IA locale & RGPD

Des modèles utiles,
sans fuite de données.

Certaines données ne doivent pas partir dans une API opaque. On conçoit des architectures locales ou maîtrisées, avec logs, accès et limites claires.

Ce qu’on construit

Scope

Choix entre local, serveur dédié, cloud privé ou API encadrée selon les contraintes, le volume et le niveau de risque.

Mistral, Llama, Qwen, embeddings locaux, reranking, RAG. On choisit pour le cas d’usage, pas pour le nom du modèle.

Recherche dans vos corpus, citations, limites de contexte, séparation des sources et contrôle des réponses.

Logs, gestion des droits, conservation, tests de fuite, politique de validation et documentation utilisable par les équipes.

Pas de grand tunnel

01

On regarde quelles données circulent, qui doit y accéder, ce qui peut sortir et ce qui doit rester fermé.

02

On teste plusieurs options sur des cas réels : qualité, latence, coût machine, facilité d’exploitation.

03

On installe seulement l’infrastructure nécessaire, avec monitoring et procédures de rollback.

04

On laisse une architecture compréhensible, des règles d’usage et les limites connues.

Livrables

Prototype local ou architecture cible

Comparatif modèles et coûts

Pipeline RAG si nécessaire

Documentation sécurité et exploitation

Envoyez le contexte, même brut. Je réponds avec une première lecture du sujet et une façon simple de tester.