Par Sebastiaan Hoogeveen | 23 août 2026 | temps de lecture : 2 minutes
Pour de nombreuses entreprises, le train de l’IA file à toute allure. Beaucoup d’entre elles choisissent, par exemple, d’utiliser Copilot pour assister leur personnel grâce à l’IA. Parallèlement, de nombreuses entreprises interdisent à leurs employés de partager des informations sensibles avec des modèles de langage grand public (LLM), car ces informations risqueraient sinon d’être divulguées à des tiers.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Mais comment alors mettre en œuvre l’IA en toute sécurité au sein d’une entreprise ? Idéalement, les employés devraient pouvoir consulter rapidement et de manière fiable des informations d’entreprise, sans que des données sensibles ne quittent l’entreprise. Cette problématique n’est généralement pas résolue en entraînant un modèle sur des documents internes (ce qui est coûteux et ne fournit pas de réponses fiables et vérifiables). On utilise plutôt la technologie RAG (Retrieval-Augmented Generation) : les documents internes sont rendus consultables, et lorsqu’une question est posée, le système extrait les passages pertinents pour les fournir comme contexte à un modèle linguistique.
Recherche locale, formulation externe : la solution hybride
Pour cette recherche, il est possible d’utiliser un modèle linguistique open source local et auto-hébergé (les données sensibles ne quittent alors jamais l’environnement propre à l’entreprise). Pour la « compréhension » finale et la formulation de la réponse, il est ensuite possible d’utiliser une API externe (telle que GPT ou Claude), à condition que seuls des fragments de contexte non identifiables ou déjà approuvés soient transmis. On obtient ainsi une approche hybride qui permet de réaliser des économies par rapport à un système entièrement auto-hébergé, tout en conservant le contrôle sur les données partagées en externe. Cela se traduit par un gain en matière de souveraineté numérique.
Lors du choix d’un modèle linguistique open source, il est important de vérifier comment il a été entraîné, dans quelle mesure ses créateurs font preuve de transparence concernant les données d’entraînement et la licence, et comment vous allez évaluer de manière systématique la qualité des résultats.
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