IA privée : quand l’intelligence artificielle doit rester sous contrôle

Derrière l'enthousiasme autour de l'IA générative, une question revient de plus en plus souvent côté entreprises : que fait-on de nos données ? C'est à cette question (parmi d'autres) que nous avons répondu lors du dernier épisode de notre podcast, avec l'éclairage de Sanida Tang, Solution Engineer Manager chez Cloudera.

L'IA privée, qu'est ce que c'est ?

Avant d'entrer dans le vif du sujet, un constat s'impose : aujourd'hui, on met le mot IA sur beaucoup de choses. Certaines existent depuis longtemps (machine learning, modèles statistiques…) mais l'explosion de l'IA générative a clairement changé la donne. Le sujet est devenu beaucoup plus visible… et parfois un peu flou.

Sur le terrain, côté entreprises, on voit surtout émerger une IA pensée pour des cas d'usage concrets, intégrée aux processus métiers et aux contraintes réelles des organisations.

L'IA Privée s'inscrit dans cette continuité, en ajoutant une dimension clé : la maîtrise totale de l'environnement dans lequel l'IA est déployée.

L'objectif de l'IA privée c'est quoi ? Permettre à une entreprise de mettre en œuvre des projets d'intelligence artificielle dans un cadre contrôlé de bout en bout aussi bien sur le plan technique que réglementaire.

Concrètement, cette approche repose sur trois piliers fondamentaux :

• La maîtrise de l'infrastructure : savoir où tournent les modèles, sur quels environnements et avec quels composants.
• La gouvernance des données : définir qui accède à quelles données, avec quels droits et dans quel contexte.
• Le respect des contraintes réglementaires : RGPD, souveraineté des données, confidentialité, propriété intellectuelle.

IA privée ≠ tout en on-premise

On associe souvent IA privée à un grand silo fermé, hébergé uniquement « chez soi ». En réalité, c'est plus nuancé.

Une IA privée peut être déployée :

• On-premise
• Dans un cloud souverain
• En environnement hybride, combinant cloud public et infrastructures privées

L'enjeu n'est pas tant l'endroit que le niveau de contrôle. Ce qui compte, c'est que les données ne soient ni réutilisées, ni exposées, ni sorties du périmètre défini par l'entreprise.

Vous vous posez des questions sur le déploiement de votre application ? Retrouvez nos conseils dans notre podcast Cloud Vs on premise !

Private AI : pour qui ?

Historiquement, ce sont surtout les grands comptes qui se sont positionnés en premier sur les sujets de Private AI :

• Banque et finances
• Secteur public (ministères, administrations)
• Santé, pharmacie, recherche & développement

Dans ces secteurs, la donnée est au cœur de l'activité. Elle est à la fois critique, sensible et fortement réglementée, ce qui impose un niveau de maîtrise élevé sur son exploitation.

Dans la pratique, le périmètre ne s'arrête pas à ces seules organisations. Ces acteurs s'appuient sur tout un écosystème de partenaires, de sous-traitants et de prestataires, qui doivent eux aussi composer avec les mêmes exigences de sécurité, de confidentialité et de conformité.

Résultat : le besoin de Private AI s'étend progressivement, y compris vers des structures plus modestes, dès lors qu'elles manipulent des données sensibles ou qu'elles interviennent dans des chaînes de valeur réglementées.

Private AI : et la question du coût, alors ?

C'est souvent la première inquiétude qui ressort lors des échanges avec les entreprises :

« Une IA privée, c'est forcément beaucoup plus cher, non ? »

Et franchement, on ne peut pas vous en vouloir de le penser. Mais la réponse mérite d'être nuancée. Oui, un surcoût peut exister, mais il doit être analysé au regard des enjeux adressés.

L'IA privée s'éloigne du modèle très mutualisé du cloud public. En contrepartie, elle apporte des garanties fortes sur des sujets clés comme la sécurité des données, la conformité réglementaire ou encore la souveraineté.

Dans les faits, l'approche la plus pertinente reste souvent progressive :

1. Démarrer par un MVP, généralement sur des environnements plus souples, comme le cloud public
2. Observer l'usage réel : volumes, coûts, adoption et valeur métier
3. Basculer vers une IA privée une fois le cas d'usage validé et maîtrisé

Certaines entreprises vont plus loin en s'appuyant sur des données synthétiques pour mener leurs premiers tests. Cela permet d'évaluer la pertinence des modèles sans exposer de données sensibles dès les premières phases du projet.

Quelques cas d'usage concrets de l'IA privée

Lors de l'échange, Sanida a partagé plusieurs exemples de projets menés autour de la Private AI. Ils ont un point commun : ce sont des cas d'usage très concrets, pensés pour répondre à des besoins métiers précis, loin des expérimentations gadget.

Assistance au développement

Dans le secteur bancaire, un acteur basé en Asie a mis en place un agent d'auto-complétion destiné à ses équipes de développement.\nL'objectif : accélérer la production de code tout en restant dans un cadre entièrement maîtrisé.

Avec le recul, les équipes ont mesuré un gain de productivité de l'ordre de 20 %, un chiffre suffisamment significatif pour justifier le déploiement à grande échelle.

Analyse des interactions clients

Autre exemple évoqué : l'analyse automatique des échanges entre conseillers et clients.\nIci, l'IA n'a pas vocation à remplacer l'humain, mais à l'assister.

Le système analyse les conversations, en produit un résumé et évalue le ressenti du client à partir du contenu et de la tonalité des échanges.\nCe type d'approche permet notamment de réduire d'environ 10 % le temps de traitement des dossiers, tout en améliorant la compréhension de la satisfaction client.

Analyse documentaire à grande échelle

Dernier cas d'usage partagé : l'analyse de documents volumineux, comme des bilans comptables de plusieurs centaines de pages.

Grâce à un travail de fine-tuning et à une forte contextualisation métier, les consultants s'appuient sur l'IA pour identifier rapidement les informations clés, structurer leur analyse et gagner du temps sur les tâches les plus chronophages.

Dans certains cas, les équipes ont constaté jusqu'à 95 % de temps gagné sur la phase de lecture et de synthèse, tout en conservant un contrôle humain sur les conclusions produites.

Pas de data, pas de chocolat

Un point revient presque systématiquement dans les échanges avec les entreprises :

« On veut faire de l'IA… mais nos données sont un peu partout. »

Ce constat n'a rien de nouveau. Il existait déjà à l'époque du Big Data, et il reste pleinement d'actualité aujourd'hui. Les technologies ont évolué, les usages aussi, mais la donnée reste un sujet complexe, souvent dispersé, hétérogène et rarement prête à l'emploi.

La réalité est assez simple : sans données, il n'y a pas d'IA. Et sans données de qualité, il n'y a pas d'IA fiable, encore moins exploitable à l'échelle d'une entreprise. Les outils peuvent aider (data lakes, lakehouse, formats de tables modernes comme Iceberg..) mais ils ne règlent pas tout.

La qualification de la donnée reste un travail progressif, profondément métier, qui demande de la connaissance du contexte, des règles de gestion et des usages réels. C'est un effort dans le temps, rarement spectaculaire, mais absolument structurant pour la suite.

L'IA n'est pas magique. Elle ne corrige pas les faiblesses d'un socle data mal maîtrisé. En revanche, elle amplifie ce qu'on lui fournit. Bien préparée, elle devient un véritable levier de valeur. Mal préparée, elle ne fait que rendre les problèmes plus visibles.

Pour rentrer plus en profondeur dans le sujet, on vous conseille d'écouter directement le podcast avec Sanida !