De la puissance à la prudence : l'essor discret de l'IA privée
Alors que l'intelligence artificielle continue de gagner en sophistication, les dirigeants d'aujourd'hui s'efforcent de trouver le juste équilibre entre innovation et sécurité.
Alors que l’intelligence artificielle continue de gagner en sophistication, les dirigeants d’aujourd’hui s’efforcent de trouver le juste équilibre entre innovation et sécurité.
Car à l’heure où gouvernements et entreprises veulent exploiter le potentiel de l’IA, la protection des données s’impose comme une priorité absolue. Les modèles d’IA reposent sur l’analyse de vastes volumes d’informations pour détecter des schémas et formuler des prédictions mais les données privées utilisées pour les entraîner peuvent aussi être exposées à des risques de détournement.
Propriété intellectuelle, informations clients, données sensibles : les enjeux sont considérables.
Pour y répondre, de plus en plus d’acteurs se tournent vers l’IA privée, une approche qui permet de tirer parti de la puissance de l’intelligence artificielle tout en conservant la maîtrise et la confidentialité des données.
L’IA privée et l’IA publique ne s’opposent pas : elles se complètent, selon les besoins. Là où les modèles publics offrent évolutivité et accessibilité, les modèles privés s’imposent dans les environnements les plus sensibles, comme la défense, l’aéronautique ou la santé, où la sécurité nationale et la confidentialité des données sont cruciales.
Cinq bénéfices clés de l’IA privée
1. Répondre aux exigences réglementaires
À une époque où la protection de la vie privée et la sécurité des données sont au cœur des préoccupations des gouvernements et des entreprises, l’un des principaux moteurs de l’adoption de l’IA privée réside dans la conformité réglementaire. C’est particulièrement vrai pour les secteurs fortement encadrés, comme l’aérospatial, en interaction constante avec l’armée, les agences de renseignement ou les sous-traitants gouvernementaux.
Un exemple : une grande agence spatiale européenne a mis en place une plateforme d’IA évolutive pour améliorer l’efficacité de ses services internes. Basée sur un modèle de langage européen hébergé localement dans son centre de données, cette solution permet d’exploiter de vastes volumes de données et de documents tout en garantissant la sécurité et la conformité des informations traitées.
2. Garder le contrôle sur les données sensibles et propriétaires
L’un des grands atouts de l’IA privée est de maintenir la souveraineté des données.
Plutôt que d’envoyer leurs informations internes dans des modèles publics, les entreprises peuvent définir leurs propres garde-fous et maîtriser les flux de données au sein de leurs systèmes d’IA.
C’est le choix du groupe portugais MEO, principal opérateur télécom du pays.
Face à la complexité croissante des réglementations, son service juridique consacrait d’innombrables heures à examiner des volumes de documents confidentiels pour répondre aux demandes des autorités.
La mise en place d’un assistant d’IA interne a permis d’automatiser l’extraction et la standardisation des informations nécessaires aux réponses réglementaires, tout en préservant la confidentialité des données.
3. Renforcer la confiance des clients et des partenaires
Montrer son engagement envers la confidentialité et la sécurité des données est devenu un levier essentiel de confiance, notamment dans les secteurs manipulant des informations critiques. C’est le cas notamment du secteur des infrastructures, où la construction, l’entretien et la maintenance d’actifs critiques comme les routes, les ponts ou les aéroports touchent directement à la sécurité publique.
Ferrovial, groupe espagnol d’infrastructures, a, par exemple, déployé une plateforme d’IA générative capable d’orchestrer plusieurs agents intelligents pour optimiser la sécurité et l’efficacité de ses opérations internes.
Cette approche a permis d’améliorer la performance opérationnelle tout en garantissant la confidentialité des données de ses 24 000 collaborateurs, une exigence incontournable pour un acteur impliqué dans des projets d’infrastructures critiques.
4. Gagner en avantage concurrentiel
Développer et déployer ses propres systèmes d’IA en interne peut devenir un véritable différenciateur stratégique. En exploitant leurs données de manière sécurisée et optimisée, les entreprises gagnent en rapidité, en pertinence et en compétitivité.
C’est le pari de Ventia, un acteur clé des services d’infrastructure en Australie et en Nouvelle-Zélande.
Pour réduire le temps et les ressources consacrés à la préparation de ses appels d’offres, l’entreprise a conçu une solution de GenAI, baptisée Tendia, entraînée sur ses propres archives de soumissions.
Basée sur un cadre RAG (Retrieval-Augmented Generation), cette IA est entraînée sur les archives de soumissions de l’entreprise. Elle permet désormais à ses équipes de formuler des réponses en quelques secondes, sans compromettre la confidentialité des données internes.
Un gain de temps qui libère les équipes pour se concentrer sur l’essentiel : rédiger des propositions plus créatives et compétitives.
5. Réduire les erreurs et améliorer la qualité des données
Dans certains cas, l’objectif premier de l’IA privée n’est pas tant de protéger des données confidentielles que de structurer et rendre accessibles de vastes collections de données publiques.
C’est notamment le cas du ministère italien de la Culture, qui a développé un agent d’IA facilitant l’accès aux documents du patrimoine culturel via un portail unique reliant plus de 6 500 bibliothèques.
Grâce à la technologie GraphRAG et à une architecture de connaissances interconnectées, le système peut restituer des informations précises sur des objets culturels ou des événements historiques, avec des réponses vérifiables et sourcées. Hébergée dans un environnement sécurisé et souverain, la solution garantit que les données culturelles de l’Italie restent sur le territoire national.
L’IA privée, une voie responsable pour l’avenir
Alors que les gouvernements et les entreprises accélèrent leurs investissements dans l’intelligence artificielle, la confidentialité des données s’impose comme un pilier de confiance et de résilience. En combinant innovation et protection des données, cette approche ouvre la voie à une utilisation de l’IA à la fois responsable, performante et durable.