S'agissant des IA génératives, les entreprises doivent désormais envisager des stratégies adaptées à ces nouveaux enjeux particulièrement dynamiques.
Tous les acteurs du secteur comprennent que l'usage de modèles publics expose à des risques significatifs : rétention d'informations, traçabilité étendue, et potentielles fuites de données.
Face aux avancées rapides de ces technologies, toute entreprise, même de taille intermédiaire, doit sérieusement considérer l'intégration de plusieurs modèles d'IA parfaitement cloisonnés en on-premise dans son infrastructure.
L'évolution constante des réglementations rend incontournable la mise en place de contrôles techniques robustes : proxy IA, DLP, filtrage et journalisation.
Les enjeux et contraintes plaident clairement en faveur d'intégrations souveraines, particulièrement quand des données sensibles sont concernées.
L'approche hybride, bien que rassurante en termes de sécurité et techniquement abordable, présente des limitations qui deviendront rapidement trop contraignantes.
Elle peine à répondre équitablement à tous les métiers de l'entreprise, créant un dilemme organisationnel inextricable. Le défi ? L'éventail des enjeux IT évolue très rapidement alors que les équipes ne s'étoffent pas au même rythme.
Cette réalité rend cruciale une stratégie qui limite efficacement les risques d'exfiltration de secrets et d'actifs informationnels.
