Données sensibles / contraintes SI
SécuritéAccès, segmentation, minimisation : on adapte l’architecture et les politiques au niveau de sensibilité.
Le sujet “LLM” en entreprise n’est pas juste le modèle : c’est la gouvernance. Droits d’accès, journalisation, politiques d’usage, garde-fous, conformité RGPD, qualité mesurable. Objectif : éviter l’IA “shadow” et déployer un usage auditable et opérable.
Trois signaux simples : données sensibles, besoin d’audit, et usages qui doivent être standardisés.
Accès, segmentation, minimisation : on adapte l’architecture et les politiques au niveau de sensibilité.
Journalisation, suivi des usages, politiques : usage gouverné et “expliquable” en interne.
Tests, métriques, escalades : on traite le LLM comme un composant de production.
Méthode simple : définir les usages, poser les règles (droits/politiques), instrumenter (logs/métriques), puis opérer en continu.
Usages & données
Qui l’utilise, pour quoi, sur quelles données, avec quelles limites.
Accès & politiques
RBAC, scopes, règles d’usage, rétention, conformité RGPD.
Traçabilité & audit
Journalisation, preuves, suivi des usages, alertes sur dérives.
Qualité & run
Tests, métriques, escalades, monitoring : amélioration continue.
Données sous contrôle, politiques d’accès, traçabilité et qualité mesurable : une IA déployable, auditable et opérable.
Un LLM en entreprise se gagne sur : gouvernance, accès, audit et qualité mesurable.
Gouvernance, sécurité, conformité RGPD et qualité mesurable.