IA externe protégée
IA externe : vos données sensibles filtrées avant l'appel à l'API
Vous voulez utiliser un modèle d'IA externe pour sa performance. Bestlog place entre vos applications et l'API une couche qui détecte, filtre et pseudonymise les données sensibles avant l'envoi.
Quand la choisir
Le bon modèle, avec moins de données exposées
- La tâche demande un modèle que vous ne pouvez pas déployer en interne.
- Les textes envoyés contiennent des données identifiantes : noms, coordonnées, identifiants, références de dossiers.
- Vous avez déjà choisi un fournisseur d'IA et devez encadrer son usage.
Ce que cette architecture ne fait pas
Elle ne rend pas les données anonymes. Des données pseudonymisées restent des données personnelles au sens du RGPD : le fournisseur d'IA reste un destinataire, avec un contrat, des garanties et, le cas échéant, un encadrement des transferts hors de l'Union européenne.
La détection automatique n'est jamais exhaustive : des données peuvent échapper au filtrage, notamment quand elles sont implicites, mal orthographiées ou dans un format inattendu.
Fonctionnement
Six étapes entre votre application et l'API
Interception
L'application envoie sa requête à la passerelle, installée sur votre infrastructure, et non directement à l'API.
Détection
Règles (formats d'e-mail, IBAN, téléphones, numéros internes) et modèles de reconnaissance d'entités exécutés localement.
Décision
Selon vos règles : pseudonymiser, masquer, ou bloquer la requête.
Pseudonymisation
Les valeurs sont remplacées par des marqueurs cohérents. La table de correspondance reste chez vous.
Appel à l'API
Seul le texte transformé est envoyé au fournisseur d'IA autorisé.
Restitution
La réponse est ré-identifiée localement si nécessaire, puis renvoyée à l'application. Le traitement est journalisé.
Sécurité et journalisation
Une trace de chaque appel, sans recopier les données
- Liste des fournisseurs et modèles autorisés, définie par vous ; tout autre appel est refusé.
- Journal par requête : application, utilisateur, types de données détectées, action appliquée, fournisseur appelé. Les valeurs détectées ne sont pas écrites dans le journal.
- Table de correspondance chiffrée, à durée de conservation limitée et à accès restreint.
- Règles versionnées : chaque modification est tracée.
- Mode observation possible avant le blocage : mesurer avant d'imposer.
Mesure
Une protection se mesure
Sur un jeu de données représentatif de vos cas, nous suivons :
- le taux de détection, par type de données ;
- les faux positifs, c'est-à-dire les éléments masqués à tort, qui peuvent dégrader la réponse ;
- l'impact sur la qualité des réponses du modèle, comparé à un envoi sans protection sur des données de test.
Ces mesures guident le réglage. Elles peuvent aussi montrer que l'IA souveraine est plus adaptée à votre cas.
RGPD et AI Act
RGPD : pseudonymiser ne suffit pas
La pseudonymisation est une mesure de sécurité reconnue par le RGPD. Elle réduit les risques ; elle ne fait pas sortir les données du champ du règlement. Restent à traiter : la base légale, l'information des personnes, le contrat avec le fournisseur d'IA (article 28), l'encadrement des éventuels transferts hors de l'Union européenne et l'analyse d'impact quand elle est requise.
Héberger la passerelle en Europe ne change pas ce raisonnement : c'est l'ensemble du traitement, fournisseur d'IA compris, qui s'analyse.
AI Act
Les obligations de transparence de l'AI Act (article 50) s'appliquent depuis le 2 août 2026, avec des dispositions transitoires pour certains systèmes génératifs mis sur le marché avant cette date. Les obligations des systèmes à haut risque de l'annexe III s'appliquent à partir du 2 décembre 2027 ; celles des systèmes intégrés aux produits de l'annexe I, à partir du 2 août 2028. Les obligations effectives dépendent de la nature du système, de son usage et du rôle de votre organisation (fournisseur, déployeur…).
Questions fréquentes
Avant de se lancer
Quels fournisseurs d'IA sont compatibles ?
Ceux qui exposent une API documentée. Le choix du fournisseur et le contrat restent les vôtres ; la passerelle applique la liste que vous définissez.
La protection dégrade-t-elle les réponses ?
Parfois, quand une information masquée est utile à la tâche. C'est pour cela que l'impact sur la qualité fait partie des mesures.
Peut-on combiner les deux architectures ?
Oui. Par exemple : traiter localement les données les plus sensibles et réserver l'IA externe protégée aux tâches qui en ont besoin.
Étudier un cas d'usage IA pour votre organisation
Un premier échange pour préciser le processus, les données et les contraintes.