IA privée vs IA publique : quelle est la différence pour les entreprises ?

IA privée vs. IA publique: ce que les entreprises doivent savoir

L’IA privée et l’IA publique peuvent toutes deux aider les entreprises à générer du contenu, à analyser des documents, à écrire du code, à résumer de l’information et à soutenir la prise de décision au quotidien. La principale différence réside dans la façon dont les systèmes d’IA sont accessibles, dans la manière dont les données sont traitées et dans le niveau de contrôle dont dispose une organisation sur leur utilisation.

L’IA publique désigne généralement les services d’IA accessibles par l’intermédiaire de plateformes destinées aux consommateurs, tandis que l’IA privée désigne généralement des environnements d’IA conçus pour offrir à une organisation un meilleur contrôle sur ses données, ses accès, son infrastructure et sa gouvernance. Toutefois, la distinction n’est pas toujours aussi simple qu’une opposition entre « privée » et « publique ». Les entreprises peuvent également utiliser des plateformes d’IA pour entreprises qui offrent un accès contrôlé à des modèles d’IA publics, sans avoir à déployer ou à exploiter leurs propres modèles.

Pour les organisations qui adoptent l’IA générative, il est important de comprendre ces différences, car la bonne approche dépend du type de données traitées, des exigences de sécurité, des flux de travail de l’entreprise et du niveau de contrôle dont l’organisation a besoin.

Qu’est-ce que l’IA publique?

L’IA publique désigne les services d’IA largement accessibles aux particuliers et aux organisations par l’intermédiaire de plateformes publiques ou destinées aux consommateurs.

Parmi les exemples, on retrouve les assistants d’IA généralistes et les services d’IA générative accessibles au public qui permettent aux utilisateurs de saisir des requêtes et d’obtenir du texte, des images, du code ou d’autres contenus générés.

L’IA publique est attrayante pour les entreprises parce qu’elle est facile d’accès. Les employés peuvent généralement créer un compte, ouvrir un navigateur et commencer à utiliser un modèle d’IA sans avoir à mettre en place une infrastructure d’IA interne.

Pour de nombreuses tâches à faible risque, cette simplicité peut être utile.

Les utilisations courantes en entreprise comprennent :

• Remue-méninges et génération d’idées
• Rédaction de contenu marketing
• Résumé d’informations accessibles au public
• Création de premières versions de documents
• Traduction de textes
• Création d’exemples de code
• Soutien à la recherche
• Création de comptes rendus de réunions

Le problème commence lorsque les employés utilisent des outils d’IA publics avec des informations confidentielles, exclusives, personnelles ou réglementées.

NIST identifie la protection des données personnelles, la sécurité de l’information, la propriété intellectuelle et d’autres risques parmi les éléments que les organisations devraient prendre en compte lors de l’adoption de l’IA générative.

Qu’est-ce que l’IA privée?

L’IA privée désigne généralement un environnement d’IA dans lequel une organisation exerce un plus grand contrôle sur l’infrastructure, les données, les accès et les politiques qui encadrent l’utilisation de l’IA.

Selon l’architecture, l’IA privée peut désigner :

• Des modèles d’IA déployés dans l’environnement de l’organisation
• Des modèles hébergés dans un nuage privé dédié
• Des systèmes d’IA fonctionnant dans une infrastructure contrôlée
• Des couches d’accès privées placées entre les employés et les fournisseurs de modèles d’IA
• Des plateformes d’IA pour entreprises offrant une gouvernance centralisée et une gestion contrôlée des données

C’est ici que la terminologie peut devenir confuse.

L’IA privée ne signifie pas nécessairement qu’une organisation a créé son propre modèle d’IA.

Une entreprise peut utiliser un grand modèle de langage existant tout en mettant en place un environnement d’entreprise plus contrôlé pour gérer la façon dont les employés accèdent à ce modèle et la manière dont les données d’entreprise sont traitées.

Cette distinction est importante, car la création et l’exploitation d’un modèle de base sont très différentes de la mise en place d’un environnement d’IA d’entreprise sécurisé.

IA privée vs. IA publique : les principales différences

La différence la plus importante est le niveau de contrôle.

Domaine	IA publique	IA privée / contrôlée
Accès	Généralement individuel ou largement accessible	Contrôlé par l’organisation
Gestion des données	Dépend du fournisseur et de la configuration	L’organisation peut appliquer des politiques définies
Gouvernance	Souvent limitée au niveau organisationnel	Des politiques et contrôles centralisés sont possibles
Infrastructure	Service public géré par le fournisseur	Environnement privé, dédié ou contrôlé
Choix des modèles	Dépend du service	Peut prendre en charge un ou plusieurs modèles
Visibilité sur l’utilisation par les employés	Peut être fragmentée	L’utilisation centralisée peut améliorer la visibilité
Déploiement	Généralement rapide	Peut nécessiter davantage de planification
Personnalisation	Dépend du fournisseur	Potentiellement plus grande maîtrise
Coût	Souvent basé sur un abonnement ou l’utilisation	Peut inclure les coûts d’infrastructure et de gestion

L’architecture exacte varie selon les fournisseurs. Il est donc préférable de considérer l’« IA privée » comme un éventail de niveaux de contrôle plutôt que comme une configuration technique unique.

L’IA privée est-elle plus sécuritaire que l’IA publique?

Pas automatiquement.

Un environnement d’IA privée peut offrir un meilleur contrôle sur les données, les accès et l’infrastructure, mais le simple fait de qualifier un système de « privé » ne le rend pas automatiquement sécuritaire.

La sécurité dépend de la façon dont l’environnement d’IA est conçu et exploité.

Les organisations devraient notamment se demander :

• Où les requêtes et les fichiers téléversés sont-ils traités?
• Les requêtes et les réponses sont-elles conservées?
• Les données peuvent-elles être utilisées pour entraîner des modèles?
• Comment les utilisateurs sont-ils authentifiés?
• Qui peut accéder aux conversations avec l’IA?
• Comment les données sont-elles transmises?
• Où les données sont-elles stockées?
• Comment les fournisseurs gèrent-ils l’accès à des modèles de fournisseurs tiers?
• Comment l’activité est-elle surveillée?
• Que se passe-t-il lorsqu’un employé quitte l’organisation?
• Comment les incidents liés à l’IA sont-ils détectés et gérés?

Le NIST, dans son AI Risk Management Framework, met l’accent sur la gestion des risques liés à l’IA en fonction des objectifs, de la tolérance au risque et de l’environnement opérationnel d’une organisation, plutôt que sur le recours à un seul contrôle technique.

Autrement dit, privé ne signifie pas automatiquement sécuritaire, et public ne signifie pas automatiquement dangereux.

La question importante est de savoir quel niveau de contrôle l’organisation possède et si celui-ci correspond à ses exigences en matière de risques.

Pourquoi l’IA publique peut-elle représenter un risque pour les entreprises?

Le principal problème lié à l’IA publique n’est souvent pas la technologie elle-même. C’est l’utilisation non contrôlée.

Un employé peut copier de l’information dans un assistant d’IA parce qu’il s’agit de la façon la plus rapide de résoudre un problème.

Cette information peut comprendre :

• Des renseignements sur les clients
• Des données financières internes
• Des contrats
• Des spécifications de produits
• Du code source
• Des renseignements sur les employés
• Des stratégies d’entreprise
• Des rapports confidentiels
• Des processus exclusifs

L’employé peut ne pas savoir exactement comment le service traite cette information ni quelles politiques organisationnelles s’appliquent.

C’est l’une des raisons pour lesquelles le Shadow AI est devenu une préoccupation pour les organisations. Lorsque les employés adoptent individuellement des outils d’IA sans supervision centralisée, les entreprises peuvent se retrouver avec plusieurs abonnements à des services d’IA, des politiques incohérentes et une visibilité limitée sur la façon dont l’IA est utilisée.

Le problème n’est pas nécessairement que les employés ne devraient pas utiliser l’IA.

Le véritable enjeu est de savoir comment les organisations peuvent fournir à leurs employés des outils d’IA utiles sans perdre le contrôle de leurs informations d’entreprise.

Quand l’IA privée ou contrôlée est-elle pertinente?

L’IA privée ou contrôlée devient particulièrement pertinente lorsque les employés doivent travailler avec des informations sensibles ou exclusives.

Voici quelques exemples courants.

Services juridiques et professionnels

Les cabinets d’avocats et les entreprises de services professionnels peuvent utiliser l’IA pour résumer des documents, préparer des ébauches, organiser des recherches ou analyser de grandes quantités d’information.

Comme les renseignements sur les clients peuvent être sensibles, les organisations peuvent avoir besoin de contrôles plus stricts sur l’utilisation de l’IA.

Services financiers

Les organisations du secteur financier peuvent utiliser l’IA pour l’analyse de documents, la production de rapports, la recherche et les flux de travail internes.

Ces utilisations peuvent mettre en jeu des renseignements financiers, des données clients ou des informations sensibles sur l’entreprise, ce qui rend la gestion des données et la gouvernance particulièrement importantes.

Soins de santé

Les organisations du secteur de la santé peuvent explorer l’utilisation de l’IA pour les processus administratifs, les flux de travail liés aux documents, la recherche et d’autres applications.

Selon le cas d’utilisation et la juridiction concernée, les organisations peuvent être soumises à des exigences supplémentaires en matière de protection des renseignements personnels et de réglementation.

Développement logiciel

Les équipes de développement utilisent de plus en plus l’IA pour générer du code, déboguer des applications, créer de la documentation et effectuer des recherches techniques.

Pour les entreprises qui possèdent du code source exclusif ou de la propriété intellectuelle, il peut être important de contrôler la façon dont le code et la documentation interne sont partagés avec les services d’IA.

Fabrication et opérations

Les fabricants peuvent utiliser l’IA pour analyser de la documentation, des procédures, des spécifications techniques, des informations sur la maintenance et des données opérationnelles.

Dans ces environnements, la capacité de contrôler l’accès aux informations internes peut être tout aussi importante que le modèle d’IA lui-même.

Les entreprises ont-elles besoin de leur propre modèle d’IA privé?

Non.

Il s’agit de l’une des distinctions les plus importantes pour les entreprises qui évaluent leurs options en matière d’IA.

Une entreprise n’a pas nécessairement besoin de créer, d’entraîner ou d’héberger son propre grand modèle de langage pour mettre en place un environnement d’IA plus contrôlé.

Plusieurs approches sont possibles :

1. Outils d’IA publics — les employés utilisent directement des services d’IA destinés aux consommateurs.
2. Versions d’entreprise des services d’IA — les organisations utilisent les versions destinées aux entreprises proposées par les fournisseurs de modèles.
3. Déploiement privé d’un modèle — l’organisation déploie un modèle dans sa propre infrastructure ou dans un environnement dédié.
4. Plateformes d’IA pour entreprises — l’organisation utilise une plateforme contrôlée qui donne accès à plusieurs modèles d’IA et applique des politiques centralisées en matière d’utilisation de l’IA.

Le bon choix dépend des exigences techniques de l’organisation, de son budget, de la sensibilité des données, de ses besoins en matière de modèles et de ses exigences de gouvernance.

IA privée vs. plateformes d’IA pour entreprises

L’IA privée et les plateformes d’IA pour entreprises sont liées, mais elles ne désignent pas nécessairement la même chose.

Un déploiement d’IA privée peut principalement se concentrer sur l’endroit où le modèle et l’infrastructure sont exécutés.

Une plateforme d’IA pour entreprises peut avoir une portée plus large et se concentrer sur la façon dont les employés accèdent à l’IA et l’utilisent dans l’ensemble de l’organisation.

Par exemple, une plateforme d’entreprise comme AskElixir.ai peut offrir :

• Un accès centralisé à plusieurs modèles d’IA
• Une authentification contrôlée
• Un accès aux modèles par API
• Des politiques de gestion des données
• Une administration centralisée
• Des sorties structurées
• Le traitement de fichiers
• La gestion de l’utilisation
• Une interface uniforme pour les employés

Cette approche peut être utile pour les organisations qui ne souhaitent pas choisir un seul modèle d’IA pour toutes leurs tâches.

Les performances des différents modèles peuvent varier selon les cas d’utilisation. Une entreprise peut vouloir utiliser un modèle pour le raisonnement, un autre pour la génération de contenu et un autre pour un flux de travail technique particulier.

Plutôt que de demander aux employés de gérer plusieurs comptes d’IA distincts, une organisation peut leur fournir un accès par l’intermédiaire d’un environnement centralisé.

Quel est le rôle d’AskElixir.ai?

AskElixir.ai est un exemple de plateforme d’IA pour entreprises plutôt que de modèle d’IA entraîné en privé.

La plateforme offre l’accès à plusieurs modèles d’IA dans un espace de travail unique axé sur la confidentialité. Son architecture utilise un accès aux modèles par API plutôt que des interfaces d’IA destinées aux consommateurs, et la plateforme indique que les requêtes et les réponses ne sont pas stockées ni utilisées pour l’entraînement par défaut.

Cette distinction est importante.

AskElixir.ai n’oblige pas une organisation à créer son propre modèle de base simplement pour offrir à ses employés un accès plus contrôlé à l’IA.

Il fournit plutôt une couche centralisée permettant de travailler avec plusieurs modèles.

Pour les entreprises qui évaluent leurs options en matière d’IA, cette approche répond à un problème différent de celui de l’hébergement privé des modèles.

La question devient alors :

Comment pouvons-nous donner à nos employés accès à de puissants modèles d’IA tout en conservant un meilleur contrôle organisationnel sur la façon dont l’IA est accessible et utilisée?

Pour les organisations qui se posent cette question, une plateforme d’IA pour entreprises centralisée peut constituer une solution de rechange à la gestion indépendante de plusieurs abonnements à des services d’IA destinés aux consommateurs.

Quels éléments les entreprises devraient-elles considérer avant de choisir une approche en matière d’IA?

Il n’existe pas une seule architecture d’IA qui convienne à toutes les organisations.

Avant de choisir entre l’IA publique, les services d’IA pour entreprises, les déploiements privés ou une plateforme d’IA centralisée, il est important de considérer les éléments suivants.

1. Quel type de données les employés utiliseront-ils?

Commencez par les données, et non par le modèle d’IA.

Distinguez les cas d’utilisation qui concernent :

• Des informations publiques
• Des informations internes à l’entreprise
• Des informations confidentielles
• Des renseignements personnels
• Des informations réglementées
• De la propriété intellectuelle

Plus les informations sont sensibles, plus les contrôles liés à la gestion des données deviennent importants.

2. Quel niveau de contrôle est nécessaire?

Déterminez qui devrait contrôler :

• L’accès des utilisateurs
• L’accès aux modèles
• La gestion des données
• La gestion des comptes
• Les politiques d’utilisation
• Les flux de travail liés à l’IA

Une petite entreprise qui utilise l’IA pour effectuer des recherches marketing à partir d’informations publiques n’aura peut-être pas besoin des mêmes contrôles qu’une institution financière qui traite des informations sensibles.

3. Les employés ont-ils besoin de plusieurs modèles?

Si différentes équipes utilisent différents modèles d’IA, la gestion de plusieurs abonnements individuels peut rapidement devenir complexe.

Une plateforme centralisée peut être plus pertinente lorsqu’une organisation souhaite donner accès à plusieurs modèles sans créer un environnement d’IA distinct pour chaque équipe.

4. Où vont les données?

Cette question doit être précise.

Ne vous contentez pas de demander si une plateforme d’IA est « sécuritaire ».

Posez plutôt les questions suivantes :

• Les données sont-elles stockées?
• Pendant combien de temps?
• Sont-elles utilisées pour l’entraînement des modèles?
• Qui peut y accéder?
• Sont-elles transmises à des fournisseurs de modèles tiers?
• Où sont-elles traitées?
• Quels contrôles sont en place pour les fichiers téléversés?

Ces questions fournissent des informations beaucoup plus utiles qu’une simple appellation générique comme « sécuritaire ».

5. Quels sont les coûts totaux?

Les coûts liés à l’IA peuvent comprendre bien plus que l’abonnement au modèle.

Tenez compte notamment de :

• Abonnements des utilisateurs
• Utilisation des API
• Infrastructure
• Administration
• Intégration
• Contrôles de sécurité
• Surveillance
• Formation des employés
• Gestion des fournisseurs

Une solution qui semble peu coûteuse au niveau individuel peut devenir plus complexe lorsqu’elle est déployée à l’échelle de toute une organisation.

Comment choisir la bonne approche en matière d’IA?

Une façon simple d’évaluer les différentes options consiste à commencer par déterminer le niveau de contrôle dont votre organisation a besoin.

L’IA publique peut être appropriée lorsque :

• Les informations utilisées présentent peu de risques.
• Les employés travaillent principalement avec des informations publiques.
• L’organisation a des exigences limitées en matière de gouvernance.
• La rapidité et la simplicité sont les principales priorités.

Les services d’IA pour entreprises peuvent être appropriés lorsque :

• L’organisation a besoin de contrôles adaptés aux entreprises.
• Les employés utilisent régulièrement l’IA.
• L’administration centralisée est importante.
• L’organisation souhaite travailler avec un fournisseur de modèles précis.

Un déploiement d’IA privée peut être approprié lorsque :

• L’organisation a besoin d’un contrôle important sur l’infrastructure.
• Les exigences en matière de résidence ou d’isolation des données sont particulièrement strictes.
• L’organisation dispose des ressources techniques nécessaires pour exploiter l’environnement.
• Un modèle précis doit être exécuté dans un environnement dédié.

Une plateforme d’IA pour entreprises centralisée peut être appropriée lorsque :

• Les employés ont besoin d’accéder à plusieurs modèles d’IA.
• L’organisation souhaite réduire l’utilisation fragmentée de différents outils d’IA.
• L’accès et la gouvernance centralisés sont importants.
• L’entreprise souhaite exercer un meilleur contrôle sans avoir à créer sa propre infrastructure d’IA.

Ces catégories peuvent se chevaucher. Une organisation peut également utiliser différentes approches pour différents types de charges de travail liées à l’IA.

IA privée vs. IA publique : Foire aux questions

Quelle est la différence entre l’IA privée et l’IA publique?

L’IA privée offre généralement à une organisation un meilleur contrôle sur l’infrastructure d’IA, les accès et la gestion des données. Les services d’IA publics sont largement accessibles et généralement gérés par un fournisseur externe. Le niveau exact de confidentialité et de contrôle dépend de l’architecture et du fournisseur concernés.

L’IA privée signifie-t-elle que le modèle d’IA est hébergé à l’interne?

Pas nécessairement. L’IA privée peut désigner différentes architectures, notamment des modèles hébergés à l’interne, des environnements dédiés, des déploiements dans un nuage privé ou des plateformes d’entreprise contrôlées qui utilisent des modèles fournis par des tiers.

Les entreprises ont-elles besoin de leur propre modèle d’IA?

Non. La plupart des entreprises n’ont pas besoin d’entraîner leur propre modèle de base. Les organisations peuvent utiliser des modèles d’IA existants par l’intermédiaire de services pour entreprises, d’API, de déploiements privés ou de plateformes d’IA centralisées, selon leurs besoins.

Les entreprises peuvent-elles utiliser l’IA publique avec des informations confidentielles?

La possibilité d’utiliser des informations confidentielles dépend du service concerné, de sa configuration, des politiques de l’organisation, des exigences contractuelles et des obligations applicables en matière de protection des renseignements personnels et de réglementation. Les entreprises devraient comprendre exactement comment les requêtes, les fichiers et les réponses sont traités avant de transmettre des informations sensibles à un service d’IA.

Qu’est-ce qu’une plateforme d’IA pour entreprises?

Une plateforme d’IA pour entreprises fournit aux organisations un environnement centralisé pour utiliser l’IA au sein de leurs différentes équipes. Selon la plateforme, elle peut offrir l’accès à plusieurs modèles, une administration centralisée, une gestion contrôlée des données, une gestion de l’utilisation et d’autres fonctionnalités adaptées aux besoins des entreprises.

Que devraient rechercher les entreprises dans une plateforme d’IA privée ou pour entreprises?

Les entreprises devraient évaluer la gestion des données, l’accès aux modèles, l’authentification, l’administration, les politiques de confidentialité, les options d’intégration, la traçabilité, les pratiques du fournisseur, les prix et la capacité de la plateforme à répondre à leurs cas d’utilisation spécifiques.

En conclusion

Le choix entre l’IA privée et l’IA publique ne se résume pas à choisir entre une solution « sécuritaire » et une solution « non sécuritaire ».

La question la plus pertinente est plutôt :

De quel niveau de contrôle votre organisation a-t-elle besoin sur l’IA, et quelle architecture permet d’obtenir ce contrôle sans créer une complexité inutile?

L’IA publique peut être pratique pour les tâches à faible risque et l’expérimentation. Les déploiements d’IA privée peuvent offrir un contrôle important sur l’infrastructure et les données, mais ils peuvent également nécessiter des ressources techniques considérables.

Pour de nombreuses organisations, une plateforme d’IA pour entreprises représente une solution intermédiaire qui offre un accès contrôlé à plusieurs modèles sans obliger l’entreprise à créer et à exploiter sa propre infrastructure d’IA.

Cette approche peut aider les organisations à passer de l’expérimentation individuelle de l’IA à un modèle d’adoption de l’IA en entreprise plus structuré.

AskElixir.ai est conçu pour les organisations qui recherchent ce type d’approche centralisée, en offrant l’accès à plusieurs modèles d’IA dans un espace de travail destiné aux entreprises, avec un accès aux modèles par API et une gestion des données axée sur la confidentialité.

Si votre organisation évalue les moyens de donner à ses employés accès à plusieurs modèles d’IA tout en conservant un meilleur contrôle sur l’utilisation de l’IA, AskElixir.ai offre un essai gratuit de 15 jours pour découvrir la plateforme et ses fonctionnalités.