Les qualifications SecNumCloud renforcent la confiance accordée aux offres cloud françaises. Avec la multiplication des modèles et des agents IA, la maîtrise des données dépend toutefois aussi des conditions dans lesquelles elles peuvent être consultées entre plusieurs environnements.
Les récentes qualifications SecNumCloud obtenues par plusieurs acteurs apportent aux entreprises un cadre de confiance pour héberger et traiter leurs données sensibles. Elles répondent notamment aux préoccupations liées à la localisation des informations et au contrôle des infrastructures qui les accueillent. L’intelligence artificielle élargit cependant le périmètre de la souveraineté. Un modèle ou un agent IA ne travaille généralement pas à partir d’une source unique. Il peut avoir besoin d’accéder simultanément à des informations présentes dans un cloud souverain, un cloud public, un data warehouse, un data lake, une application SaaS ou un système plus ancien.
« SecNumCloud apporte une réponse essentielle à la question de l’environnement dans lequel héberger et traiter les données sensibles. Mais l’IA déplace une partie du problème : les données dont un modèle ou un agent a besoin ne se trouvent presque jamais au même endroit », explique Victor Coustenoble, Staff Solutions Architect et Team Lead chez Starburst.
Centraliser les données n’est pas toujours la bonne réponse
Face à cette dispersion, une entreprise pourrait être tentée de rassembler toutes les informations nécessaires à ses projets d’IA au sein d’un environnement unique. Cette approche implique toutefois de multiplier les migrations, les copies et les opérations de synchronisation.
Outre leur coût, ces déplacements peuvent complexifier la gouvernance et créer de nouvelles dépendances technologiques. La centralisation risque également de contraindre l’entreprise à conserver ses données dans une architecture unique, même lorsque ses besoins, ses fournisseurs ou ses modèles d’IA évoluent. Une autre approche consiste à limiter les déplacements et à interroger les données directement dans les environnements où elles résident. Chaque projet d’IA peut alors exploiter plusieurs sources sans nécessiter la constitution d’une nouvelle copie centralisée. L’organisation conserve ainsi davantage de contrôle sur l’emplacement de ses informations et sur leur cycle de vie.
Faire suivre les règles de gouvernance avec les données
Le développement des agents IA rend cette gouvernance plus complexe. Contrairement à une application utilisant un ensemble relativement stable de données, un agent peut solliciter différentes sources au fil de ses tâches. Les accès deviennent alors plus nombreux, plus dynamiques et parfois plus difficiles à anticiper. Les entreprises doivent donc définir précisément les sources qu’un modèle ou un agent est autorisé à interroger, les informations qui doivent rester protégées et les règles applicables à chaque usage. Ces politiques ne peuvent pas dépendre uniquement de la plateforme sur laquelle les données sont hébergées.
La gouvernance doit accompagner la donnée d’un environnement à l’autre. Une information sensible doit rester soumise aux mêmes exigences lorsqu’elle est consultée depuis un outil d’IA, une application métier ou un autre cloud. La souveraineté se déplace ainsi progressivement de la seule résidence des données vers la maîtrise de leurs accès.
Préserver la liberté de changer de technologie
Les formats et standards ouverts deviennent également un élément de cette stratégie. Ils permettent aux entreprises de changer de moteur de traitement, de fournisseur cloud ou de modèle d’IA sans devoir reconstruire leur architecture ni déplacer systématiquement leurs données. Cette portabilité préserve leur marge de choix et limite le risque de dépendance envers une technologie unique. La flexibilité de l’architecture devient alors une composante de la souveraineté, au même titre que l’hébergement ou la sécurité des infrastructures.
« La question ne sera bientôt plus seulement “Où sont mes données ?”, mais “puis-je décider qui peut y accéder, depuis quel environnement et avec quelle technologie, sans être contraint de les déplacer ?” », résume Victor Coustenoble. Pour les entreprises, le passage d’un cloud souverain à une architecture réellement souveraine pour l’IA dépendra donc de leur capacité à associer hébergement de confiance, limitation des copies, gouvernance cohérente et liberté technologique.
