Dossier de mission04
Modèles ouverts exécutés sur site
Les directions juridique et informatique avaient écarté le cloud public. La recherche documentaire assistée existe pourtant, exécutée sur des machines hébergées dans les locaux.
- INFRASTRUCTURE IA LOCALE
- FRANCE / MONACO / SUISSE
- RÉFÉRENCE SUR DEMANDE
Ce que le client nous a confié
Une organisation détenait un volume important de documentation sensible — dossiers, contrats, comptes rendus et notes techniques accumulés sur des décennies. Retrouver une information précise supposait de savoir où chercher, et souvent de demander à la personne qui avait traité le dossier.
Une expérimentation d’assistant en cloud public avait été interrompue par les directions juridique et informatique : le principe même d’un envoi de documents à un service tiers était incompatible avec les engagements pris auprès des clients.
La demande était donc double : obtenir une recherche documentaire réellement utile, et démontrer que rien ne quitte le périmètre. Nous avons traité les deux ensemble, parce que la seconde condition détermine l’architecture de la première.
Le point de départ
Ce que le diagnostic a révélé.
Avant toute proposition technique, nous écrivons l’état réel — y compris ce qui dérange. C’est cette description, validée par les équipes, qui rend la suite vérifiable.
- 01
Recherche dépendante des personnes
L’information se trouvait souvent chez celui qui avait traité le dossier, pas dans un index consultable par tous.
- 02
Documents hétérogènes
Formats multiples, numérisations anciennes, arborescences parallèles, sans référentiel commun ni règle de nommage.
- 03
Assistant cloud écarté
L’envoi de documents à un service tiers avait été refusé par les directions juridique et informatique.
- 04
Aucune traçabilité des réponses
Un assistant qui répond sans citer sa source ne peut pas servir dans un cadre professionnel engageant.
- 05
Coûts imprévisibles
La facturation à l’usage rendait toute projection budgétaire difficile et dépendante du volume de requêtes.
- 06
Compétences internes absentes
Personne, sur place, ne savait exploiter ni maintenir un modèle d’intelligence artificielle en production.
Les contraintes
Ce qui ne pouvait pas être compromis.
- 01
Aucune donnée ne quitte le périmètre
Pas d’appel à une interface externe, pas de télémétrie, pas d’entraînement sur les documents de l’organisation.
- 02
La réponse doit citer sa source
Chaque résultat devait pointer vers le document et l’extrait dont il provenait, sans exception.
- 03
Un humain valide
L’outil assiste la recherche ; il ne décide pas et ne produit rien d’opposable par lui-même.
- 04
Un coût prévisible
L’investissement devait être matériel et maîtrisé, non proportionnel au nombre de requêtes effectuées.
- 05
Exploitable sur place
Les équipes internes devaient pouvoir redémarrer, superviser et mettre à jour l’ensemble sans nous.
- 06
Réversibilité
Modèles et index devaient rester des composants remplaçables, sans dépendance à un fournisseur unique.
La réponse AIGYROS
Ce que nous avons construit.
Nous avons commencé par la matière : inventaire des corpus, analyse des formats, définition des périmètres d’accès. Un document n’est interrogeable que si l’on sait qui a le droit de le lire — cette règle a structuré tout le reste.
L’architecture retenue est locale : des machines dédiées hébergées dans les locaux, des modèles ouverts exécutés sur place, un index documentaire interne et une couche de recherche qui restitue les extraits sources.
Les réponses sont présentées avec leurs références : document, section, passage. L’utilisateur ouvre la source, vérifie et décide. Aucune sortie n’est présentée comme une conclusion.
L’exploitation a été documentée et transférée : procédures de redémarrage, supervision matérielle, mise à jour des modèles, gestion des index. Les équipes internes pilotent l’ensemble ; nous restons en soutien.
La conduite
Quatre temps, tenus dans cet ordre.
Les durées indiquées sont des ordres de grandeur de conduite, jamais des engagements : chaque mission est recalibrée sur son terrain.
- 01Phase d’analyse des corpus
Cadrer
Inventaire des documents et des formats, définition des périmètres d’accès, choix des cas d’usage prioritaires avec les équipes.
- Inventaire des documents et des formats
- Définition des périmètres d’accès
- Cas d’usage prioritaires avec les équipes
- Critères de qualité attendus, écrits
- 02Phase d’architecture
Dimensionner
Choix du matériel et des modèles ouverts, architecture locale et isolation réseau, stratégie d’indexation.
- Choix du matériel et des modèles ouverts
- Architecture locale et isolation réseau
- Stratégie d’indexation et de mise à jour
- Estimation des coûts d’exploitation
- 03Phase de déploiement
Installer
Installation des machines et des modèles, indexation des corpus autorisés, interface de recherche avec citations.
- Installation des machines et des modèles
- Indexation des corpus autorisés
- Interface de recherche avec citations
- Tests de qualité et de non-fuite
- 04Phase d’exploitation
Transférer
Procédures de redémarrage et de supervision, mise à jour des modèles, formation des équipes internes.
- Procédures de redémarrage et de supervision
- Mise à jour des modèles et des index
- Formation des équipes internes
- Revue périodique des usages
Ce qui change
Avant, après — sans chiffre de vitrine.
Nous ne publions pas de pourcentages de progression : ils ne se vérifient pas depuis l’extérieur. Ce qui se décrit, en revanche, c’est le geste quotidien qui change.
- Situation initialeAprès la mission
Situation initiale : Information localisée chez les personnes
Après la mission : Corpus indexé, interrogeable en langage naturel
Situation initiale : Assistant cloud refusé par le juridique
Après la mission : Modèles exécutés sur site, aucun transfert
Situation initiale : Réponses sans source
Après la mission : Chaque résultat cite le document et l’extrait
Situation initiale : Coûts proportionnels à l’usage
Après la mission : Investissement matériel, coût d’exploitation prévisible
Situation initiale : Dépendance à un fournisseur unique
Après la mission : Modèles ouverts et index réversibles
Situation initiale : Aucune compétence interne
Après la mission : Exploitation documentée et transférée aux équipes
Les livrables
Ce qui reste entre vos mains.
Une mission se juge aussi à ce qu’elle laisse derrière elle. Chaque livrable est écrit pour être lu sans nous.
- 01
Inventaire des corpus
Les documents concernés, leurs formats et leurs règles d’accès, validés par la direction.
- 02
Architecture locale
Machines, isolation réseau et plan de reprise de l’environnement dédié.
- 03
Index documentaire
Le corpus indexé, avec sa procédure de mise à jour et de retrait.
- 04
Interface de recherche
La recherche en langage naturel, avec citations obligatoires et ouverture de la source.
- 05
Procédures d’exploitation
Redémarrage, supervision, mise à jour des modèles, gestion des incidents.
- 06
Rapport de tests
Qualité des résultats et vérification de l’absence de transfert vers l’extérieur.
Le périmètre exclu
Ce que la mission n’incluait pas.
Un périmètre flou coûte plus cher qu’un périmètre incomplet. Nous l’écrivons donc noir sur blanc, dès la proposition : ce qui est traité, et ce qui ne l’est pas.
- La fourniture ou la réécriture des documents : les corpus appartiennent à l’organisation.
- Toute décision automatisée : l’outil assiste la recherche, il ne tranche pas.
- L’usage de services d’intelligence artificielle en cloud public, écarté par le cadrage juridique.
- L’entraînement de modèles sur les données propres, non nécessaire au besoin exprimé.
Ce qui ne sort pasne peut pas fuir.
Dossier
Modèles ouverts exécutés sur site
Réalisation 04 — Infrastructure IA locale
Zone d'intervention : France / Monaco / Suisse
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