L’accélération des usages de l’intelligence artificielle transforme profondément les organisations, et plus encore celles opérant dans des secteurs sensibles : santé, défense, infrastructures critiques, services financiers, administration publique.
Pour ces acteurs, l’enjeu n’est pas seulement d’innover, mais de le faire dans un cadre qui assure la maîtrise totale des données, des modèles et des environnements technologiques.
L’adoption de l’IA dans les environnements sensibles ne peut être envisagée sans une réflexion profonde sur la souveraineté numérique.
Pourquoi la souveraineté devient incontournable pour l’IA ?
Si l’IA ouvre des opportunités majeures (accélération des diagnostics, automatisation, détection d’anomalies, simulation, analyse prédictive…), elle fait aussi émerger des risques structurels liés à la perte de contrôle sur les données, à la brèche juridique ou à la dépendance technologique.
L’adoption de l’IA repose autant sur la performance du modèle que sur la maîtrise des conditions dans lesquelles il fonctionne. La souveraineté devient un élément essentiel, car elle conditionne la confiance.
Cette exigence repose sur plusieurs dimensions clés.
1. La maîtrise juridique : un risque souvent sous-estimé
Les organisations doivent désormais s’interroger non seulement sur la sécurité du modèle, mais aussi sur les lois qui encadrent l’infrastructure où l’IA est déployée.
Lorsque des lois d’un État s’appliquent au-delà de son territoire, en raison de certains liens juridiques, économiques ou techniques avec ce pays, un service d’IA (même hébergé en Europe et même si les données sont stockées localement) peut relever de législations extraterritoriales (Cloud Act, FISA), autorisant des accès non désirés aux données.
Dans les secteurs sensibles, cette simple possibilité suffit à rendre l’usage de ces solutions incompatible avec les exigences de confidentialité et de conformité. Pour certaines catégories de données, il est difficilement envisageable d’utiliser des services IA opérés depuis des juridictions non européennes.
2. La protection des données sensibles : un enjeu de continuité d’activité
Les modèles d’IA manipulent, stockent et transforment des informations qui peuvent relever de la vie privée, du secret industriel, de la sécurité nationale ou de la propriété intellectuelle.
Les risques associés sont multiples :
- exfiltration involontaire de données,
- captation des prompts,
- reconstruction de contenus sensibles,
- comportements non maîtrisés ou biaisés,
- dépendance opérationnelle envers un prestataire externe.
Un cadre souverain permet de garantir que les données ne quittent jamais un environnement contrôlé, et que le fournisseur n’a pas la possibilité légale ou technique d’y accéder.
3. La transparence et le contrôle des modèles : fondations d’une IA de confiance
Pour pouvoir évaluer et maîtriser les risques, les organisations ont besoin d’établir une politique claire concernant l’IA et ses usages, en fonction de la classification de l’information.
La confiance dans un modèle d’IA ne peut exister sans transparence. On doit savoir d’où viennent les données, comment le modèle a été construit et où il est exécuté, et pouvoir choisir des modèles évalués par des tiers de confiance.
Cela implique aussi des environnements isolés, des accès strictement limités, et des modèles pouvant être adaptés aux niveaux de sensibilité des informations traitées. Il est également important de sensibiliser les collaborateurs aux risques liés à l’IA.
4. La gestion du risque IA : un nouveau pilier pour les DSI et les CISO
Les organisations doivent désormais structurer leur adoption de l’IA autour de politiques internes robustes :
- classification précise des données,
- règles de cloisonnement des modèles,
- analyse de risque systématique avant chaque usage,
- surveillance des comportements du modèle,
- formation aux bonnes pratiques,
- application stricte du principe du moindre privilège.
La gouvernance du risque IA est indissociable de la souveraineté numérique. Les équipes cyber jouent un rôle central pour garantir la continuité, la sécurité et la conformité.
L’offre LLMaaS d’OUTSCALE : une réponse souveraine pour les environnements critiques
Afin de répondre aux exigences spécifiques des secteurs sensibles, OUTSCALE propose avec Mistral AI des offres de LLMaaS souveraines, s’appuyant sur l’expertise et la technologie des modèles de Mistral AI, opérée en France, sur une infrastructure qualifiée SecNumCloud 3.2.
Cette approche garantit :
- la maîtrise des données,
- un environnement strictement souverain,
- l’absence totale de dépendance extraterritoriale,
- une conformité parfaite avec les attentes des secteurs régulés.
Le déploiement de solutions d’IA, en partenariat avec Mistral AI, sur le Cloud souverain d’OUTSCALE nous a déjà permis d’adresser des usages concrets à grande échelle, touchant 30 000 agents publics, notamment au sein de la Direction interministérielle du numérique (DINUM) et des Ministères Ecologie, Territoire, Transports, Ville et Logement.
Dans les secteurs critiques, la souveraineté n’est pas une option. C’est la seule manière d’assurer que l’innovation ne se fasse pas au détriment de la maîtrise des données.
