NRB lance sur le marché une IA souveraine. Et garantit une sécurisation complète de la chaine de valeur

Les mêmes fonctionnalités que ChatGPT, sans les risques d’utilisation des données. SophIA, framework IA souverain développé par NRB, est sécurisé et évolutif.

De l’équivalent de ChatGPT à la disposition de vos collaborateurs à une plateforme multi-agents. Telle est la proposition de NRB. Plus qu’une IA, un environnement souverain totalement sécurisé pour traiter les données, a priori les plus sensibles.

« Les IA sont au cœur des enjeux économiques, politiques et sociétaux du XXIème siècle. Mais dès lors que ces technologies sont dominées par quelques grandes puissances mondiales, la notion de souveraineté devient cruciale. Plus encore aujourd’hui… »

Maîtrise complète de la chaîne de valeur

Par IA souveraine, François Collienne, Head of AI Guild, NRB, fait référence à une IA développée, hébergée et régulée au sein d’une entité géographique, nationale et donc européenne, afin de garantir un contrôle total tant sur les données que les infrastructures.

« Contrairement aux services IA américains ou autres, souvent soumis à des législations comme le Cloud Act qui autorisent l’accès aux données par les autorités américaines, l’IA souveraine assure que les informations sensibles restent protégées sous les réglementations nationales ou européennes, notamment le GDPR. »

Pratiquement, cela implique une maîtrise complète de la chaîne de valeu. Et cela depuis l’infrastructure technologique (serveurs, centres de données…) jusqu’aux algorithmes, en passant par la réglementation et, bien évidemment, la sécurité.

NRB sensibilise aujourd’hui les acteurs « régulés »

Concrètement, en entreprise, une IA souveraine repose sur des infrastructures locales ou sur un cloud privé, évitant ainsi le transfert des données hors des frontières. Bien que NRB soit en mesure de proposer SophIA sur Azure ou AWS, le prestataire d’origine liégeoise la fait tourner dans ses deux data centers -Herstal et Villers-Le-Bouillet- qui peuvent héberger des modèles de traitement de langage, de gestion de données ou d’analyse directement sur des serveurs internes hyper-puissants. A la clé, le contrôle des données de par la réduction des risques d’accès non-autorisé et la stricte conformité avec les normes nationales de protection des données.

« En misant sur des solutions open source et transparentes, l’IA souveraine devient un levier stratégique qui permet aux organisations de bénéficier des avancées technologiques tout en limitant les risques liés à la sécurité et à la confidentialité des données, commente Laurent Charles, Solution Architect & AI Team Lead, NRB. Pour certains clients, c’est très important, voire impératif. » Fort, déjà, de sa présence dans de nombreuses institutions publiques, NRB sensibilise aujourd’hui divers acteurs « régulés », dont la finance, la santé et la défense.

La prise en charge est totale. Elle va de l’identification du besoin au suivi des résultats, en passant par la création des agents, voire des multi-agents. Sans oublier un déploiement RAG (Retrieval Augmented Generation) sur mesure. « Dès lors que l’on souhaite utiliser des IA génératives dans une organisation publique ou privée, il est indispensable que le modèle soit capable de répondre de manière fiable aux questions spécifiquement utiles pour cette entité. Pour cela, il faut resserrer ces modèles très larges sur les besoins et les données spécifiques de l’organisation. »

SophIA, un cycle permanent d’évolution

Prouver le retour sur investissement est aujourd’hui le plus grand obstacle, avancent plusieurs études. Suivent les risques financiers. Cette tension est amplifiée par un décalage entre les investissements croissants en IA et les doutes omniprésents des décideurs quant à sa valeur.

« A nous de démontrer la rentabilité de SophIA ! Déjà, nous l’éprouvons constamment en interne, que ce soit pour la réalisation de nos offres ou nos services de help desk, continue François Collienne. Nous sommes dans un cycle permanent d’évolution. » Aujourd’hui, par exemple, NRB travaille sur les multi-agents. Une révolution, pas moins. Les organisations commencent à déceler dans cette transformation l’impact le plus manifeste de l’IA générative : des agents d’intelligence artificielle capables d’interagir non plus seulement avec l’être humain, mais directement… entre eux !

Agir sur toute la chaîne de développement

Le succès de l’IA repose sur des données fiables et qualitatives pour alimenter les applications d’IA générative. « Le manque de gouvernance des données est identifié comme le principal obstacle à l’adoption de l’IA, complète Laurent Charles. Souvent, les organisations peinent à suivre où sont stockées leurs données. Elles ne peuvent dire précisément qui y a accès et si elles contiennent des informations sensibles. Tout cela complique les initiatives de projets », observe Laurent Charles.

Pas de succès sans des pratiques robustes de gouvernance et de classification des données. « C’est notre force ! De par notre expertise en gouvernance des données, et contrairement à de nombreuses start-up spécialisées, nous sommes en mesure d’agir sur toute la chaîne de développement. Ce qui rassure nos clients. L’accompagnement est total ! »