Guide · IA privée en Suisse
Garder le contrôle sur les données, les modèles et les accès.
L’IA privée désigne une IA déployée sur une infrastructure que vous contrôlez, plutôt qu’un appel direct à un service public. Voici ce que le terme recouvre, quand il se justifie et quand il ne se justifie pas.
- Options
- API publique, cloud privé ou hybride, on-premise.
- Critères
- Sensibilité des données, volume, exploitation, budget.
L’IA privée est déployée localement, sur vos serveurs ou dans un cloud privé dédié. Si le projet l’exige, vos données ne transitent par aucun service tiers non maîtrisé, et les accès sont définis explicitement.
- Modèles installés sur une infrastructure contrôlée
- Recherche documentaire interne (RAG)
- Droits par rôle et journal d’audit
- Workflows exécutés dans le même périmètre
Cloud, privé ou local ?
Le bon niveau dépend de vos contraintes, pas d’un principe.
| Mode | Quand c’est cohérent | Compromis |
|---|---|---|
| API publique | Données non sensibles, besoin rapide, budget limité | Données transmises à un fournisseur externe |
| Cloud privé ou hybride | Données sensibles, infrastructure interne limitée | Dépendance à un fournisseur, contrat à vérifier |
| On-premise ou local | Confidentialité forte, exigence de résidence des données | Matériel et exploitation à prévoir |
Cas d’usage
Où l’IA privée fait une vraie différence.
Documents confidentiels
Contrats, dossiers RH ou données clients interrogés sans quitter votre périmètre.
Secteurs réglementés
Fiduciaires, santé, juridique : les contraintes de confidentialité orientent vers un déploiement privé.
Assistants internes
Un assistant documentaire sur vos procédures et votre documentation.
Automatisations sensibles
Un workflow qui touche des données critiques, exécuté dans un environnement maîtrisé.
Questions fréquentes
IA privée, sans promesse de conformité automatique.
Une IA locale est-elle automatiquement conforme à la LPD ?
Non. Aucune architecture n’est conforme par défaut : la conformité dépend des données traitées, des mesures en place et de l’usage. Le PFPDT a confirmé que la LPD, formulée de manière technologiquement neutre, s’applique directement aux traitements fondés sur l’IA.
Faut-il un serveur GPU dédié ?
Pas systématiquement. Le dimensionnement dépend du modèle, du volume et du temps de réponse attendu. Nous le cadrons avant de recommander du matériel.
Une PME a-t-elle vraiment besoin d’un modèle local ?
Pas toujours. Si les données ne sont pas sensibles, un fournisseur externe bien encadré peut suffire. Le local se justifie par une contrainte réelle de confidentialité, de résidence des données ou de coût à volume élevé.
Peut-on passer plus tard du cloud au local ?
Oui. Une architecture hybride bien conçue permet cette évolution progressive, sans tout reconstruire.
IA privée
Une contrainte de confidentialité précise ?
Décrivez-la. Nous vous proposerons l’architecture la plus simple qui la respecte.