Faites tourner des grands modèles de langage (LLM) au sein de votre propre infrastructure : aucune donnée confidentielle ne quitte votre réseau, vous respectez le RGPD et l'AI Act, et vous contrôlez quel modèle vous utilisez et comment il évolue. Conçu pour les entreprises avec des données sensibles, des obligations réglementaires ou des exigences d'audit interne.
Chaque fois qu'une entreprise envoie des requêtes à une API publique d'IA, chaque demande peut contenir des données clients, des brevets, des contrats ou des informations financières. L'entreprise accepte les conditions du fournisseur, perd la visibilité sur le lieu de traitement de ces données, et n'a aucun levier de contrôle en cas de violation ou de changement de politique. L'AI Act européen ajoute un niveau supplémentaire : à partir d'août 2026, les systèmes d'IA à haut risque — RH, crédit, santé, infrastructure critique — devront passer une évaluation de conformité et être entièrement documentés. Y procéder avec une API externe, sans contrat de traitement de données signé et sans registres d'audit, est en pratique indéfendable devant l'AESIA ou l'AEPD.
L'IA souveraine résout cette équation : le modèle s'exécute sur votre serveur (ou dans un cloud à juridiction européenne certifiée), les poids du modèle sont open source et auditables (familles Llama, Mistral, Qwen), et la passerelle d'inférence — généralement Ollama ou OpenLLM — expose une API interne compatible avec les standards de l'industrie. Cela permet de connecter le modèle à vos outils existants sans modifier les flux de travail : l'ERP, le gestionnaire documentaire, la messagerie et le CRM reçoivent des réponses de l'IA sans qu'aucune requête ne quitte votre périmètre. L'investissement matériel est ponctuel et amortissable ; le coût par requête à long terme est significativement inférieur à celui des API commerciales pour des volumes moyens à élevés.
Summum IA accompagne l'ensemble du processus : de la sélection du modèle et du dimensionnement matériel jusqu'à l'intégration avec les systèmes métier et la mise en place des registres de gouvernance exigés par l'AI Act. Depuis 2007, nous aidons les entreprises à adopter la technologie de manière à pouvoir l'expliquer à leurs clients, à leur auditeur et à leur conseiller juridique. L'IA souveraine est aujourd'hui le point de départ le plus solide pour les organisations qui ont besoin d'une IA réelle sans prendre de risques réels.
Nous cartographions les cas d'usage prévus, les types de données qui seront traités et le niveau de risque AI Act de chacun. Nous déterminons si le système requiert une évaluation de conformité et quels registres d'audit sont nécessaires. Nous livrons un rapport de situation initiale.
Nous sélectionnons le modèle open source adapté au cas d'usage (Llama 3.3, Mistral Large, Qwen 2.5 ou autres), dimensionnons le matériel ou l'infrastructure cloud souveraine, et concevons la passerelle d'inférence avec contrôle d'accès par rôle, journalisation des requêtes et politique de rétention des logs.
Nous installons et configurons la pile technique (Ollama / OpenLLM, proxy sécurisé, couche RAG si une mémoire documentaire est requise), et connectons le modèle aux systèmes métier existants via API interne. Nous validons qu'aucune requête ni réponse ne quitte le périmètre défini.
Nous livrons la documentation technique et de gouvernance exigée par l'AI Act : politique d'utilisation acceptable, registre de traitement mis à jour, manuel de l'opérateur et modèle d'évaluation d'impact. Nous formons l'équipe interne et remettons le système en production avec une surveillance active.
Le détail opérationnel : ce que nous livrons dans le cadre du travail et ce que nous maintenons vivant ensuite.
Rapport de classification AI Act
Niveau de risque de chaque cas d'usage, obligations applicables et calendrier de conformité jusqu'en août 2026 et au-delà.
Architecture de référence documentée
Diagramme de composants, flux de données, points de contrôle de sécurité et politique de rétention des logs adaptée au RGPD.
Pile d'inférence en production
Serveur ou conteneur avec le modèle déployé, passerelle avec authentification, limitation de débit et journalisation d'audit, vérifiée dans l'environnement du client.
Couche RAG ou base de connaissances privée
Indexation des documents internes (contrats, manuels, réglementation) pour que le modèle réponde avec votre propre contexte, sans accès externe.
Documentation de gouvernance AI Act
Politique d'utilisation acceptable, registre des opérations, modèle d'évaluation d'impact (AIIA) et procédure de révision périodique du modèle.
Formation de l'équipe opératrice
Session pratique pour l'équipe technique et les utilisateurs finaux : comment interagir avec le modèle, ce qu'il ne faut pas inclure dans les requêtes et comment escalader les incidents.
L'IA souveraine est la couche d'infrastructure qui donne tout son sens aux agents, aux automatisations et aux copilots du groupe Summum : lorsque les données sont sensibles, tous les services IA de Summum peuvent pointer vers le modèle on-premise plutôt que vers une API publique.
Une fois le modèle souverain déployé, LLMOps fournit la couche d'évaluation continue, de surveillance de la qualité et de gestion du cycle de vie du modèle en production.
Voir le service → iaLes agents autonomes de Summum IA peuvent être orchestrés sur le modèle on-premise, de sorte que la logique métier et les données restent dans le périmètre de l'entreprise.
Voir le service → consultoríaSummum Consultoría pilote l'analyse juridique de l'AI Act : évaluation de conformité, enregistrement des systèmes à haut risque et coordination avec l'AESIA pour les entreprises opérant dans des secteurs réglementés.
Voir le service →Toute donnée que vous ne pouvez pas envoyer à un tiers sans contrat de traitement signé : données personnelles d'employés ou de clients, contrats, secrets commerciaux, informations financières non publiques ou données de catégorie particulière (santé, convictions, etc.). Avec une IA on-premise, la requête ne quitte jamais votre réseau, ce qui modifie radicalement l'analyse des risques RGPD : pas de transfert international de données, pas de stockage sur une infrastructure tierce, et contrôle total sur les journaux.
Pour des cas d'usage spécifiques et bien définis — synthèse de vos propres documents, extraction de données, réponses sur la réglementation interne, rédaction assistée avec vos modèles — les modèles open source actuels comme Llama 3.3 70B ou Mistral Large atteignent des résultats comparables aux modèles commerciaux. Les performances dépendent du matériel disponible ; Summum IA dimensionne le serveur en fonction du nombre d'utilisateurs simultanés et du type de tâche pour garantir des temps de réponse adaptés.
Oui, et dans de nombreux cas c'est l'option qui simplifie le plus la mise en conformité. L'AI Act impose de documenter le système, d'enregistrer son utilisation et de garantir la supervision humaine, indépendamment de l'endroit où le modèle est hébergé. En disposant du modèle dans votre propre infrastructure, vous contrôlez les journaux, pouvez auditer chaque requête et ajuster le comportement du système sans dépendre d'un prestataire externe. Cela facilite considérablement la préparation de la documentation exigée pour l'évaluation de conformité des systèmes à haut risque, qui entre en vigueur le 2 août 2026.
Non. La pile que nous déployons (Ollama ou OpenLLM comme couche d'inférence) permet de mettre à jour le modèle par un simple échange de poids, sans modifier les intégrations avec vos systèmes. Lorsqu'une nouvelle version de Llama ou Mistral améliorant votre cas d'usage est disponible, la mise à jour est une opération technique mineure. L'investissement dans le matériel, dans la couche d'intégration et dans la documentation de gouvernance est intégralement réutilisé.
Oui. Le point de départ habituel est un serveur de test ou une machine existante avec un GPU dédié, sur lequel nous déployons un modèle à paramètres réduits (7B–13B) pour valider le cas d'usage avec une équipe pilote. Une fois la valeur confirmée, nous dimensionnons l'infrastructure définitive. Cette approche réduit le risque initial et permet d'ajuster le modèle et les prompts avant le déploiement général en production.