est stocké l’historique de travail ? Qui fixe les règles d’accès ? Qui décide quelles informations peuvent être transmises aux services externes ? À notre avis, une infrastructure intelligente sérieuse doit commencer par ces questions.
2. Intelligence artificielle locale : fondement de l’indépendance numérique
L'intelligence artificielle locale est un système dans lequel les modèles d'IA, leur environnement de travail et les données nécessaires sont hébergés sur du matériel sous votre contrôle : un ordinateur personnel ordinaire, un poste de travail spécialisé ou une machine plus puissante. Le principe reste le même.
Vos documents sont traités sur votre matériel. Vos bases de connaissances internes se trouvent dans votre infrastructure. Vous décidez qui a accès et dans quelles conditions. Pour une entreprise, il ne s’agit pas seulement d’un détail technique ; c'est un principe fondamental de la façon dont l'information est traitée.
Confidentialité de vos documents
Chaque entreprise conserve des informations qui ne sont pas destinées à la libre circulation : contrats, conditions commerciales, calculs internes, documents financiers, données clients, correspondance commerciale, plans de développement, solutions techniques et autres informations précieuses. Un système local vous permet de traiter ces documents sans nécessairement transmettre leur contenu à des fournisseurs d'IA externes. Avec une infrastructure correctement configurée, le traitement peut même avoir lieu sans connexion Internet. L'entreprise décide à quelles données le système intelligent peut accéder, où elles sont stockées, combien de temps elles sont conservées et quand elles sont supprimées.
Protection des informations personnelles des salariés
Les données des employés nécessitent un traitement particulièrement prudent. Les salaires, contrats de travail, contacts personnels, documents RH et autres informations personnelles ne doivent pas être transmis à des services extérieurs sans contrôle. Un système intelligent local peut aider les RH, la gestion et la comptabilité en traitant ces informations au sein d'une infrastructure contrôlée. L’accès aux données doit respecter les droits de chaque collaborateur : l’intelligence artificielle ne doit pas devenir un outil permettant à n’importe quel utilisateur d’accéder à toutes les informations de l’entreprise.
Protection des informations clients
Les clients confient à une entreprise non seulement de l'argent mais aussi leurs informations : selon l'entreprise, coordonnées, historique des commandes, informations de paiement, projets, documents commerciaux et enregistrements de leurs relations avec l'entreprise. L’intelligence artificielle locale permet de construire un processus dans lequel ces données sont traitées principalement au sein de l’entreprise. Cela renforce la confiance et donne à l’entreprise plus de marge de manœuvre pour contrôler elle-même le traitement.
Protéger les secrets commerciaux
Pour de nombreuses entreprises, l’actif le plus précieux n’est pas l’ordinateur. Ce sont des connaissances accumulées : processus de production, instructions internes, solutions uniques, stratégies de prix, calculs de coûts, relations clients, recherche et développement. Un système local permet d'utiliser l'intelligence artificielle sur ces connaissances sans faire de l'envoi d'informations à des services externes une étape obligatoire de chaque opération.
Contrôlez l'historique et la mémoire de votre IA
Au fil de son utilisation, un système intelligent peut construire un contexte utile : vos préférences, les spécificités de l'entreprise, la structure des documents, les règles de travail et les résultats des tâches antérieures. Ces informations deviennent progressivement une partie importante de votre infrastructure numérique. Nous considérons qu'il est essentiel que l'entreprise puisse conserver ce contexte en interne, gérer les périodes de conservation, effectuer des sauvegardes et déplacer les informations entre des solutions logicielles compatibles. Votre propre intelligence doit travailler pour vous et non vous rendre dépendant d’un seul fournisseur externe.
Coûts prévisibles
Un autre avantage important de votre propre système intelligent est un modèle de coût différent. Avec les interfaces cloud, vous travaillez généralement selon les termes du plan choisi. Lorsque des modèles externes sont utilisés par programmation via une API, le coût peut dépendre du nombre de jetons traités, du modèle choisi, de la taille du contexte, des outils supplémentaires et d'autres paramètres. Une fois qu’une entreprise commence à s’automatiser activement, le nombre de demandes peut augmenter très rapidement.
Votre propre renseignement local fonctionne différemment. Vous achetez le matériel informatique et utilisez les modèles installés dessus dans la limite des ressources matérielles disponibles. Un modèle local n'envoie aucune facture d'un fournisseur de cloud pour chaque jeton traité. Vous pouvez réanalyser les documents, expérimenter des requêtes, exécuter des contrôles, créer des automatisations internes et utiliser le modèle autant que le matériel le permet.
Bien entendu, cela ne signifie pas qu’il n’y a aucun coût. Votre propre système consomme de l'électricité, nécessite une maintenance, et ses performances et la mémoire disponible sont limitées par le matériel. Mais vous bénéficiez du principal avantage : la prévisibilité et le contrôle direct de votre propre infrastructure informatique. Au lieu de dépendre uniquement de la capacité à distance consommée, l’entreprise dispose de sa propre puissance de calcul pour de nombreuses tâches, ce qui est particulièrement intéressant pour les opérations régulièrement répétées.
Travailler indépendamment du fournisseur de cloud
Une architecture locale offre une autre possibilité importante : effectuer des tâches essentielles même lorsqu'un service intelligent externe n'est pas disponible. Avec la bonne configuration, les modèles locaux peuvent fonctionner sans Internet. Cela est important pour les organisations qui ont besoin chaque jour d’un travail stable avec des documents, une recherche interne et des connaissances.
Votre propre système vous permet également de choisir des modèles compatibles, de les modifier, d'évaluer de nouvelles versions et de créer des automatisations autour de votre propre infrastructure. L’entreprise n’est pas obligée de lier pour toujours tout son travail interne à un seul service. Plusieurs modèles locaux peuvent être utilisés pour différentes tâches : un pour la conversation quotidienne, un autre pour l'analyse de documents, un troisième pour la programmation, un quatrième pour des opérations spécialisées. Le résultat n’est pas seulement un programme installé mais votre propre infrastructure intelligente.
Les avantages d'un système local augmentent avec le temps
L'achat de votre propre ordinateur intelligent n'est pas nécessairement une décision ponctuelle avec des capacités fixes. Les modèles et les logiciels continuent d'évoluer. Vous pouvez installer de nouveaux modèles compatibles, améliorer les outils de recherche, ajouter des interfaces vocales, connecter les bases de connaissances de l'entreprise et affiner les flux de travail.
Lorsque la conception matérielle le permet, vous pouvez ajouter de la mémoire, installer davantage de stockage, mettre à niveau le sous-système graphique ou passer à un système plus puissant. L'investissement initial peut être la première étape du développement : à partir d'une petite configuration locale, l'entreprise construit progressivement sa propre infrastructure intelligente en fonction des besoins réels et du budget disponible.
Pour nous, cela compte plus que d'essayer de persuader chaque client d'acheter immédiatement le matériel le plus cher. Commencez par ce dont vous avez vraiment besoin aujourd’hui. Développez le système à mesure que vos tâches augmentent.
Pourquoi l'intelligence artificielle dans le cloud est également nécessaire
Après tous ces avantages des systèmes locaux, une autre question se pose : si votre propre intelligence offre tant de choses, pourquoi utiliser des modèles cloud ? La réponse est simple : les systèmes cloud constituent aujourd’hui un outil extrêmement puissant et utile, et nous sommes convaincus qu’il ne serait pas judicieux de renoncer à leurs capacités.
Accès à la recherche de pointe
Derrière les principaux modèles de cloud se cachent de grandes équipes de recherche, des ressources informatiques importantes et d’énormes investissements. Leurs développeurs construisent des systèmes intelligents qui repoussent sans cesse les limites de la technologie disponible. Un utilisateur de service cloud bénéficie de ce travail sans avoir à créer et former lui-même des modèles aussi volumineux.
Hautes performances intelligentes
Les modèles cloud avancés peuvent résoudre des tâches complexes nécessitant une analyse en plusieurs étapes, une programmation, des solutions non conventionnelles et le traitement de grands volumes d'informations. Ils sont particulièrement utiles lorsqu'une tâche dépasse les capacités du modèle local installé. Les grands fournisseurs offrent un accès à une infrastructure informatique qu’il n’aurait aucun sens économique de construire seule pour une petite entreprise.
Faible barrière d'entrée
Pour démarrer avec l’IA cloud, vous n’avez généralement pas besoin de matériel spécialisé : il suffit de créer un compte et de choisir une manière appropriée de l’utiliser. Certains fournisseurs proposent des forfaits gratuits pour une utilisation limitée et des abonnements de démarrage relativement peu coûteux. Avec un petit nombre de requêtes, les interfaces payantes et les connexions programmatiques peuvent être très économiques. N'oubliez pas qu'un chat gratuit et un accès programmatique gratuit ne sont pas la même chose : la disponibilité, les limites et les conditions d'utilisation dépendent du service spécifique, de la région et du forfait choisi.
Accès rapide aux nouvelles fonctionnalités
Les plateformes cloud mettent régulièrement à jour leurs modèles et proposent de nouveaux outils : traitements plus riches de textes, d'images, de codes de programmes, de documents et d'autres types d'informations. Parfois, choisir un autre modèle ou activer un nouvel outil suffit à obtenir des fonctionnalités qui nécessitaient auparavant une configuration technique complexe.
Interfaces utilisateur pratiques
Les grands fournisseurs investissent massivement non seulement dans la qualité des modèles, mais également dans la facilité d'utilisation. La conversation vocale, le téléchargement de fichiers, l'analyse de documents, la création de programmes, le travail sur des projets et d'autres fonctionnalités sont réunis dans des interfaces conçues pour un large public. C'est pourquoi l'intelligence cloud est souvent un outil pratique pour résoudre rapidement les tâches quotidiennes.
Extension économique des capacités
Si le système local ne peut pas gérer une tâche complexe spécifique, un modèle cloud peut effectuer une analyse supplémentaire. Il n'est pas nécessaire d'acheter du matériel beaucoup plus puissant pour une tâche qui revient plusieurs fois par mois : vous pouvez utiliser les ressources informatiques à distance exactement quand vous en avez besoin. C’est l’une des principales idées économiques de l’approche hybride.
Accès à plusieurs écoles de pensée
Différents développeurs utilisent leurs propres méthodes de formation, architectures, systèmes d'évaluation et approches pour créer des modèles. En conséquence, différents modèles peuvent aborder la même tâche différemment : l’un propose une bonne structure pour la réponse, un autre remarque une circonstance supplémentaire, un troisième trouve une solution alternative. Pour les tâches complexes, cela crée de précieuses possibilités supplémentaires.
Le point clé : les avantages de l’intelligence cloud sont si importants qu’un système local sensé devrait pouvoir les utiliser.
Comment ils travaillent ensemble
Pourquoi nous proposons de combiner plutôt que de choisir
Les architectures locales et cloud offrent des avantages différents mais complémentaires. Le système local fournit votre propre base de calcul, le contrôle des informations, la capacité de travailler de manière autonome et des coûts prévisibles pour le traitement interne. Les modèles cloud donnent accès aux capacités avancées des plus grands développeurs mondiaux sans avoir à acheter vous-même une puissance de calcul comparable.
Alors pourquoi ne pas les combiner en un seul système ? C’est l’approche que nous considérons comme la plus prometteuse. L’intelligence locale devient le principal assistant de l’utilisateur ; les modèles externes deviennent des outils supplémentaires auxquels elle peut faire appel en cas de besoin. L'utilisateur communique principalement avec son propre système local, sans passer constamment d'un service à l'autre, sans copier les conversations d'une fenêtre à l'autre et sans décider seul quels documents peuvent être téléchargés et où. Une architecture bien construite organise le travail de manière centralisée.
Vous
CLARYEL IA locale
Votre politique de données
Géré localement
Demande externe autorisée (filtrée)
Résultats combinés localement
Réponse
Schéma conceptuel, simplifié. Le flux réel dépend de la configuration et des règles que vous définissez.
Comment les renseignements locaux peuvent atteindre le cloud de manière plus sûre
Imaginez que vous posez une question à votre assistant intelligent. Le système local reçoit la demande et détermine quelles données sont nécessaires pour l'exécuter. Si la tâche peut être résolue avec ses propres ressources, elle est réalisée localement. S'il est utile de faire intervenir un modèle externe, le système applique les règles de transfert de données définies par l'utilisateur.
Ces règles peuvent inclure la classification des documents, l'exclusion de certains types d'informations, la suppression des données personnelles, le remplacement des noms et des identifiants par des espaces réservés, la réduction du contexte envoyé et la demande d'une approbation supplémentaire à l'utilisateur.
Un point d’entrée au lieu de nombreux services distincts
Normalement, un utilisateur ouvre un service, pose une question, puis passe à un autre, répète la demande et compare les réponses. Cela fonctionne, mais cela devient gênant à mesure que le nombre de tâches augmente.
Nous proposons une approche différente : l'utilisateur se tourne vers sa propre intelligence locale. Le système connaît les outils dont il dispose et peut choisir une manière appropriée d'effectuer la tâche selon les règles définies. Par exemple : un modèle local pour les tâches internes quotidiennes ; un modèle externe performant, après le traitement nécessaire de la demande, pour des analyses complexes ; un deuxième modèle pour un contrôle supplémentaire ; et enfin, le système local combine les réponses et conserve ce qui est nécessaire dans votre propre base de connaissances.
L'utilisateur bénéficie ainsi des avantages de plusieurs modèles au travers d'un seul environnement de travail géré. Ceci est particulièrement utile pour les entreprises où l’intelligence artificielle participe progressivement à de plus en plus de flux de travail.
Six scénarios
Chaque scénario présente le même schéma : ce qui est fait localement, ce qui peut être transféré dans le cloud si nécessaire et le résultat.
Contrat de travail
Tâche
Obtenez une analyse indépendante du libellé d’un contrat de travail contenant le nom, l’adresse du domicile, les données d’identification, le salaire et les conditions spécifiques de l’employé.
Localement
Le système local analyse d'abord le document lui-même et conserve l'original.
Cloud, si nécessaire
Une demande anonymisée autant que possible : « Analyser une clause type du contrat de travail pour en vérifier la clarté, l'exhaustivité et les éventuels problèmes juridiques, et énumérer ce qui doit être vérifié en vertu du droit du travail italien. » Aucun nom, adresse ou donnée d’identification n’est nécessaire.
Résultat
Le système local fait correspondre les recommandations avec le document original, qui reste dans votre infrastructure.
Documents clients
Tâche
Répondre à une question sur le dossier d’un client : commandes, paiements, correspondance.
Localement
La recherche, la synthèse et la réponse s’effectuent sur la base de connaissances locale, dans la limite des droits d’accès de l’utilisateur.
Cloud, si nécessaire
Généralement pas nécessaire. Si une question générale se pose (par exemple sur un type de document), seule cette question générale est envoyée, sans les données client.
Résultat
Les informations du client sont traitées au sein de l’entreprise.
Offres commerciales
Tâche
Comparez les conditions de plusieurs fournisseurs.
Localement
Le système local collecte les données des documents et en extrait les caractéristiques, les prix et les conditions.
Cloud, si nécessaire
Des idées pour l’analyse comparative, sans les données personnelles des managers, les numéros de documents internes ou les détails commerciaux non nécessaires à cette demande.
Résultat
Une comparaison structurée préparée localement, enrichie par des suggestions extérieures.
Problème technique
Tâche
Un employé décrit une panne matérielle.
Localement
L'intelligence locale dispose de la documentation technique interne et de l'historique des services, et extrait uniquement les caractéristiques de l'équipement, les symptômes et le contexte technique.
Cloud, si nécessaire
Un modèle externe suggère des options de diagnostic.
Résultat
Le système local fait correspondre les suggestions avec votre configuration réelle et vos instructions internes.
Données financières
Tâche
Expliquer les écarts dans les chiffres financiers internes.
Localement
Les calculs, comparaisons et explications sont effectués localement sur vos documents comptables.
Cloud, si nécessaire
Seulement si utile : une question méthodologique générale, sans montants, ni noms, ni identifiants d'entreprise. Les données les plus sensibles peuvent être configurées pour ne jamais quitter le système local.
Résultat
Les chiffres restent en interne ; vous recevez une explication que vous pouvez vérifier par rapport aux documents sources.
Décision avec plusieurs modèles
Tâche
Préparez une décision d’investissement importante.
Localement
Le système local conserve les données sources et prépare des résumés filtrés.
Cloud, si nécessaire
Un modèle analyse la partie technique, un deuxième évalue les hypothèses économiques, un troisième recherche des scénarios alternatifs et des points faibles.
Résultat
Le système local combine les résultats et aide à préparer les questions à vérifier avant de prendre une décision.
Qu'est-ce qui est disponible actuellement, qu'est-ce qui est configuré, qu'est-ce qui est en développement
Nous séparons clairement ce que vous pouvez utiliser aujourd'hui de ce qui est mis en place pour vous et de ce qui constitue une direction de développement.
Disponible maintenantVos documents, base de connaissances interne et traitements IA restent sur l'ordinateur CLARYEL de votre bureau.
Disponible maintenantModèles externes uniquement via un filtre : les données personnelles et les secrets commerciaux sont supprimés tout en gardant le sens de la demande.
ConfigurableVous montrant la demande filtrée et l'envoyant seulement après votre confirmation, en cas de besoin.
ConfigurableRègles sur les catégories d'informations qui ne peuvent jamais quitter le système local.
ConfigurableTravaillez sans connexion Internet pour les tâches gérées par les modèles locaux.
Direction du développementPlusieurs modèles cloud se vérifient mutuellement, le système local comparant et fusionnant leurs réponses.
Direction du développementChoix automatique du modèle cloud le plus adapté à chaque tâche, dans les limites des budgets que vous définissez.
Le stockage local s'applique aux documents, à la base de connaissances et aux traitements de l'IA. Les autres services que vous utilisez (par exemple la messagerie électronique ou votre site Web) conservent leurs propres conditions.
Vous n'avez pas toujours besoin des modèles les plus chers
L’économie du renseignement combiné repose sur une répartition judicieuse des tâches. Il n’est pas nécessaire d’envoyer chaque demande simple au modèle externe le plus cher. Expliquer un document, retrouver un dossier, rédiger une courte lettre ou un simple traitement de données peut être effectué localement. Une tâche plus complexe peut utiliser un modèle externe économique, et ce n'est que lorsque la précision, la profondeur d'analyse ou la puissance de calcul supplémentaires justifient le coût que les options les plus avancées doivent être utilisées.
Différents budgets peuvent être définis pour différentes tâches et utilisateurs. Si l'entreprise utilise des connexions programmatiques, il est conseillé de fixer des limites de dépenses, des alertes lorsque les seuils sont atteints et une interdiction des requêtes automatiques incontrôlées. Les règles d'accès aux modèles cloud doivent tenir compte non seulement de leur coût, mais également de la possibilité ou non de transférer des informations spécifiques. Cela contribue à maintenir l’utilisation de l’intelligence artificielle économiquement gérable.
Un abonnement cloud et une connexion programmatique sont des choses différentes
Les fournisseurs de cloud proposent généralement plusieurs façons d'utiliser leurs services. Un abonnement au chat régulier donne accès à l'interface utilisateur et aux fonctionnalités d'un forfait donné. Une interface de programmation, ou API, vous permet d'intégrer le modèle directement dans les applications et les processus automatisés. Ce sont des produits commerciaux différents.
Un abonnement au chat payant ne signifie pas toujours que les demandes via l'interface de programmation sont déjà incluses. Les conditions d'intégration, les prix, les limites et les règles d'utilisation doivent être vérifiés séparément. Les entreprises peuvent avoir accès à des forfaits d'entreprise avec des paramètres supplémentaires de sécurité, de gestion des données et d'administration. Chez CLARYEL, nous pensons que la méthode de connexion doit être choisie en fonction de la tâche réelle, des exigences légales et du budget, et pas seulement en fonction de la popularité d'un plan.
Les plans d'accompagnement CLARYEL couvrent le système CLARYEL ; les abonnements ou l'accès programmatique aux modèles cloud sont achetés séparément auprès de leurs fournisseurs.Formules d’assistance
Confidentialité et contrôle des données
Votre propre intelligence artificielle et le droit européen
Pour les entreprises européennes, la protection des données est particulièrement importante. L'Union européenne applique le Règlement général sur la protection des données, RGPD, Règlement (UE) 2016/679. Elle régit le traitement des données personnelles et fixe des exigences de licéité, de transparence, de minimisation des données, de sécurité et de responsabilité.
Utiliser l’intelligence artificielle externe avec des données personnelles peut nécessiter de vérifier plusieurs points :
Une base juridique appropriée pour le traitement.
Compatibilité de l'utilisation des données avec les finalités originales déclarées.
Les rôles des parties impliquées dans le traitement et les dispositions contractuelles nécessaires.
Les conditions de stockage et de suppression des informations.
Si des garanties sont nécessaires pour les transferts internationaux de données.
Une évaluation des mesures de sécurité techniques et organisationnelles.
Le cas échéant, une analyse d’impact sur la protection des données.
Une architecture locale permet de réduire la quantité d'informations personnelles transmises à des tiers et de simplifier certains processus de contrôle. Mais il est important de comprendre que l’installation d’un ordinateur local ne vous rend pas en soi conforme au RGPD. L’entreprise doit néanmoins se conformer à la loi, séparer correctement les accès des salariés, assurer la sécurité, respecter les délais de conservation et disposer des bases juridiques nécessaires au traitement. Un système local est un outil pour réduire certains risques, et non une exemption de responsabilité légale.
Les entreprises opérant en Italie doivent également tenir compte des règles nationales applicables et des exigences de l'autorité italienne de protection des données, le Garante per la protezione dei dati personali. Des exigences spécifiques pour certaines utilisations de l’intelligence artificielle sont fixées par la loi européenne sur l’IA. Nous pensons qu’une entreprise responsable devrait réfléchir à ces questions dès le début, et non après un incident.
Les informations contenues dans cette section constituent un document de référence général et ne remplacent pas un avis juridique.
Une précision très importante sur la protection des données
Aucun système de filtrage automatique ne doit être considéré comme totalement exempt d’erreurs. La suppression d'un prénom et d'un nom ne signifie pas toujours qu'une personne ne peut pas être identifiée à partir des détails restants. Sous certaines conditions, les données pseudonymisées restent des données personnelles au sens du RGPD.
C'est pourquoi une approche à plusieurs niveaux est nécessaire : filtrage technique, restrictions sur le transfert de certaines catégories d'informations, vérifications du contexte et confirmation de l'utilisateur si nécessaire. Pour les données les plus sensibles, la bonne solution peut être d’interdire totalement leur envoi vers des modèles externes.
Une architecture locale permet une telle approche, mais le niveau final de sécurité dépend de la qualité du logiciel, des paramétrages et des procédures d'organisation. Notre principe : contrôler d’abord l’information, puis choisir l’outil intelligent.
Ce qui doit rester sous votre contrôle
Un système intelligent local devrait faire plus que traiter seul les demandes. Idéalement, le propriétaire devrait contrôler :
Les archives documentaires principales et la base de connaissances interne.
L’historique des flux de travail internes.
Droits d’accès des salariés.
Les règles de traitement des informations personnelles et confidentielles.
Autorisations pour connecter des services externes.
Politiques d'envoi de requêtes aux modèles cloud.
Accédez aux clés et aux paramètres des intégrations externes.
Sauvegarde et récupération de données.
Autorisations pour les actions des agents intelligents.
Comment les informations sont stockées, transférées et supprimées.
Il est également important d'exclure les situations dans lesquelles un modèle externe pourrait accéder seul au stockage interne ou effectuer des opérations critiques sans les restrictions prévues. Les résultats des modèles externes doivent être traités comme le résultat d’une analyse et non comme une autorisation inconditionnelle d’agir. La suppression de documents, la modification de dossiers financiers, le transfert d'informations confidentielles et d'autres opérations sensibles doivent suivre les règles établies et les confirmations nécessaires. Cela rend l’intelligence artificielle non seulement utile mais aussi gérable.
Responsabilité juridique et technique
CLARYEL contribue à réduire les risques ; il ne promet pas une sécurité absolue, des modèles sans erreurs ou une conformité automatique à la loi.
Le filtre pour les demandes externes réduit les données envoyées ; il ne promet pas une anonymisation à 100 %.
La responsabilité du traitement licite, des bases juridiques, des droits d'accès et des délais de conservation incombe à l'entreprise qui utilise le système.
Les conditions, prix et politiques de données des fournisseurs de cloud peuvent changer ; vérifiez-les avant de connecter un service externe.
Le contenu de cette page est une information générale et non un conseil juridique. Pour des cas particuliers, consultez un professionnel qualifié.
L’avenir est multi-intelligence : plusieurs modèles valent-ils mieux qu’un ?
Nous pensons que la direction la plus prometteuse est celle de plusieurs modèles intelligents indépendants travaillant ensemble. La raison est simple : même le modèle le plus avancé peut commettre une erreur, passer à côté d’un fait important, choisir une formulation malheureuse ou négliger une approche alternative. Pour les tâches complexes, il est utile d’obtenir plusieurs évaluations indépendantes.
Modèle 1 : solution
Propose une solution à la tâche.
Modèle 2 : vérifier
Vérifie la solution proposée, recherche les erreurs possibles et les circonstances manquantes.
Modèle 3 : alternatives
Examine la question sous un autre angle, suggère des alternatives ou vérifie les hypothèses.
Le système local compare ensuite les résultats, identifie les contradictions et formule la réponse finale.
Différents modèles peuvent se compléter : l’un est plus fort en programmation, un autre en rédaction analytique, un troisième en recherche de solutions alternatives. Avec un processus bien construit, plusieurs évaluations indépendantes permettent de révéler les contradictions, d’élargir l’éventail des facteurs pris en compte et de produire un résultat plus substantiel.
Cependant, travailler avec plusieurs modèles ne garantit pas l'exactitude. Plusieurs modèles peuvent répéter la même erreur. Ils peuvent également s’appuyer sur des données sources insuffisantes, obsolètes ou mal interprétées. Dans les situations critiques, une vérification par rapport à des documents primaires, à des données objectives et, le cas échéant, à une personne dûment qualifiée est nécessaire.
Nous considérons la multi-intelligence non pas comme un moyen magique d’éliminer les erreurs mais comme un outil permettant d’améliorer la qualité de l’analyse et d’organiser des vérifications supplémentaires. Il peut être particulièrement utile pour préparer des solutions techniques, programmer, analyser des contrats complexes, comparer des offres commerciales, planifier des stratégies et effectuer des recherches. Pour des tâches vraiment importantes, il vaut mieux pouvoir consulter plusieurs systèmes intelligents indépendants plutôt que de dépendre d’une seule réponse.
Notre vision du futur de l’intelligence artificielle
Nous pensons que ce qui comptera de plus en plus n'est pas l'accès à un modèle unique mais la capacité de combiner plusieurs systèmes en une seule infrastructure gérée. L'intelligence artificielle locale connaîtra le contexte de votre entreprise, utilisera les sources d'informations autorisées et aidera à organiser les flux de travail. Les modèles cloud fourniront des fonctionnalités supplémentaires pour les tâches complexes. Différents systèmes intelligents seront capables d’analyser un problème de manière indépendante, de vérifier les solutions proposées et de compléter les résultats de chacun, tandis que l’utilisateur interagira principalement avec son propre assistant intelligent.
Dans l’architecture idéale, ce qui compte le plus n’est pas le fournisseur d’un modèle particulier mais le propriétaire du système intelligent et de ses tâches. Les services cloud peuvent être modifiés, les modèles comparés et les outils les plus adaptés choisis. L'intelligence artificielle cesse d'être un service entièrement dépendant d'un seul fournisseur distant et devient votre propre infrastructure que vous pouvez développer.
Le renseignement local assure le contrôle. L'intelligence du cloud étend les capacités. La multi-intelligence les combine en un seul système.
Choisissez votre coffret CLARYEL
Avez-vous besoin d’acheter immédiatement un ordinateur local puissant ?
Non. Nous pensons qu’il faut partir de tâches réelles et du budget du client. Toutes les petites entreprises n’ont pas besoin d’une infrastructure informatique coûteuse dès le premier jour. L'intelligence locale peut être introduite étape par étape.
Au départ, un système qui assure le traitement de base des documents, la recherche intelligente, le travail avec les connaissances internes et les demandes principales suffit. Des tâches particulièrement complexes peuvent être envoyées à des modèles externes après un filtrage de données approprié. Lorsque la charge de travail augmente, vous pouvez envisager de mettre à niveau votre propre matériel. L’entreprise n’a donc pas à choisir entre une première solution abordable et la possibilité d’une croissance future.
Trois niveaux d'intelligence locale avec CLARYEL
CLARYEL propose plusieurs niveaux d'ordinateurs IA locaux pour différents besoins et budgets. Les spécifications actuelles, les prix, les configurations et les conditions d'achat sont publiées dans le catalogue CLARYEL.
Niveau 1 : un début abordable
999 € TVA incluse
Pour les entreprises et les professionnels qui souhaitent disposer de leur propre intelligence locale sans un investissement initial important. Il vous permet de démarrer avec des modèles locaux, de travailler avec des documents, d'organiser la recherche dans les informations internes et d'utiliser les fonctions principales d'un assistant intelligent. Il peut être combiné avec des services cloud abordables pour les tâches nécessitant des capacités supplémentaires : une façon judicieuse de commencer sans attendre le budget pour la configuration supérieure.
Pour les entreprises qui ont besoin d'une plateforme informatique plus moderne, de nouveaux composants, de plus d'espace pour se développer et travailler à plusieurs. Il peut devenir l’ordinateur central d’IA local du bureau, pour la recherche interne, le traitement des documents, les agents intelligents et l’automatisation des flux de travail. Les performances peuvent ensuite être augmentées dans les limites du matériel, ou vous pouvez passer à un niveau supérieur.
Niveau 3 : infrastructure intelligente locale puissante
à partir de 7 000 € TVA incluse
Pour les charges de travail plus exigeantes : les organisations qui ont besoin de plus de puissance de calcul, d'un travail multi-utilisateurs plus sérieux ou de tâches spécialisées. La configuration est choisie en fonction d'exigences spécifiques. Des systèmes de différents niveaux peuvent être utilisés ensemble au sein d’une même architecture.
Nous recommandons de traiter l’adoption comme une séquence d’étapes.
Étape 1. Votre propre renseignement local
L'entreprise installe un système local et commence à l'utiliser pour les flux de travail de base. Les utilisateurs, les droits d'accès et les catégories de documents sont définis. Votre propre base de connaissances est créée et les utilisateurs s'habituent à se tourner vers l'assistant intelligent dans leur travail quotidien.
Étape 2. Connexion de modèles externes abordables
Lorsque des tâches nécessitent des capacités intelligentes supplémentaires, des services cloud adaptés sont connectés : des forfaits économiques, des options gratuites disponibles ou des connexions programmatiques avec un budget contrôlé. Les conditions d’utilisation commerciale et de traitement des données du fournisseur doivent être prises en compte. Le système local reste responsable de l'acheminement des demandes et de l'application de vos règles de traitement des informations.
Étape 3. Développer votre propre base informatique
À mesure que l’utilisation augmente, il devient clair quelles opérations sont les moins chères et les plus pratiques à exécuter localement. L'entreprise peut augmenter les performances du système, ajouter de nouveaux modèles et étendre les automatisations internes. Les documents et connaissances accumulés restent partie intégrante de votre propre infrastructure.
Étape 4. Architecture multimodèle professionnelle
Un système local puissant et plusieurs modèles externes, chacun connecté pour des tâches adaptées : analyse, programmation, génération de documents, recherche de solutions alternatives et recoupement des résultats. Le renseignement local devient le coordinateur central de tout le travail.
Il ne s'agit pas d'un point final obligatoire pour chaque utilisateur. Mais pour les organisations qui utilisent intensivement l’intelligence artificielle, cela peut constituer une direction naturelle de développement.
Pourquoi les grandes et petites entreprises ont besoin de la même philosophie
La taille d’une entreprise affecte la puissance de calcul requise, mais pas la nécessité de contrôler les informations. Un petit cabinet comptable peut détenir des données confidentielles sur des dizaines de clients. Un cabinet d’avocats travaille avec des documents et des circonstances qui nécessitent une attention particulière. Une société d'ingénierie conserve ses propres solutions techniques. Une société commerciale détient des données sur les clients, les fournisseurs, les prix et les achats. Un fabricant accumule de la documentation de production et des connaissances internes.
Même une petite entreprise peut détenir des informations d’une valeur bien supérieure à celle du matériel informatique qu’elle utilise. C’est pourquoi votre propre renseignement local ne doit pas être considéré uniquement comme un outil réservé aux grandes entreprises. Nous pensons que les infrastructures intelligentes contrôlées devraient devenir accessibles aux entreprises de toutes tailles.
Pourquoi CLARYEL adopte cette démarche
Chez CLARYEL nous ne considérons pas l'intelligence artificielle comme un programme à part que l'utilisateur ouvre plusieurs fois par jour. Notre objectif est de l’intégrer au quotidien de l’entreprise. C'est pourquoi nous proposons nos propres ordinateurs locaux avec des logiciels préparés et un espace pour un développement ultérieur.
Le traitement de base et le travail avec les connaissances de l’entreprise peuvent avoir lieu sur le matériel du client. Lorsqu'une intelligence supplémentaire est nécessaire, des modèles externes peuvent être connectés via les mécanismes de contrôle et de filtrage prévus. L'utilisateur peut développer le système étape par étape, étendre la gamme de tâches et connecter de nouveaux outils intelligents.
Nous ne promettons pas une sécurité absolue, des modèles sans erreur ou une conformité automatique à la loi. Notre tâche est de proposer une architecture dans laquelle le contrôle de l’information, la sécurité technique et l’utilité pratique de l’intelligence artificielle sont considérés ensemble.
Par où commencer aujourd'hui
Vous n'avez pas besoin d'attendre le budget pour l'ordinateur local le plus puissant. Vous n’êtes pas obligé d’acheter de nombreux abonnements cloud coûteux. Et vous n’avez pas besoin d’essayer d’automatiser l’ensemble de l’entreprise dès le départ.
Commencez par analyser des tâches réelles. Quels documents sont utilisés quotidiennement ? Quelles opérations prennent trop de temps ? Quelles informations ne doivent pas être transmises inutilement à des services tiers ? Quelles tâches peuvent être réalisées localement ? Quand est-il utile de connecter des modèles externes plus puissants ?
Ensuite, vous pouvez choisir une configuration adaptée. Pour une petite entreprise, le niveau d’entrée peut être un point de départ pratique. Un bureau en pleine croissance peut préférer un système moderne avec de la place pour s'étendre. Les entreprises ayant une charge informatique élevée peuvent avoir besoin d'une configuration personnalisée. Vous n’êtes pas obligé de commencer avec des dépenses maximales. Vous devez commencer avec la bonne architecture.
Conclusion : votre intelligence artificielle doit appartenir à votre infrastructure numérique
Nous sommes convaincus que votre propre intelligence locale constitue la base stratégique idéale pour les entreprises qui souhaitent utiliser activement l’intelligence artificielle tout en gardant le contrôle de leurs informations. Les modèles cloud ouvrent des possibilités exceptionnelles, et il n’est pas nécessaire d’y renoncer. Au contraire, ils doivent être utilisés de manière judicieuse, économique et dans le cadre des règles établies en matière de traitement de l’information.
L’approche la plus prometteuse consiste à combiner les deux. Votre propre système local devient le centre intelligent de votre entreprise. Les modèles cloud étendent ses capacités. Plusieurs modèles indépendants permettent d’explorer plus en profondeur des questions complexes et de vérifier davantage les décisions. Les documents, les droits d'accès et la gestion des informations restent sous votre contrôle.
L’avenir appartient à la multi-intelligence : intelligence locale + modèles cloud + un système managé. CLARYEL est votre propre intelligence artificielle qui peut utiliser les capacités de l'ensemble du monde intelligent.
Commencez avec votre propre IA. Développez-vous avec les meilleurs au monde.
Vos données. Votre infrastructure. Votre choix d'intelligence.
Les prix, les fonctionnalités, les politiques de conservation des données et les conditions du fournisseur peuvent changer. Avant de connecter un service externe, vérifiez les conditions en vigueur et si elles s'appliquent à votre utilisation spécifique.
