Maîtriser la stack IA : “La souveraineté, c’est garantir qu’il n’y a aucune ingérence possible”  

Comment présenteriez-vous Clovis ? 

Clovis est le résultat d'un travail avec nos clients à partir de leurs besoins en matière d’IA (intelligence artificielle) générative. Trois cas d’usage revenaient systématiquement. Le premier, c’est un chatbot qui travaille d’abord dans le contexte de l’entreprise. Il s’appuie sur la documentation interne comme source principale. Il peut aussi aller chercher des éléments sur Internet, mais cela reste un contexte secondaire. Le deuxième usage concerne les développeurs, qui se font déjà assister par l’IA pour relire ou améliorer leur code. L’enjeu est que ce code source ne parte pas nourrir des modèles étrangers. Le troisième repose sur des agents IA spécialisés, construits autour de processus propres à chaque entreprise. Clovis rassemble ces usages dans un environnement souverain et sécurisé.

Que recouvre pour vous la notion de souveraineté appliquée à cette IA ? 

La souveraineté n’a pas une définition unique. Certains y voient un choix “patriotique”, c’est-à-dire acheter Français ou européen. Mais dans l’IT, la souveraineté correspond surtout à la capacité d’une entreprise à être autonome et indépendante. Cette exigence varie selon les secteurs. Une PME peut s’appuyer sur des clouds américains sans difficulté. En revanche, une organisation sensible dans la finance, la santé, l’aéronautique ou la défense ne peut pas accepter que ses données soient potentiellement concernées par des lois extraterritoriales comme le Cloud Act ou le Patriot Act. Elle doit aussi se prémunir d’un risque tarifaire abrupt ou d’une interruption de service décidée ailleurs. La souveraineté, pour nous, c’est la maîtrise complète de la stack : le modèle, les GPU, l’hébergement, les accès. Dans le cas de Clovis, les modèles sont dédiés et instanciés pour chaque client. Par défaut, nous pouvons utiliser les principaux modèles de langage du marché, et nous l’opérons sur des GPU situés en France, dans nos data centers. Rien n’est hébergé sur des clouds américains et personne d’autre que nous ne se connecte à ces infrastructures. 
 

Comment ces enjeux se traduisent-ils dans les secteurs critiques comme la banque ou la santé ? 

Les secteurs critiques manipulent des données très sensibles. Dans la finance par exemple, il y a des cadres comme DORA, et les banques ont leurs propres référentiels internes, souvent plus exigeants que les normes de marché. Elles vont examiner chaque solution au regard de la confidentialité, de la continuité d’activité, du cloisonnement des accès, et de la façon dont les identités sont gérées. De notre côté, nous avons les certifications attendues, comme ISO 27001 ou hébergeur de données de santé. Mais une banque va surtout regarder si la solution respecte son propre périmètre de conformité, si les accès sont correctement cloisonnés et si les environnements ne sont pas soumis à des juridictions externes. 

En quoi le shadow AI met-il en danger cette souveraineté des données ? 

Le shadow AI désigne le fait que des collaborateurs utilisent des outils externes comme ChatGPT, Gemini ou Perplexity en y déposant des informations internes. Ce biais concerne 80 % des entreprises. Concrètement, cela veut dire que des documents, des prix, des clauses de contrats, des stratégies se retrouvent dans des modèles extérieurs. Ce sont des informations qui auraient dû rester confidentielles. Proposer une solution interne, mais avant tout fonctionnelle, peut réduire ce risque. D’autant plus qu’une IA spécialisée et dédiée aux besoins de son entreprise aura des réponses plus pertinentes qu’un outil généraliste. 
 

Quels sont les effets concrets de ces usages d’IA interne sur la gestion des données ? 

Le cas d’usage le plus répandu, c’est le chatbot connecté à la base documentaire. Un collaborateur pose une question en langage naturel et obtient une réponse sans aller chercher dans Confluence ou SharePoint. Cela paraît simple, mais cela révèle immédiatement l’état de la gouvernance des données. Si en posant une question un salarié obtient des informations sur les salaires auxquelles il n’était pas censé accéder, cela signifie que les droits d’accès étaient mal positionnés. L’IA ne crée pas le problème, elle le rend visible. On peut accompagner les clients sur ces aspects d’évaluation et de bonnes pratiques, mais souvent ils ont déjà commencé à travailler ce point. L’IA documentaire agit comme un révélateur de la gouvernance existante. 
 

On parle beaucoup de “révolution agentique”. À quoi ressemblent concrètement les agents IA que vous déployez ? 

 
L’exemple le plus parlant est celui d’un appel d’offres important traité récemment. La documentation fournie était très volumineuse, et une douzaine de personnes ont travaillé dessus pendant une semaine. Nous avons créé un agent dédié uniquement à cet appel d’offres. Il avait pour contexte toutes les clauses transmises par le client et l’ensemble de nos contenus internes : cas d’usage, documents marketing, historiques de propositions, grilles de prix. On pouvait lui demander si une solution technique répondait aux attentes du client, ou où il fallait ajouter un élément. L’agent renvoyait directement vers les passages concernés et suggérait les ajustements nécessaires. C’est ce que nous entendons par agentique : des agents très spécialisés, mono-tâches ou à tâches complexes, qui interviennent sur un morceau du processus métier. Et c’est, selon nous, l’évolution naturelle de l’IA, une approche multi-agent, où plusieurs petits agents interagiront. Dans un cadre souverain comme celui de Clovis, ces agents restent confinés dans l’environnement de l’entreprise et ne dialoguent jamais avec l’extérieur. 
 

Quel rôle l’open source joue-t-il dans cette logique de souveraineté ? 

L’open source peut devenir une brique essentielle de souveraineté, car il permet d’opérer un modèle dans un environnement fermé. On peut “forker” un modèle, c’est-à-dire créer une branche dédiée et isolée, nettoyer son contexte et l’utiliser uniquement pour un client donné. Personne d’autre n’y accède. Pendant une quinzaine d’années, les entreprises se sont tournées vers les éditeurs : des solutions SaaS pratiques, mais qui créent une forte dépendance et une exposition tarifaire. Avec l’IA, beaucoup réévaluent ce modèle, car ils ne veulent plus dépendre d’acteurs susceptibles de couper ou d’altérer un service. C’est en ce sens qu’avec Clovis, nous faisons le choix d’intégrer uniquement des modèles open source.  Un modèle comme DeepSeek, bien qu’il soit chinois, pourrait être souverain s’il est utilisé sous forme open source et opéré exclusivement dans un environnement fermé. De cette manière, il n’y a aucune fuite possible. Ce qui compte, ce n’est pas l’origine, mais la maîtrise complète de la stack.