Déployer un assistant dans une entreprise soulève une question que les équipes posent immédiatement, et à laquelle la direction n'a souvent pas de réponse : est-ce que ce que je tape part quelque part ?
Cette question mérite une réponse écrite, et elle se décompose en cinq points qui s'écrivent dans un contrat.
L'essentiel
- Où les modèles tournent : sur une infrastructure que vous pouvez situer, ou derrière une interface opaque ?
- Qui opère le service, et de quel droit relève cette société — le CLOUD Act suit l'opérateur, pas les machines.
- Les requêtes sont-elles conservées, et pendant combien de temps ?
- Servent-elles à entraîner un modèle tiers ? C'est la question la plus posée par les équipes.
- Que voit le service de vos données métier : rien, une partie, tout ?
Les cinq questions, et la réponse acceptable
| Question | Réponse inacceptable | Réponse acceptable |
|---|---|---|
| Où les modèles sont-ils exécutés ? | « Dans le cloud » | Une infrastructure située et nommée |
| Qui opère le service ? | « Un partenaire de confiance » | Une société, et son droit applicable |
| Les requêtes sont-elles conservées ? | Silence | Oui ou non, et une durée |
| Servent-elles à l'entraînement ? | « Vos données vous appartiennent » | Non, inscrit au contrat |
| Que voit le service de mes données ? | « Seulement ce qui est nécessaire » | Un périmètre décrit |
La quatrième ligne est celle où le vocabulaire commercial est le plus trompeur. « Vos données vous appartiennent » est une évidence juridique qui ne répond pas à la question : la propriété n'empêche pas l'usage pour l'entraînement. Ce qu'il faut, c'est une clause qui l'exclut.
Pour notre part : Atalios IA est entraînée sur de la documentation publique — Odoo, modules communautaires, fiscalité française — et non sur les données de ses clients ; les requêtes ne quittent pas notre infrastructure et ne servent jamais à réentraîner un modèle tiers.
Entraînement et interrogation : deux choses différentes
La confusion la plus fréquente, et elle change tout. Deux mécanismes distincts coexistent.
- L'entraînement (ou l'affinage) : vos contenus entrent dans les poids du modèle. Ils y restent, et il n'est pas possible de les en retirer proprement.
- L'interrogation augmentée : le modèle reçoit, au moment de la question, des extraits des documents pertinents, formule une réponse, puis les oublie. Rien n'entre dans le modèle.
La seconde approche est à la fois moins coûteuse et plus sûre : un document corrigé est pris en compte immédiatement, sans réentraînement, et vos documents restent là où ils sont.
C'est l'approche que nous utilisons pour notre propre base — 1 725 fiches de modules Odoo, interrogées au moment de la question. Voir un assistant qui répond sur vos propres documents.
Ce que le RGPD impose ici
Un service d'IA qui traite des données personnelles est un traitement comme un autre : il doit figurer dans votre registre, avec une finalité, une base légale et une durée de conservation.
Trois points précis qui reviennent dans les contrôles :
- Le service est-il un sous-traitant au sens de l'article 28 ? Si oui, il faut un contrat de sous-traitance écrit — comme pour l'hébergeur.
- Les requêtes contiennent-elles des données personnelles ? Souvent oui, sans que personne l'ait prévu : un nom de client dans une question suffit.
- Les personnes sont-elles informées ? Si un assistant traite des données de salariés ou de clients, cela relève de votre obligation d'information.
Le deuxième point est le plus sous-estimé : une équipe qui tape des questions en langage naturel y met naturellement des noms, des montants et des situations. Voir ce qu'il faut vérifier dans un DPA.
La charte en une page, à écrire avant de déployer
Ce n'est pas un document juridique : c'est une page affichée, que les équipes lisent réellement. Cinq lignes suffisent.
- Ce qu'on peut demander à l'assistant : où est un réglage, comment faire une opération, expliquer un message d'erreur.
- Ce qui passe par un humain : tout ce qui engage les comptes, la conformité, ou un engagement envers un client.
- Ce qu'on ne tape pas : identifiants, données de santé, informations couvertes par un accord de confidentialité.
- Ce que l'assistant voit : documentation publique, ou données internes — dites-le explicitement.
- À qui signaler une réponse fausse. Sans ce circuit, les erreurs ne remontent jamais.
Le point 3 est celui qui protège le plus : il est beaucoup plus efficace de dire ce qu'on ne tape pas que d'espérer que personne ne le fera.
Hiérarchiser, plutôt que tout bloquer
Une politique d'IA qui veut tout encadrer d'un coup échoue, parce que les équipes contournent ce qui les ralentit. Une politique qui hiérarchise tient.
| Donnée | Assistant public | Assistant interne |
|---|---|---|
| Question sur un logiciel | Oui | Oui |
| Rédaction d'un courriel générique | Oui | Oui |
| Document contractuel d'un client | Non | Selon la charte |
| Données RH, rémunérations | Non | Non |
| Secrets industriels, procédés | Non | Selon la charte |
Deux lignes suffisent à poser l'essentiel : les deux premières sont libres, les RH sont fermées. Entre les deux, votre charte tranche.
Questions fréquentes
Mes requêtes servent-elles à entraîner un modèle ?
C'est la question à faire inscrire au contrat, car la réponse commerciale habituelle — « vos données vous appartiennent » — n'y répond pas : la propriété n'empêche pas l'usage pour l'entraînement. Chez Atalios, les requêtes ne quittent pas notre infrastructure et ne servent jamais à réentraîner un modèle tiers.
Quelle différence entre entraîner un modèle et l'interroger ?
Entraîner fait entrer vos contenus dans les poids du modèle, où ils restent sans pouvoir être retirés proprement. L'interrogation augmentée envoie des extraits au moment de la question puis les oublie : rien n'entre dans le modèle, et un document corrigé est pris en compte immédiatement.
Un service d'IA est-il un sous-traitant au sens du RGPD ?
S'il traite des données personnelles pour votre compte, oui, et il faut alors un contrat de sous-traitance écrit au titre de l'article 28 — comme pour votre hébergeur. Le point souvent oublié : les requêtes en langage naturel contiennent très souvent des noms et des situations personnelles.
Peut-on faire tourner une IA sans envoyer de données hors de France ?
Oui, à condition de choisir des modèles et une infrastructure qui le permettent, et d'en faire un critère avant le choix technique. Beaucoup d'architectures très commodes supposent un appel à une interface hébergée hors d'Europe, et cela se découvre tard.
Que mettre dans une charte d'usage de l'IA ?
Cinq lignes : ce qu'on peut demander, ce qui passe par un humain, ce qu'on ne tape jamais — identifiants, données de santé, informations confidentielles —, ce que l'assistant voit de vos données, et à qui signaler une réponse fausse. Dire ce qu'on ne tape pas protège plus que tout le reste.
Pour aller plus loin
- IA dans un ERP : cinq usages qui tiennent
- Les quatre critères vérifiables d'un cloud souverain
- Ce qu'il faut vérifier dans un DPA
En résumé
Cinq questions contractuelles : où tournent les modèles, qui opère le service et sous quel droit, les requêtes sont-elles conservées, servent-elles à l'entraînement, et que voit le service de vos données. Puis une charte d'une page, dont la ligne la plus utile est celle qui dit ce qu'on ne tape jamais. Posez-nous les cinq questions.
