À mesure que les usages d’IA générative s’ancrent dans les processus métiers, la question de la maîtrise des données et des connaissances internes devient centrale. Sécurité, confidentialité et pertinence des résultats conditionnent désormais la valeur réelle des modèles en entreprise. Dans cet avis d’expert, Sridhar Iyengar, Directeur Général chez Zoho Europe, analyse le rôle des architectures agentiques dans l’exploitation sécurisée des connaissances organisationnelles.
Alors que l’IA générative continue d’être implémentée au sein des organisations, l’enjeux principal est devenu la propriété des données introduites dans les grands modèles de langage (LLM). Selon le rapport McKinsey «The State of AI », 78 % des organisations déclarent utiliser l’IA dans au moins une fonction métier, mais à mesure que les LLM s’intègrent de plus en plus profondément dans les workflows d’entreprise, la question n’est plus seulement de savoir comment les utiliser, mais aussi de savoir si les données potentiellement sensibles qui les alimentent sont sécurisées.
La performance d’un modèle ne dépend pas seulement de sa taille, de son entraînement ou de ses innovations techniques : en entreprise, la vraie valeur provient surtout des données qui l’alimentent. Or ces données internes, essentielles pour obtenir des résultats précis et utiles, perdent rapidement leur avantage si la confidentialité n’est pas garantie. Les LLM prédisent du texte à partir de vastes schémas appris, mais dans un contexte professionnel, ils doivent traiter des informations propriétaires sans risque de fuite. Sans une conception centrée sur la protection de la vie privée, toute donnée sensible intégrée au système risque de ne plus pleinement appartenir à ceux qui l’ont produite.
Intégrer les connaissances organisationnelles dans les LLM
Les données propriétaires apportent une compréhension de la façon dont une organisation pense et fonctionne. Intégrer ces données dans les pipelines de modèles, que ce soit par la formation, l’ajustement fin ou la rééducation, peut permettre aux systèmes de refléter les workflows institutionnels et la prise de décision souvent non documentés mais essentiels à l’exécution de l’entreprise.
Un modèle de langage peut devenir très puissant lorsqu’il s’appuie sur les données propres d’une entreprise, qu’il s’agisse d’historiques CRM, de tickets de support ou de documents juridiques et financiers, car il peut alors générer des recommandations, des réponses ou des analyses parfaitement adaptées au contexte. Mais si la confidentialité n’est pas garantie, intégrer ces données sensibles peut entraîner des fuites ou permettre qu’elles influencent les résultats destinés à d’autres organisations. Il est donc crucial de traiter ces informations dans un environnement strictement sécurisé et isolé, sans les intégrer à un corpus de formation partagé.
Intégration des données propriétaires
Plusieurs techniques permettent de combiner des données propriétaires avec des LLM. La plus courante est la génération augmentée par récupération (RAG), où le modèle puise en temps réel dans des documents internes grâce aux embeddings. Cette méthode fournit un contexte fiable sans alourdir le modèle de base, par exemple en récupérant des guides de dépannage ou des historiques de compte avant de répondre à un client. Une autre tactique consiste à affiner le modèle sur des données internes soigneusement sélectionnées afin qu’il comprenne en profondeur la logique, le vocabulaire et les tâches propres à l’organisation.
Ces approches, qu’elles reposent sur le RAG ou sur l’ajustement fin (y compris via des techniques légères comme LoRA ou les adaptateurs), améliorent fortement la pertinence et l’efficacité du modèle, mais comportent aussi des risques. Le RAG exige des contrôles d’accès stricts pour éviter la récupération de contenu sensible, tandis que l’ajustement fin doit être effectué dans un environnement totalement isolé : une fois des données propriétaires intégrées dans les poids d’un modèle, il devient presque impossible de les retirer, ce qui peut poser des problèmes de conformité, notamment au regard du RGPD.
Intelligence contextuelle à grande échelle
Les données propriétaires ne servent pas seulement à rendre les modèles plus précis : elles ouvrent la voie à de nouveaux usages nécessitant un raisonnement riche en contexte, comme la génération de rapports, l’assistance personnalisée ou les prévisions opérationnelles. Pour être réellement utile, le modèle doit non seulement comprendre le langage, mais aussi intégrer la logique, les contraintes et l’intention propres à l’organisation, tout en préservant strictement la confidentialité.
Un LLM conçu pour la protection des données transforme alors ces informations internes en une intelligence active, capable d’interpréter, d’appliquer et de faire évoluer les règles métier sans risque de fuite. Dans des organisations complexes, ces données deviennent le liant qui permet au modèle de raisonner à travers les silos, d’alimenter des agents spécialisés et des workflows complets, et d’évoluer en même temps que l’entreprise. Ainsi, l’IA s’adapte aux utilisateurs et à leur contexte, plutôt que l’inverse. En 2024, les dépenses mondiales des entreprises en IA générative ont atteint 13,8 milliards de dollars, soit plus de six fois les 2,3 milliards investis en 2023, alors que les entreprises continuent d’intégrer cette technologie dans leurs opérations.
En somme, à mesure que l’IA d’entreprise mûrit, son succès dépendra à la fois de la capacité technique et de la confiance. Les données propriétaires ne sont pas une entrée secondaire ; elles constituent la base d’une IA d’entreprise significative, utilisable et sécurisée. Les organisations qui savent exploiter leurs ensembles de données uniques, les structurer de manière appropriée et les aligner sur le comportement des modèles, seront les mieux placées pour réaliser la prochaine génération d’automatisation intelligente.
