
Déploiement de système d’IA souverain et contextualisé (RAG, LLM…)
Utiliser l’IA sur vos données est un défi de sécurité et de pertinence ? Nous déployons un système d’IA souverain et contextualisé qui exploite vos données en toute confidentialité, offrant des réponses précises et basées sur votre contexte métier.
- Data
- Process opérationnels

Déployer un système d’IA (RG, LLM…) vous intéresse ?
Description de la prestation
Les grands modèles de langage (LLM) ont révolutionné l’accès à l’information et la génération de contenu, mais leur utilisation directe avec vos données sensibles pose des défis majeurs en termes de sécurité, de confidentialité et de pertinence contextuelle. Comment permettre à une IA de répondre précisément aux questions de vos collaborateurs ou de vos clients en s’appuyant sur votre documentation interne (rapports, procédures, fiches produits…) sans jamais exposer ces informations sensibles à l’extérieur ? Comment éviter les « hallucinations » des modèles génériques et garantir des réponses basées sur la réalité de votre entreprise ?
Notre service de Déploiement d’IA Souveraine et Contextualisée répond précisément à ces enjeux. Nous construisons et déployons des systèmes d’Intelligence Artificielle qui fonctionnent avec vos données, chez vous ou dans un environnement cloud sécurisé sous votre contrôle, garantissant ainsi une souveraineté et une confidentialité totales.
La clé de cette approche réside souvent dans l’utilisation d’architectures avancées comme le Retrieval Augmented Generation (RAG). Au lieu de simplement « demander » à un LLM généraliste, le système RAG commence par rechercher des informations pertinentes dans votre base de connaissances interne (documents, bases de données) en réponse à une question ou une requête. Les extraits d’informations pertinents sont ensuite fournis au LLM comme contexte supplémentaire, lui permettant de générer une réponse précise, factuelle et ancrée dans la réalité de votre entreprise, tout en réduisant drastiquement le risque d’erreurs ou d’informations non pertinentes.
Le déploiement d’une IA souveraine et contextualisée vous permet de transformer vos vastes réservoirs de données internes, souvent sous-exploités, en une ressource stratégique accessible via des interfaces conversationnelles intuitives. C’est un levier puissant pour améliorer la productivité des équipes, accélérer l’accès à l’information stratégique, renforcer la satisfaction client (grâce à des réponses rapides et précises) et prendre des décisions éclairées basées sur vos informations.
Livrables
À l’issue de notre mission, vous recevez les éléments suivants :
FAQ
Qu’est-ce que le RAG (Retrieval Augmented Generation) et pourquoi est-ce important pour mes données internes ?
Le RAG est une technique qui permet à un modèle de langage (LLM) d’aller chercher des informations pertinentes dans une base de connaissances externe (vos données internes) avant de générer une réponse. C’est crucial pour garantir que le LLM s’appuie sur des faits issus de votre entreprise et non sur ses connaissances générales potentiellement obsolètes ou inexactes, tout en maintenant la confidentialité de vos données.
Qu’entend-on par système d’IA « souverain » ?
Un système d’IA souverain signifie que les données utilisées pour l’inférence (poser des questions, obtenir des réponses) restent dans un environnement que vous contrôlez entièrement (vos serveurs, votre cloud privé, une instance dédiée et sécurisée), sans transiter par des services tiers dont vous ne maîtrisez pas la gestion des données.
Mes données internes sont-elles sécurisées avec un tel système ?
Oui, la sécurité et la souveraineté sont au cœur de cette offre. Les données restent dans votre environnement. L’architecture RAG est conçue pour interroger un index de vos données sans que le LLM lui-même n’ait un accès persistant ou ne stocke ces informations au-delà du contexte immédiat de la requête.
Quel type de données internes peut être utilisé ?
Une grande variété : documents (PDF, Word, Excel, présentations), bases de données, emails, rapports, transcription de réunions, etc. L’important est de les rendre accessibles et structurées pour l’indexation.
Quels sont les cas d’usage typiques de cette technologie ?
Assistant virtuel interne (répondre aux questions RH, IT, procédures…), base de connaissances client interactive (support, FAQ évoluée), aide à la décision basée sur l’analyse de documents internes, résumé automatique de rapports, veille concurrentielle interne.
Avons-nous besoin d’avoir un LLM en interne ?
Pas nécessairement. Nous pouvons travailler avec des modèles open source déployés dans votre environnement ou utiliser des API de modèles commerciaux si votre politique de sécurité le permet, en nous assurant que les données sensibles ne quittent pas votre système via l’architecture RAG. Le choix dépendra de vos contraintes et objectifs.

Déployer un système d’IA (RG, LLM…) vous intéresse ?
Derrière ce service, vos 4 sherpas du numérique pour vous guider.

Fabien Serra

Sylvain Plo

Maëlle Montineri
