IA SOUVERAINE · DÉPLOIEMENT PRIVÉ · CONTRÔLE OPÉRATIONNEL

IA souveraine opérationnelle. À l'intérieur de votre périmètre.

Dropp Cortex déploie des modèles privés, des agents gouvernés, des systèmes de connaissance sécurisés et des opérations d'IA à l'intérieur de votre cloud ou de votre data center — pour que vos données restent les vôtres et que l'IA produise des résultats opérationnels mesurables.

On-premiseCloud privéAir-gappedOpen-sourceAuditable

L'infrastructure seule n'est pas le résultat

L'infrastructure d'IA souveraine n'a de valeur que lorsqu'elle s'intègre à de véritables opérations métier. Cortex relie l'infrastructure d'IA privée à des agents gouvernés, des flux de travail, des connaissances, une supervision et des résultats mesurables.

Quatre couches de souveraineté

« IA souveraine » signifie bien plus que l'endroit où tourne un modèle. Nous concevons le contrôle à chaque couche.

Souveraineté des données

Vos documents, requêtes et résultats restent à l'intérieur du périmètre que vous définissez — et n'entraînent jamais un modèle partagé ou tiers.

Souveraineté du modèle

Des modèles open-source ou sur mesure que vous pouvez inspecter, affiner, versionner et remplacer — sans dépendance à un fournisseur externe unique.

Souveraineté du déploiement

Fonctionne dans votre compte cloud, votre data center ou un environnement air-gapped — le périmètre d'infrastructure est le vôtre à définir.

Souveraineté opérationnelle

Votre équipe peut exploiter, auditer et faire évoluer la plateforme après la passation — sans dépendance continue à une boîte noire.

Conçu pour les organisations qui ne peuvent pas traiter l'IA comme un simple appel API public

L'IA souveraine est la bonne voie lorsque le contrôle des données, l'auditabilité ou la juridiction ne sont pas négociables.

Grandes entreprisesSecteur publicIndustries réglementéesTélécomsFinanceSantéOrganisations industriellesExigences de résidence des données et de sécurité

Les problèmes que cette filière existe pour résoudre

Des contraintes métier et réglementaires que nous intégrons dès le premier jour.

  • Une loi sur la résidence ou la souveraineté des données empêche l'envoi de données réglementées à une API d'IA publique.
  • Les services achats et sécurité rejettent toute architecture dont le flux de données vers des tiers n'est pas clair.
  • Les API publiques de modèles créent une dépendance à un fournisseur et aucune visibilité sur la façon dont le modèle est versionné ou modifié.
  • Les équipes juridiques, conformité ou audit doivent tracer précisément ce qu'un modèle a vu et pourquoi il a produit un résultat donné.
  • Une propriété intellectuelle sensible, des données financières ou des dossiers de santé ne peuvent pas être exposés à un point d'inférence externe.

Architecture de référence

Une plateforme en couches, pas un simple point d'accès à un modèle — chaque couche déployée à l'intérieur de votre périmètre.

01

Couche données & connaissances

Ingestion de documents, stockage vectoriel sécurisé et recherche — indexés à l'intérieur de votre environnement.

02

Couche modèle

Service et affinage de LLM privés, avec contrôle de version sur chaque modèle déployé.

03

Couche agents & flux de travail

Des agents gouvernés qui effectuent des actions autorisées sur vos systèmes, avec des garde-fous définis.

04

Couche observabilité & gouvernance

Journalisation, évaluation, contrôle d'accès et pistes d'audit pour chaque requête.

Déployée comme un ensemble de services à l'intérieur de votre infrastructure — pas comme un appel à une boîte noire externe.

Modèles de déploiement

Le bon périmètre dépend de vos contraintes, pas d'une offre unique pour tous. Chaque modèle a son propre flux de données — jamais un mélange de « entièrement on-premise » et « appelle une API externe ».

Environnement géré par Dropp

  • Flux de données: Fonctionne sur une infrastructure que Dropp exploite en votre nom ; les données ne transitent par aucune API d'IA tierce
  • Propriété: Vous êtes propriétaire des données et résultats ; Dropp exploite l'environnement sous contrat
  • Hébergement du modèle: Instances de modèles privées, isolées par client
  • Dépendances externes: Aucune par défaut — aucun appel à une API de modèle publique
  • Responsabilité opérationnelle: Dropp Technologies exploite et maintient la plateforme
  • Adapté à: Équipes souhaitant un déploiement privé sans exploiter leur propre infrastructure

Cloud privé du client

  • Flux de données: Déployé dans votre compte cloud (AWS, Azure, GCP ou cloud privé) ; le trafic ne quitte jamais votre tenant
  • Propriété: Vous êtes propriétaire de l'infrastructure, des données et des contrôles d'accès
  • Hébergement du modèle: Instances de modèles privées sur votre calcul cloud
  • Dépendances externes: Non requise ; l'accès sortant optionnel peut être restreint ou désactivé
  • Responsabilité opérationnelle: Partagée — Cortex déploie et ajuste, votre équipe possède l'infrastructure et les accès
  • Adapté à: Organisations disposant déjà d'un cloud et d'exigences de sécurité internes

Infrastructure on-premise du client

  • Flux de données: Toute l'inférence, le stockage et l'orchestration s'exécutent sur du matériel dans vos locaux
  • Propriété: Vous êtes propriétaire du matériel, des données et du réseau
  • Hébergement du modèle: Modèles servis sur votre propre infrastructure GPU/serveurs
  • Dépendances externes: Aucune — l'inférence ne nécessite aucune dépendance à internet
  • Responsabilité opérationnelle: Votre équipe infrastructure, avec le MLOps et le support fournis par Cortex
  • Adapté à: Industries réglementées, secteur public et organisations aux exigences strictes de présence sur site

Déploiement air-gapped

  • Flux de données: Aucune route réseau vers internet public à aucun moment ; les mises à jour sont livrées par transfert physique ou hors ligne contrôlé
  • Propriété: Vous possédez et contrôlez physiquement l'ensemble de l'environnement
  • Hébergement du modèle: Modèles, bases vectorielles et agents entièrement isolés à l'intérieur de l'air gap
  • Dépendances externes: Absolument aucune — zéro connectivité externe, par conception
  • Responsabilité opérationnelle: Vos équipes sécurité et infrastructure ; Cortex forme votre équipe à une exploitation indépendante
  • Adapté à: Environnements classifiés, de défense ou à sensibilité maximale

Déploiement hybride

  • Flux de données: Les données et modèles sensibles restent à l'intérieur de votre périmètre ; seules les tâches non sensibles explicitement approuvées peuvent atteindre une API externe
  • Propriété: Vous définissez précisément, tâche par tâche, ce qui peut quitter le périmètre
  • Hébergement du modèle: Modèles privés pour les charges sensibles, API externes uniquement là où explicitement autorisées
  • Dépendances externes: Limitée et explicite — définie par flux de travail, jamais une connexion globale
  • Responsabilité opérationnelle: Partagée entre Cortex et votre équipe, régie par une politique de flux de données convenue
  • Adapté à: Organisations ayant besoin de souveraineté pour la plupart des charges mais de flexibilité pour certaines

Ce qui fonctionne à l'intérieur du périmètre

Les mêmes capacités de plateforme, où que soit tracé votre périmètre.

LLM privés & service de modèles

Déployez et affinez des modèles open-source ou sur mesure, avec un contrôle de version complet et sans inférence multi-locataire partagée.

RAG sécurisé et air-gapped

Recherche et récupération d'entreprise sur vos propres documents, entièrement isolées des réseaux publics lorsque nécessaire.

Agents gouvernés

Des agents qui agissent sur vos systèmes dans le cadre de permissions explicites, d'étapes de validation et de journalisation d'audit — pas une autonomie ouverte.

MLOps & optimisation GPU

Mise à l'échelle de l'inférence, gestion de la mémoire et supervision des modèles, construites sur l'expérience infrastructure de Dropp Technologies.

Identité, accès & auditabilité

Accès basé sur les rôles, intégration SSO et pistes d'audit complètes au niveau de chaque requête, pour les modèles comme pour les agents.

Observabilité & évaluation

Évaluation continue des résultats du modèle, détection de dérive et journalisation conçues pour la conformité et le contrôle qualité.

Vous en êtes propriétaire après la passation

Chaque engagement inclut une documentation et un transfert de connaissances concret vers votre équipe — afin que la plateforme reste exploitable, auditable et évolutive sans dépendance continue à Cortex.

Du pilote à la production

Un parcours par étapes qui prouve la valeur avant tout engagement vers un déploiement à pleine échelle.

01

Cadrage

Nous définissons le périmètre, le flux de données et les critères de réussite d'un pilote limité.

Semaine 1–2
02

Pilote

Un déploiement fonctionnel sur un cas d'usage réel, à l'intérieur du périmètre choisi.

Semaines 3–8
03

Production

Durcissement, contrôles d'accès et supervision pour une utilisation opérationnelle complète.

Semaines 9–14
04

Exploitation

Support continu, ou transfert complet des connaissances à votre équipe interne.

Continu
Questions fréquentes

Questions fréquemment posées sur l'IA souveraine

Que signifie réellement « souverain » ici ?

Cela signifie que le contrôle des données, du modèle, du déploiement et de l'exploitation reste à l'intérieur d'un périmètre que vous définissez — pas simplement l'endroit où se trouve physiquement un serveur.

Cela peut-il fonctionner entièrement en air-gapped ?

Oui. Dans un déploiement air-gapped, aucune route réseau vers internet public n'existe à aucun moment — les mises à jour sont livrées via un processus hors ligne contrôlé.

Devons-nous obligatoirement choisir des modèles open-source ?

Non. Nous déployons le plus souvent des modèles open-source pour un contrôle et une inspectabilité complets, mais l'architecture prend aussi en charge des modèles sous licence ou sur mesure lorsque cela correspond à vos besoins.

Combien de temps dure un pilote ?

La plupart des pilotes sont cadrés sur 6 à 8 semaines pour un cas d'usage unique et bien défini, afin que vous puissiez évaluer des résultats réels avant de vous engager vers la production.

Que deviennent nos données pendant l'engagement ?

Le flux de données est défini explicitement pour le modèle de déploiement choisi avant le début des travaux — consultez les modèles de déploiement ci-dessus pour savoir précisément ce qui quitte ou non votre périmètre.

Que possédons-nous à la fin de l'engagement ?

Vous êtes propriétaire des modèles déployés, des données et de l'infrastructure. La documentation et le transfert de connaissances font partie de chaque engagement afin que votre équipe puisse opérer de façon autonome.

Cadrer un pilote

Parlez-nous de vos données, de votre périmètre et de vos contraintes.

Pas de discours générique — nous cadrerons un pilote autour du modèle de déploiement qui correspond réellement à vos besoins.

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