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Confidentialité et déploiement d’IA : cloud, local, hybride

Le lieu d’exécution du modèle n’est qu’une partie de la confidentialité. Documents, journaux, copies, intégrations et personnes autorisées comptent aussi. Cette page compare les architectures techniques ; les obligations précises dépendent de l’usage, des données et des conditions applicables.

Cartographiez le parcours des données

Identifiez les informations qui quittent le système, leur destinataire et leur durée d’accessibilité. Examinez séparément inférence, stockage, télémétrie et outils connectés. Une installation locale peut envoyer des données via une intégration ; une API gérée peut offrir des conditions particulières à vérifier pour le service et le contrat exacts.

Un cas concret

Pour des archives internes, vous pouvez conserver originaux et index sur un réseau contrôlé et n’envoyer que des extraits autorisés au service choisi. Cela impose aussi de contrôler journaux, identifiants et réponses stockées. Qualifier l’architecture d’hybride ne prouve pas à lui seul son adéquation.

Points à vérifier

Documentez finalité, permissions, suppression et récupération après incident. Comparez qualité et capacité opérationnelle sur les mêmes tâches. Évitez les promesses générales de conformité ou de confidentialité absolue fondées seulement sur des poids ouverts ou le contrôle du serveur.

Confidentialité et déploiement

L'architecture compte autant que le modèle.

NUAGE

API gérée

Plus de capacité et moins d'opérations, avec des politiques de données à vérifier.

Fournisseur LOCALE

Inférence sur votre ordinateur

Contrôle environnemental en échange de limites de matériel et de maintenance.

Confidentialité HYBRIDE

Routage de sensibilité

Séparez les tâches locales, privées et de grande capacité.

Architecture
ANALYSE

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Cas d'utilisation Qualité, latence et coût Méthodologie d'évaluation
SourcesNIST AI RMFwww.nist.gov