Billet de Philippe Desplats, fondateur et gérant de DIRUPT
Ce billet vous est proposé en amont de la table ronde digitale du 12 novembre sur le thème de l’hébergement de de l’utilisation de l’IA en confiance dans l’entreprise (inscription ici) dont Philippe Desplats (voir profil LinkedIn) est un des intervenants.
Il y a 20 ans, chaque entreprise s’est demandé s’il lui fallait un site internet. La question a vite changé de nature : où l’héberger, qui le maintient, que deviennent les données des visiteurs. L’intelligence artificielle suit le même chemin, en accéléré. Les questions que se posent aujourd’hui les dirigeants vont bien au-delà de « faut-il s’y mettre ». Quel modèle frontière choisir, et pour quelles tâches ? Comment l’utiliser sans que le fournisseur conserve les données ? Faut-il héberger son propre modèle ? Et surtout, comment s’en servir correctement au quotidien ? Commençons par la dernière.
Commencer par l’usage, pas par l’outil
Souvent, l’IA est arrivée par la petite porte : un abonnement à un assistant grand public, ouvert par un salarié curieux, puis par un deuxième. L’usage reste individuel, rarement cadré, et personne ne sait vraiment quelles informations sortent de l’entreprise.
Avant de choisir un modèle ou un hébergement, il faut regarder le travail lui-même. Quelles tâches gagneraient à être assistées ? Quelles données ces tâches manipulent-elles ? Qui en est responsable ? Il arrive que la réponse honnête soit qu’aucun outil ne réglera le problème, parce que c’est l’organisation du travail qu’il faut d’abord remettre à plat. Mieux vaut le savoir avant d’avoir payé les licences.
Les 3 façons d’héberger une IA
L’IA publique
Ce sont les grands modèles dits « frontière », les plus performants du moment, accessibles par abonnement ou intégrés à vos logiciels. Leurs éditeurs sont le plus souvent américains, le français Mistral AI faisant figure d’exception. En contrepartie, les données transitent par les serveurs du fournisseur, et un fournisseur américain reste soumis aux demandes d’accès des autorités de son pays, même quand ses serveurs sont en Europe. Tout dépend alors du contrat : durée de conservation des données, réutilisation éventuelle pour entraîner les modèles, lieu de traitement. Certaines offres professionnelles vont jusqu’au ZDR, pour zero data retention : le fournisseur traite la demande puis n’en garde aucune trace. Les offres grand public et les offres professionnelles ne donnent pas les mêmes garanties sur ces 3 points, et c’est souvent là que se cache le risque.
L’IA privée
On fait tourner un modèle ouvert, dont les paramètres sont publiés et librement utilisables, sur ses propres serveurs ou chez un hébergeur de confiance. Les données ne sortent pas du périmètre choisi, les coûts deviennent prévisibles et l’entreprise ne dépend plus des changements de conditions d’un fournisseur. Les modèles ouverts ont beaucoup progressé, et des techniques d’allègement permettent de les faire tourner sur du matériel bien plus modeste qu’on ne l’imagine, au prix d’une baisse de qualité généralement limitée. La limite est double. Ces modèles restent en retrait des modèles frontière sur les tâches les plus complexes, et il faut des compétences pour les exploiter, les mettre à jour et les sécuriser.
L’IA hybride
C’est souvent la réponse la plus raisonnable. On répartit les usages selon la sensibilité des données. Les tâches génériques, comme la reformulation d’un texte public ou la recherche documentaire, vont vers un modèle frontière sous contrat professionnel. Tout ce qui touche aux données clients, aux contrats ou à la stratégie reste sur un modèle hébergé en interne. Le salarié utilise une seule interface, et l’aiguillage se fait en coulisse.
Le cas des professions réglementées
Prenons un cabinet d’avocats. Aucun texte n’interdit à un avocat d’utiliser un modèle frontière, et le Conseil national des barreaux a d’ailleurs adopté en 2026 un guide sur la déontologie et l’intelligence artificielle. En revanche, l’avocat est tenu au secret professionnel (article 66-5 de la loi du 31 décembre 1971), que le Règlement intérieur national de la profession qualifie de général, absolu et illimité dans le temps. Confier une pièce de dossier à un outil dont on ne maîtrise ni la conservation ni la localisation des données, c’est prendre un risque sur ce secret.
La pratique prudente consiste à réserver un modèle local à tout ce qui touche aux dossiers clients. C’est ce que nous avons déployé chez des cabinets d’avocats : un modèle qui tourne dans leur périmètre, pour que les pièces des dossiers n’en sortent pas. La même logique vaut pour les données de santé recueillies lors d’activités de soins, que seul un hébergeur certifié HDS (Hébergeur de Données de Santé) peut héberger pour le compte d’un tiers, ou pour les administrations qui manipulent des données de citoyens.
Les questions à se poser avant de choisir
1. Quelles données vont réellement passer par l’IA, et lesquelles sont sensibles ?
2. Où ces données sont-elles traitées, et sous quelle juridiction ?
3. Le fournisseur peut-il les conserver ou s’en servir pour entraîner ses modèles ?
4. Puis-je changer de modèle ou de fournisseur sans tout reconstruire ?
5. Mon coût est-il à l’usage ou fixe, et lequel me convient à 12 mois ?
6. Qui, en interne ou chez un prestataire, exploite et sécurise le système ?
Ces questions relèvent de la direction avant de relever du service informatique.
Ce que nous faisons chez DIRUPT
DIRUPT est une agence digitale 360 créée en 2014, dont l’adoption de l’IA est devenue le cœur de métier. Nous accompagnons des entreprises et des services publics du cadrage jusqu’à la mise en production, avec des modèles locaux comme avec des modèles frontière. Nous hébergeons ces systèmes dans des datacenters à Toulouse et à Bordeaux, donc en France. Le reste de notre métier d’agence, du développement à la maintenance, sert à faire passer ces projets du prototype à l’usage quotidien.
Rendez-vous le 12 novembre
IA publique, hybride ou privée : j’interviendrai le jeudi 12 novembre à 11 h lors de la table ronde en ligne organisée par Tech Ethic sur l’hébergement des applications et de l’IA. Venez avec vos questions, surtout les plus concrètes. D’ici là, je publie régulièrement sur ces sujets sur LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/
Quand une entreprise commence à utiliser l’IA, on regarde d’abord ce qu’elle peut apporter aux équipes. Et assez vite, le projet touche à des documents internes, des données clients, des applications métier. Le choix de l’environnement dans lequel tout cela fonctionne prend alors une autre dimension.
C’est ce que nous vous proposons d’aborder avec Thierry Bayon et quatre experts : comment héberger ses applications et développer ses usages de l’IA en gardant la maîtrise de ses données et de son environnement numérique.
Voici les points principaux que nous aborderons :
1. Où en est-on de l’adoption de l’IA dans les entreprises (exemples de cas d’usage) ?
2. Comment identifier et prioriser les projets à lancer ?
3. Comment s’y prendre concrètement pour utiliser une IA de confiance ? Où et comment les héberger (cloud public, hybride, privé…)
4. Quels sont les points de vigilance à prendre en compte avant de la déployer ?
📅 Jeudi 12 novembre 2026, de 11h à 12h : inscrivez-vous à l’évènement !
