Architectures RAG et IA d’entreprise conformes au RGPD
Guide d’architecture pour déployer des systèmes RAG privés et des LLM open-source locaux sans fuite de données d’entreprise vers des clouds tiers.
Guide d’architecture pour déployer des systèmes RAG privés et des LLM open-source locaux sans fuite de données d’entreprise vers des clouds tiers. Paradigmes d’architecture logicielle validés sur des environnements d’entreprise en production.
Lors du déploiement de solutions d’intelligence artificielle en entreprise, l’enjeu majeur est d’éviter toute fuite de données financières, contractuelles ou nominatives vers des fournisseurs d’APIs publiques.
Les 3 piliers d’une architecture RAG privée
- Bases vectorielles souveraines : Les index vectoriels sont hébergés exclusivement sur des serveurs sécurisés en Allemagne ou dans l’UE (pgvector, Qdrant).
- Modèles open-source auto-hébergés : Les modèles locaux (comme Llama 3 ou Mistral) s’exécutent sur une infrastructure GPU privée sans accès internet sortant.
- Gouvernance des accès (RBAC) : Le moteur RAG n’accède qu’aux fragments documentaires autorisés pour le profil de l’utilisateur connecté.
L’impératif du contrôle humain (Human-in-the-Loop)
Dans les processus décisionnels sensibles, l’IA ne doit jamais être un décideur autonome. Elle doit intervenir comme un assistant de synthèse référençant précisément les sources et pages documentaires d’origine.
Conclusion
Une architecture RAG sur mesure permet de capturer les gains de productivité de l’IA générative tout en garantissant une souveraineté numérique totale sur vos données d’entreprise.
Validation Technique Munich
Cette publication a été validée au niveau de l’architecture logicielle par le comité technique de Deuthse à Munich.
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