Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet d’utiliser une IA générative tout en gardant un contrôle total sur vos données. Au lieu d’entraîner un modèle avec vos documents — ce qui exposerait vos informations — le RAG crée une couche intermédiaire sécurisée qui garantit que les données restent souveraines, maîtrisées et jamais intégrées dans le modèle. Pour les organisations manipulant des données sensibles ou médicales, c’est aujourd’hui l’approche la plus conforme et la plus sûre.
Le RAG combine deux briques :
Un moteur de recherche vectoriel (pour comprendre vos documents)
Un modèle génératif (LLM) qui formule la réponse finale
Plutôt que de réentraîner un LLM sur vos données, le RAG procède ainsi :
vos documents sont analysés localement,
convertis en vecteurs,
stockés dans une base interne,
puis utilisés uniquement au moment de la requête.
Le modèle génératif n’apprend jamais vos données : il y a une séparation stricte.
Vos documents ne quittent jamais l’environnement souverain
Aucun risque de mémorisation ou de fuite
Aucune exposition aux logs d’un fournisseur externe
Conformité RGPD, HDS et souveraine
Pas d’impact du Cloud Act
Vous pouvez auditer tout le pipeline
Le RAG est aujourd’hui la méthode recommandée par les RSSI, DPO et autorités de sécurité.
Un RAG mal conçu peut devenir un risque considérable.
Si la vectorisation est faite via une API américaine, vos données :
quittent votre environnement,
peuvent être analysées,
peuvent être stockées.
Risque majeur pour données de santé, RH, financières, juridiques.
Les embeddings contiennent souvent des fragments lisibles de données sensibles.
Les logs de requêtes peuvent inclure :
noms,
documents internes,
données patient,
extraits confidentiels.
Risques :
exposition au Cloud Act,
stockage de prompts,
usage des données pour améliorer le modèle.
Le modèle génère une réponse sans jamais apprendre vos documents.
C’est le principe fondamental du RAG souverain.
La transformation texte → vecteurs doit être effectuée :
localement,
sur CPU/GPU souverain,
dans votre cloud français.
Les embeddings doivent être stockés :
en France,
dans une base souveraine,
chiffrés au repos,
isolés du réseau public.
Le modèle génératif doit être exécuté :
en interne,
sur du compute souverain,
ou via un fournisseur 100% français.
Un RAG sécurisé doit être totalement transparent :
logs,
pipelines,
permissions,
versioning des modèles.
Pour les données de santé :
hébergement HDS obligatoire,
segmentation stricte,
analyse d’impact (AIPD),
documentation complète.
S3 souverain
Système de fichiers chiffré
Contrôles d’accès stricts
modèles d’embeddings souverains
exécution locale
pas de transfert externe
Solutions possibles :
Qdrant self-hosted
Weaviate self-hosted
Milvus local
modèle embarqué interne (GPT-J, Mistral, Llama 3 finetuné)
IA générative souveraine exécutée en France
SIEM
SOC
audit des accès
monitoring des dérives
analyse de documentation clinique,
assistants IA internes pour praticiens,
consultation de protocoles médicaux.
recherche intelligente dans la documentation interne,
copilotes juridiques / RH,
assistants techniques pour support interne.
chat intégré aux applications,
génération contextualisée de rapports,
explication automatique de données métier.
assistants réglementaires,
accès aux procédures internes sécurisé.
Le RAG permet une IA utile sans aucun risque de fuite de données.
Le RAG sécurisé est aujourd’hui la solution la plus fiable pour exploiter l’IA générative tout en protégeant pleinement les données sensibles. Grâce à une architecture souveraine, un stockage local, un moteur LLM interne et une supervision avancée, votre IA reste conforme, auditable et maîtrisée.
Pour les organisations manipulant des données santé, financières ou internes, c’est la seule approche réellement compatible avec RGPD, HDS et NIS2.
