IA souveraine : pourquoi vos données ne doivent pas finir chez un GAFAM
L'IA est partout. Mais où sont vos données ?
Depuis quelques années, l'intelligence artificielle s'est installée dans le quotidien des entreprises et des institutions. Résumer un rapport, analyser un contrat, répondre à des questions complexes : les outils sont là, ils sont puissants, et ils sont souvent gratuits ou peu coûteux. Difficile de résister.
Pourtant, pour un dirigeant d'hôpital, de cabinet d'avocats, d'établissement financier ou d'une collectivité publique, une question s'impose avant toute chose : où vont les données que je fournis à cet outil ?
La réponse, dans la grande majorité des cas, est inconfortable.
Ce que "souverain" veut dire concrètement
Le mot "souveraineté" peut sembler abstrait. Voici ce qu'il recouvre en pratique, quand on parle d'IA :
Où est hébergé le modèle ? Un modèle d'IA tourne sur des serveurs. Si ces serveurs sont aux États-Unis, en Irlande ou en Asie, votre fournisseur — et potentiellement les autorités de ces pays — peut y avoir accès.
Où sont stockées vos données ? Chaque fois que vous envoyez un document, une question, un dossier à un service d'IA en ligne, ces données transitent et sont souvent conservées.
Qui peut les lire, les utiliser, les analyser ? Certains éditeurs se réservent le droit d'utiliser vos échanges pour améliorer leurs modèles. Ce que vous pensez être une conversation privée devient une donnée d'entraînement.
Sous quelle juridiction ? Le droit américain (CLOUD Act, notamment) permet aux autorités américaines d'accéder aux données d'entreprises américaines, même si ces données sont hébergées en Europe.
Une IA souveraine, c'est un modèle hébergé sur un territoire maîtrisé, dont les données ne sortent pas, dont vous restez l'unique propriétaire, et qui opère dans un cadre juridique connu et respecté — en premier lieu le RGPD.
Les risques concrets d'une IA non souveraine
On parle beaucoup de performance et de coût. On parle peu de risque. Pourtant les risques sont réels et documentés.
La confidentialité des données. Un dossier médical, un contrat en cours de négociation, un audit financier : ces informations ont une valeur. Les transmettre à un service cloud dont les conditions générales vous autorisent à peine à comprendre ce qui se passe avec vos données, c'est accepter une exposition que peu d'organisations seraient prêtes à assumer si elles la formulaient clairement.
La conformité RGPD. Le règlement européen est explicite : le traitement de données personnelles — et a fortiori de données de santé — doit être encadré, tracé, sécurisé. Utiliser un outil grand public pour traiter ce type de données expose votre organisation à des risques réglementaires sérieux.
Le secret des affaires. Pour les cabinets juridiques, les banques, les industriels : la confidentialité n'est pas une option, c'est un engagement envers les clients. Une fuite — même involontaire — peut avoir des conséquences irréversibles.
Le ré-entraînement sur vos données. Certains services utilisent vos entrées pour améliorer leur modèle. Autrement dit, la stratégie que vous décrivez, les questions que vous posez, les documents que vous partagez peuvent alimenter un système qui servira demain vos concurrents.
La dépendance technologique. Si votre organisation devient dépendante d'un outil dont vous ne maîtrisez pas les évolutions de prix, de disponibilité ou de politique d'utilisation, vous perdez une partie du contrôle sur votre propre activité.
Pourquoi c'est encore plus critique dans certains secteurs
Dans la santé, les données traitées sont parmi les plus sensibles qui existent. Le secret médical est un impératif légal et éthique. Un hôpital qui utilise un outil IA grand public pour analyser des dossiers patients prend un risque juridique, mais aussi un risque de confiance — envers ses patients, envers ses soignants.
Dans la finance, les obligations réglementaires (ACPR, AMF, Bâle…) imposent une traçabilité et une maîtrise des données. Les informations sur les clients, les portefeuilles, les transactions ne peuvent pas transiter par des infrastructures non auditées.
Dans le juridique, le secret professionnel est absolu. Un avocat ou un notaire ne peut pas sous-traiter, même indirectement, la confidentialité de ses dossiers à un prestataire américain dont les pratiques d'hébergement restent opaques.
Dans le secteur public, la souveraineté numérique est une question politique autant que technique. Les collectivités, les ministères, les établissements publics sont attendus sur leur exemplarité en matière de protection des données des citoyens.
LLM vertical vs généraliste : le bon outil pour le bon contexte
Les grands modèles généralistes — ceux que tout le monde utilise — sont entraînés sur des milliards de documents issus d'internet. Ils sont impressionnants. Mais ils ont deux limites majeures dans un contexte professionnel sensible.
Ils ne connaissent pas votre domaine en profondeur. Un modèle généraliste peut répondre à une question médicale ou juridique de manière apparemment convaincante, mais sans la précision ni la fiabilité qu'exige un usage professionnel.
Vous n'avez pas la main sur eux. Vous ne savez pas ce qu'ils ont appris, comment ils évoluent, ni ce qu'ils font de vos données.
Un LLM vertical — c'est-à-dire un modèle d'IA spécialisé sur un domaine précis — répond à ces deux problèmes. Il est entraîné sur des données sectorielles pertinentes, validées, maîtrisées. Il est déployé dans un environnement sécurisé, sous votre contrôle ou sous celui d'un partenaire de confiance. Et souvent, il est plus pertinent qu'un généraliste sur les cas d'usage qui vous intéressent vraiment.
L'exemple de Saana : un LLM médical souverain en action
Saana est un LLM vertical dédié à la médecine. C'est un modèle souverain : les données restent hébergées en France, elles ne sortent pas des infrastructures maîtrisées, et le système est conçu pour respecter les contraintes réglementaires du secteur de la santé.
Saana est déjà utilisé par des hôpitaux à Montpellier. Une application concrète : transformer le contenu éducatif produit par les équipes cliniques pour le rendre accessible et compréhensible aux patients. L'information médicale est souvent dense, technique, difficile à s'approprier pour quelqu'un qui n'est pas professionnel de santé. L'IA permet de la reformuler, de l'adapter, sans que les données des patients ne quittent le système de l'établissement.
C'est un exemple de ce que l'IA souveraine rend possible : de la valeur réelle, au service des utilisateurs, sans sacrifier la sécurité ni la conformité.
En tant que CTO de Saana, Dibrilou Diagne porte cette conviction depuis le départ : l'IA n'est utile dans les secteurs sensibles que si elle est digne de confiance. Et la confiance, ça se construit — avec de la rigueur technique, du bon sens réglementaire, et une connaissance fine du terrain.
Comment mettre ça en place sans expertise interne
La bonne nouvelle, c'est que vous n'avez pas besoin d'une équipe de data scientists pour bénéficier d'une IA souveraine adaptée à votre secteur.
Ce que font les organisations qui réussissent ce virage, c'est déléguer la complexité technique tout en gardant le contrôle stratégique. Elles s'appuient sur un partenaire qui comprend à la fois la technologie et les enjeux métier, qui sait traduire un besoin opérationnel en solution concrète, et qui garantit que les données restent là où elles doivent être.
C'est exactement le positionnement de Twenty : l'expertise d'un grand groupe, la proximité d'un partenaire. Avec 11 ans d'expérience en IT et des missions dans des environnements exigeants — MGEN, Air Liquide, secteur de la santé — la démarche est rodée : écouter ce dont vous avez besoin, construire ce qui fait sens, et vous laisser maître de vos données et de vos décisions.
Plus de 350 personnes formées, dont une cinquantaine en IA, témoignent d'une approche qui allie transmission et action.
La souveraineté n'est pas un luxe, c'est une condition de confiance
Utiliser l'IA sans se poser la question de la souveraineté, c'est un peu comme signer un contrat sans en lire les clauses. On se dit que ça ira — jusqu'au jour où ça ne va pas.
Pour les secteurs qui manipulent des données sensibles, la question n'est pas "est-ce qu'on peut se permettre de faire de l'IA souveraine ?" mais "peut-on se permettre de faire autrement ?"
La technologie existe. Les cas d'usage sont concrets. Les risques sont documentés. Ce qu'il manque souvent, c'est un partenaire capable de relier tout ça à votre réalité opérationnelle — et de vous accompagner sans vous noyer dans la complexité.
Parlons de votre projet
Vous dirigez une organisation dans un secteur sensible et vous vous interrogez sur l'IA ? Vous avez un projet en tête mais vous ne savez pas par où commencer ? Ou vous avez déjà commencé et vous voulez vous assurer que vous êtes sur la bonne voie ?
Dibrilou Diagne est disponible pour en discuter, sans engagement, avec l'objectif de vous aider à y voir plus clair.
- WhatsApp : +33 6 34 42 50 56
- Email : contact@twentyconsultancy.com