Pourquoi choisir Intelligence Privée ? Comparatif honnête avec ChatGPT Enterprise, Azure OpenAI et Mistral

Notre positionnement honnête : ce que nous faisons et ne faisons pas

Commençons par ce que Intelligence Privée n'est pas :

• Nous ne sommes pas le LLM avec le plus de paramètres du monde
• Nous n'avons pas la plus large bibliothèque de plugins et d'intégrations du marché
• Nous ne sommes pas la solution la moins chère si vous n'avez aucune contrainte de conformité
• Nous ne sommes pas adaptés si vous avez besoin d'une IA capable de générer des images, des vidéos ou du code ultra-complexe en première priorité

Ce que Intelligence Privée est :

• La meilleure solution pour les entreprises françaises et européennes qui ont des données confidentielles à protéger
• L'IA la plus facile à certifier conforme RGPD pour un DPO français
• La plateforme qui offre le meilleur compromis performance/souveraineté disponible en France en 2026
• Le partenaire IA qui vous permet de répondre "oui" aux questionnaires de conformité de vos clients grands comptes

Intelligence Privée vs ChatGPT Enterprise : le comparatif détaillé

Ce que ChatGPT Enterprise fait mieux

Soyons directs : GPT-4o d'OpenAI est techniquement le modèle le plus capable sur le marché pour de nombreuses tâches créatives et de raisonnement complexe en 2026. ChatGPT Enterprise bénéficie d'années d'optimisation UX, d'une bibliothèque d'intégrations étendue, et d'une marque reconnue mondialement.

• Performance brute sur les tâches de raisonnement complexe, de code et de créativité non contrainte
• Multimodalité avancée (images, voix, vidéo en beta)
• Bibliothèque de plugins et d'intégrations (zapier, Salesforce, etc.)
• Interface utilisateur très travaillée, adoption utilisateur facilitée

Ce qu'Intelligence Privée fait mieux

• Souveraineté totale : vos données ne quittent jamais la France. ChatGPT Enterprise héberge en priorité aux États-Unis ou dans des régions Azure. Si vous avez une clause contractuelle cliente qui interdit les transferts hors UE, ChatGPT Enterprise peut créer un problème.
• RGPD natif : notre DPA est rédigé selon le droit français, notre DPO est disponible pour répondre aux questions de votre propre DPO. Chez OpenAI, la conformité RGPD est possible mais nécessite un travail contractuel et juridique non négligeable.
• Confidentialité certifiable : nous signons des engagements contractuels sur la non-utilisation de vos données. La politique d'OpenAI a changé plusieurs fois — incertitude qui ne convient pas aux environnements très réglementés.
• Personnalisation profonde : fine-tuning sur vos données métier, RAG sur vos documents internes, agents personnalisés — tout reste sur votre infrastructure.
• Prix prévisible : forfaits mensuels fixes sans surprise sur la facturation à la requête. Pas de hausse tarifaire unilatérale comme celle qu'a connue OpenAI entre 2023 et 2025.
• Support français : équipe support en français, astreinte, SLA contractuels garantis — avec OpenAI, vous êtes un client parmi des millions.

Intelligence Privée vs Azure OpenAI Service : pourquoi l'Europe ne suffit pas toujours

Azure OpenAI : la solution "compromis" qui a ses limites

Beaucoup d'entreprises françaises ont choisi Azure OpenAI Service comme solution "de compromis" : les modèles OpenAI, hébergés sur des serveurs Azure en Europe. C'est une amélioration par rapport à OpenAI direct, mais ce n'est pas la même chose que la souveraineté :

• Le CLOUD Act s'applique toujours : Azure est une filiale de Microsoft, entreprise américaine soumise au CLOUD Act. Même si les données sont sur des serveurs en France, une autorité américaine peut légalement demander leur accès. C'est un risque documenté, non théorique (voir notre article CLOUD Act et données d'entreprise).
• Les prix sont en dollars : exposition au risque de change et aux politiques tarifaires de Microsoft/OpenAI.
• La confidentialité dépend des contrats Microsoft : complexes, changeants, interprétables différemment selon la région et la version du contrat.
• Aucune personnalisation de l'infrastructure : vous ne pouvez pas choisir le datacenter spécifique, le réseau, ou les configurations de sécurité au niveau hardware.

Ce qu'Intelligence Privée apporte en plus

• Infrastructure 100% française, pas seulement hébergée en Europe via une entité américaine
• Zéro exposition CLOUD Act : nos entités et nos serveurs sont français, soumis uniquement au droit français et européen
• Prix en euros, sans risque de change ni dépendance aux politiques tarifaires américaines
• Configuration hardware et réseau auditables et certifiables

Intelligence Privée vs Mistral AI : deux visions de la souveraineté

Mistral AI : le champion français de la performance LLM

Mistral AI est l'une des réussites les plus impressionnantes de l'écosystème tech français. Leurs modèles (Mistral Large, Mistral 7B, Mixtral) sont parmi les plus performants à paramètre égal et sont largement reconnus dans la communauté mondiale. Nous avons un grand respect pour ce qu'ils ont accompli.

Les différences structurelles

Intelligence Privée et Mistral répondent à des besoins différents :

• Modèles : Mistral propose ses propres modèles de base (Mistral Large, Le Chat). Intelligence Privée utilise et optimise des LLM (ELODIE, KEVINA 32B) spécialement sélectionnés et fine-tunés pour les cas d'usage enterprise français.
• Hébergement : Mistral la Plateforme héberge dans plusieurs régions cloud. Intelligence Privée héberge exclusivement en France sur infrastructure dédiée.
• Positionnement : Mistral cible le marché global des développeurs et des entreprises tech. Intelligence Privée cible spécifiquement les entreprises françaises et européennes avec des exigences fortes de conformité et de souveraineté.
• Accompagnement : Intelligence Privée offre un accompagnement à l'intégration et à la mise en conformité que Mistral, en tant que provider de modèles, ne propose pas directement.

Les deux solutions peuvent d'ailleurs être complémentaires : certains clients Intelligence Privée utilisent des modèles Mistral comme base pour leur fine-tuning souverain.

Intelligence Privée vs LLM open source auto-hébergé : faire vs acheter

L'attrait du "tout maîtriser soi-même"

De nombreuses DSI envisagent de déployer elles-mêmes Llama 3, Mistral 7B ou Falcon — après tout, ces modèles sont gratuits et offrent une souveraineté totale. C'est techniquement possible et dans certains cas c'est la bonne décision. Mais le coût total de possession est souvent sous-estimé.

Ce que cache le "gratuit" des LLM open source

• Infrastructure GPU : un modèle Llama 3 70B en production nécessite 4 à 8 GPU A100 80GB (160 000 à 320 000€ d'investissement), ou 15 000 à 30 000€/mois en cloud GPU.
• Ingénierie : déploiement, optimisation (quantization, batching), scaling, monitoring, mise à jour des modèles — 2 à 3 ingénieurs ML seniors à temps partiel minimum.
• Maintenance : sécurité, patches, nouvelles versions de modèles, compatibilité des dépendances — charge continue non négligeable.
• Conformité : vous devez vous-même construire et documenter le cadre de conformité RGPD, les DPAs, les DPIAs — sans le support d'un fournisseur spécialisé.

Ce qu'Intelligence Privée gère à votre place

Intelligence Privée est essentiellement le service managé souverain que votre DSI aurait besoin de construire elle-même :

• Infrastructure GPU managée, scalée automatiquement selon votre usage
• Modèles optimisés et mis à jour régulièrement
• Sécurité et monitoring inclus dans l'abonnement
• Documentation de conformité prête à l'emploi
• Support technique et fonctionnel en français

Pour les entreprises qui n'ont pas une DSI de taille suffisante pour gérer un déploiement LLM de A à Z, Intelligence Privée offre le meilleur rapport contrôle/effort. Pour les DSI très matures avec des équipes ML dédiées, le déploiement open source peut être plus adapté — honnêteté oblige (voir notre article LLM open source en entreprise).

Tableau comparatif complet

Critère	Intelligence Privée	ChatGPT Enterprise	Azure OpenAI	Mistral API	LLM open source
Hébergement France garanti	Oui	Non	Partiel (Europe possible)	Variable	Dépend de vous
CLOUD Act inapplicable	Oui	Non	Non (Microsoft US)	Non (levées US)	Oui si infra FR
RGPD natif et certifiable	Oui	Partiel (effort requis)	Partiel	Partiel	À construire
Zéro réutilisation données	Oui (contractuel)	Oui (contrat Enterprise)	Oui (Azure OpenAI)	Oui (API)	Oui (vous contrôlez)
Fine-tuning sur données propres	Oui	Limité	Oui (coûteux)	Oui	Oui (effort infra)
Performance modèle (tâches fr.)	Élevée (KEVINA 32B)	Très élevée (GPT-4o)	Très élevée (GPT-4o)	Élevée (Large 2)	Variable (7B-70B)
Prix prévisible en euros	Oui	Non (USD, usage)	Non (USD, usage)	Oui (mais USD)	Coût infra fixe
Support français avec SLA	Oui	Non (support global)	Partiel (via partenaire)	Limité	Communauté
Documentation conformité fournie	Complète	Partielle	Partielle	Basique	À construire
Effort d'intégration	Faible-Moyen	Faible	Moyen	Faible-Moyen	Élevé

Quand choisir Intelligence Privée (et quand ne pas le faire)

Intelligence Privée est le bon choix si :

• Votre entreprise est dans un secteur réglementé (finance, santé, droit, défense, secteur public)
• Vos clients vous imposent des exigences de conformité et de souveraineté sur votre chaîne IA
• Vous répondez à des appels d'offres publics ou de grands groupes avec des critères de souveraineté
• Vous traitez des données confidentielles, des secrets des affaires, ou des données personnelles sensibles
• Votre DPO a des difficultés à valider les solutions cloud américaines
• Vous voulez une prévisibilité des coûts sans risque de change ou de changement tarifaire unilatéral
• Vous avez besoin d'un support réactif en français avec des SLA contractuels

Intelligence Privée n'est probablement pas le bon choix si :

• Vous avez un usage principalement créatif non contraint (rédaction créative, génération d'images, brainstorming sans données sensibles)
• Vous avez besoin de multimodalité avancée (génération d'images, audio, vidéo) en priorité absolue
• Vous n'avez aucune contrainte de conformité et que le prix à la requête minimum est votre seul critère
• Vous avez une DSI de 10+ ingénieurs ML capables de gérer un déploiement LLM open source de bout en bout

Ce que disent nos clients

"Nous avons pu répondre 'oui' à tous les critères souveraineté de l'appel d'offres du ministère. Nos concurrents utilisant ChatGPT Enterprise ont été éliminés à la présélection." — DSI d'une ESN, secteur public, 450 salariés.

"Notre DPO avait bloqué tout déploiement d'IA cloud américaine pendant 18 mois. Avec Intelligence Privée, il a donné son feu vert en 3 semaines — la documentation de conformité était déjà là." — Responsable digital, cabinet d'avocats, Paris.

"La performance sur nos documents en français et sur le droit français est meilleure qu'avec GPT-4, probablement parce que le modèle a été optimisé pour ces cas d'usage." — Directeur Juridique, assurance régionale.

"On économise 40% par rapport à ce qu'on payait chez Azure OpenAI, avec un SLA qu'Azure n'était pas capable de nous garantir contractuellement." — DAF, ETI industrielle, Lyon.

ELODIE et KEVINA 32B : que savoir sur nos modèles

KEVINA 32B : le modèle enterprise haute performance

KEVINA 32B est le modèle phare d'Intelligence Privée pour les cas d'usage enterprise exigeants. Ses caractéristiques :

• 32 milliards de paramètres : le dimensionnement idéal pour les cas d'usage enterprise — suffisamment puissant pour des tâches complexes, suffisamment compact pour une inférence économique et à faible latence
• Optimisé pour le français et les spécificités européennes : entraîné et fine-tuné avec un corpus incluant une forte représentation de textes juridiques, administratifs et métier français et européens
• Contexte 128K tokens : traitement de documents longs (contrats, rapports annuels, dossiers techniques) sans troncature
• Architecture MoE partielle : n'active qu'une fraction des paramètres par inférence — meilleur ratio performance/consommation énergétique
• Fine-tunable : KEVINA 32B peut être fine-tuné sur vos données métier pour des performances encore meilleures sur vos cas d'usage spécifiques

ELODIE : le modèle efficace pour les tâches courantes

ELODIE est conçue pour les tâches enterprise standards à fort volume : résumés, extractions d'informations, génération de contenus structurés, FAQ, classification. Ses avantages :

• Latence plus faible que KEVINA 32B — adapté aux interfaces conversationnelles temps réel
• Coût d'inférence plus faible — pour les déploiements à très fort volume de requêtes
• Empreinte carbone réduite — pertinent pour les objectifs RSE
• Idéal pour les workflows automatisés qui ne nécessitent pas le raisonnement complexe de KEVINA 32B

Dans la plupart des déploiements Intelligence Privée, les deux modèles sont utilisés en cascade : ELODIE traite les requêtes simples, KEVINA 32B prend en charge les tâches complexes. Ce routage intelligent réduit de 40 à 60% les coûts d'inférence tout en maintenant la qualité.

Performance sur les benchmarks métier français

Les benchmarks généraux (MMLU, HumanEval) sont conçus pour des modèles anglais et ne reflètent pas fidèlement les performances sur des cas d'usage enterprise français. Sur nos benchmarks internes et sur ceux de nos clients :

Cas d'usage	KEVINA 32B	GPT-4o	Mistral Large 2
Analyse de contrat commercial français	92/100	95/100	88/100
Résumé de document juridique (droit français)	94/100	93/100	90/100
Extraction d'informations structurées (factures, bons de commande)	96/100	95/100	91/100
Génération de rapport en français (style formel)	91/100	94/100	89/100
Q&A sur base documentaire RAG (droit fiscal français)	89/100	88/100	85/100
Classification de courrier entrant (entreprise)	97/100	96/100	93/100

Ces scores illustrent que KEVINA 32B atteint ou dépasse GPT-4o sur plusieurs tâches spécifiques au contexte français, grâce à son optimisation pour les données et les spécificités linguistiques et juridiques françaises. La différence de performance brute sur les benchmarks généraux (où GPT-4o est supérieur) ne se traduit pas nécessairement en différence de qualité sur vos cas d'usage réels.

Notre processus d'intégration et d'onboarding

Phase 1 : Évaluation et configuration (Semaine 1-2)

Chaque nouveau client Intelligence Privée bénéficie d'une phase d'évaluation personnalisée :

• Identification et priorisation de vos cas d'usage IA avec notre équipe de consultants
• Évaluation de la qualité de KEVINA 32B et ELODIE sur vos données et vos questions réelles (benchmark client)
• Configuration de votre environnement : espace de stockage dédié, clés API, configuration des guardrails selon votre politique de sécurité
• Validation de la conformité RGPD avec votre DPO : revue de notre DPA, de notre DPIA pré-remplie, et des mesures de sécurité documentées

Phase 2 : Développement et intégration (Semaines 2-6)

• Mise à disposition de notre équipe technique pour l'intégration dans vos outils existants (Microsoft 365, SharePoint, Salesforce, ou outils custom)
• Construction de la pipeline RAG si nécessaire : indexation de vos documents, configuration du vector store, optimisation du retrieval
• Développement d'interface utilisateur si vous avez besoin d'une interface personnalisée (chatbot branded, assistant métier spécifique)
• Formation technique de vos équipes DevOps et développeurs

Phase 3 : Déploiement et suivi (Semaines 6-12)

• Déploiement progressif : groupe pilote → déploiement élargi
• Formation des utilisateurs finaux (2-4 heures selon le profil)
• Tableau de bord de suivi : adoption, volumes, qualité des réponses, coûts, empreinte carbone
• SLA contractuels : disponibilité 99,5% garantie, temps de réponse support < 4h en heures ouvrables

Support et évolution continue

• Support technique : équipe disponible 9h-18h du lundi au vendredi, astreinte pour les incidents critiques 24/7
• Mises à jour de modèles : KEVINA 32B et ELODIE sont régulièrement mis à jour avec de meilleures performances — toujours avec une période de test avant déploiement
• Fine-tuning : possibilité de fine-tuner KEVINA 32B sur vos données métier pour améliorer les performances sur vos cas d'usage spécifiques
• Nouvelles fonctionnalités : agents autonomes, multimodalité, nouvelles intégrations — nos clients bénéficient des évolutions de la plateforme

Modèles de tarification et plans

Transparence sur les coûts

Intelligence Privée propose une tarification transparente basée sur des forfaits mensuels prévisibles — pas de surprise sur la facturation à la requête. Nos plans sont conçus pour être compréhensibles par un DAF, pas seulement par un ingénieur :

• Plan Starter : accès à ELODIE, volume de requêtes mensuel défini, interface web standard, support email. Adapté aux TPE/PME qui commencent leur déploiement IA.
• Plan Business : accès à ELODIE et KEVINA 32B, volume plus élevé, API complète pour intégrations, support prioritaire avec SLA. Pour les ETI et les départements enterprise.
• Plan Enterprise : volumes personnalisés, environnement dédié, fine-tuning inclus, SLA garantis contractuellement, support dédié avec interlocuteur nommé, documentation de conformité complète.
• Plan Public / Secteur réglementé : certifications spécifiques (HDS, qualifications SecNumCloud en cours), documentation d'appel d'offres fournie, références sectorielles disponibles.

Nos tarifs sont exprimés en euros, indexés annuellement sur l'inflation française, sans exposition au risque de change. Pas d'augmentation unilatérale en cours de contrat.

Comparaison des coûts totaux

Pour comparer équitablement avec les alternatives, il faut intégrer l'ensemble du coût total de possession :

Solution	Coût LLM direct	Coût conformité	Coût support/integration	TCO estimé (1 an, 100 utilisateurs)
Intelligence Privée Business	Inclus (forfait)	Inclus (DPA, DPIA)	Inclus (accompagnement)	15 000 - 40 000€
ChatGPT Enterprise	Usage-based (USD)	Juridique interne requis	Intégration à financer	20 000 - 60 000€
Azure OpenAI	Usage-based (USD)	Partiel (travail restant)	Développement spécifique	25 000 - 70 000€
LLM open source self-hosted	Infrastructure GPU	À construire entièrement	Équipe ML interne requise	60 000 - 200 000€

Note : ces estimations sont indicatives et dépendent fortement du volume d'usage, des cas d'usage et de la complexité des intégrations. Le TCO de l'open source self-hosted est souvent sous-estimé car il ne prend pas en compte le temps ingénieur pour la maintenance continue.

Sécurité et conformité : notre approche en détail

Notre programme de sécurité

La confiance que nous accordent nos clients repose sur un programme de sécurité rigoureux et transparent :

• Certification ISO 27001 : notre système de management de la sécurité de l'information est certifié ISO 27001, avec audits annuels par un organisme accrédité. Les rapports sont disponibles sous NDA pour nos clients Enterprise.
• Red team semestriel : nos modèles et notre infrastructure sont soumis à des campagnes de red team par des prestataires de sécurité indépendants deux fois par an. Les synthèses de ces rapports sont partagées avec nos clients sur demande.
• Programme de divulgation responsable : tout chercheur qui découvre une vulnérabilité dans notre système peut nous la signaler en toute sécurité. Nous nous engageons à une réponse initiale en 48h et à une correction des vulnérabilités critiques en 72h.
• Chiffrement end-to-end : toutes les communications entre vos applications et nos API sont chiffrées TLS 1.3. Les données au repos dans nos systèmes sont chiffrées AES-256 avec des clés gérées dans des HSM dédiés.
• Isolation multi-tenant : chaque organisation client dispose d'un espace de stockage isolé, de clés de chiffrement distinctes, et d'un espace vectoriel séparé si vous utilisez notre infrastructure RAG. Vos données sont invisibles des autres clients.

Notre engagement de conformité RGPD

Nous avons conçu notre DPA (Data Processing Agreement) pour qu'il soit validable par n'importe quel DPO français sans travail juridique supplémentaire :

• Base légale documentée pour chaque traitement
• Registre des sous-traitants ultérieurs avec garanties équivalentes
• Procédures de réponse aux demandes d'exercice de droits (accès, rectification, effacement, portabilité)
• Plan de réponse aux violations de données avec délais de notification conformes à l'Article 33 RGPD
• Engagement explicite de non-utilisation des données pour l'entraînement de modèles partagés
• Procédures de restitution et de destruction des données en fin de contrat

Notre DPO est disponible pour des échanges directs avec le DPO de nos clients — une garantie que peu de fournisseurs IA offrent. Dans un contexte où les DPO sont de plus en plus sensibles aux risques IA, cette disponibilité est un facteur décisif dans l'accélération des processus de validation interne.

Feuille de route produit : ce qui arrive en 2026

Nous publions une feuille de route produit transparente pour nos clients. Les fonctionnalités attendues en 2026 :

• Multimodalité (Q3 2026) : traitement des images et des documents PDF avec reconnaissance de contenu visuel — pour les analyses de documents complexes (contrats avec tableaux, rapports avec graphiques)
• Agents Enterprise (Q2 2026) : agents autonomes avec connecteurs natifs aux outils enterprise (Salesforce, SAP, Microsoft 365) et validation humaine configurable pour les actions critiques
• Fine-tuning on-demand (Q2 2026) : interface graphique pour le fine-tuning sans compétences ML requises — upload de vos données, paramétrage simplifié, suivi en temps réel
• Tableau de bord RSE IA (Q3 2026) : reporting automatique de la consommation énergétique et des émissions CO₂eq pour le reporting CSRD/ESRS E1
• Certification SecNumCloud (en cours) : nous sommes en processus d'obtention de la qualification SecNumCloud pour ouvrir l'accès à tous les marchés publics à sensibilité élevée

Nos clients participent activement à la définition de notre feuille de route via un comité produit trimestriel. Votre feedback façonne le produit que nous développons.

Pour compléter votre évaluation : notre comparatif GPT-4 vs Claude vs Gemini en entreprise et notre analyse des risques ChatGPT Enterprise et ses alternatives.

Comment commencer avec Intelligence Privée : les premiers pas

Étape 1 : La démonstration personnalisée (30-60 min)

Nous ne faisons pas de démos génériques avec des jeux de données fictifs. Lors de notre première rencontre, nous testons KEVINA 32B et ELODIE sur vos cas d'usage réels, avec vos documents, vos questions, vos critères de qualité. Vous repartez avec une évaluation honnête de si Intelligence Privée répond à vos besoins — pas avec une promesse commerciale.

Étape 2 : La validation conformité (1-3 semaines)

Nous transmettons notre dossier de conformité complet (DPA, DPIA type, certifications, politique de sécurité) à votre DPO et à votre RSSI. Notre DPO est disponible pour des échanges directs. L'objectif est que votre équipe juridique et sécurité ait toutes les réponses sans avoir à les chercher.

Étape 3 : Le pilote technique (2-4 semaines)

Accès à un environnement de pilote avec vos données réelles, accompagnement technique de notre équipe pour l'intégration, et benchmark sur vos cas d'usage prioritaires. À l'issue du pilote, vous disposez de données objectives pour décider — pas d'engagement avant cette validation.

Étape 4 : La mise en production

Si le pilote est concluant, nous signons le contrat (DPA inclus, SLA garantis, prix fixe en euros) et nous accompagnons le déploiement. Formation des utilisateurs, intégration dans vos outils, tableau de bord de suivi — nous restons à vos côtés jusqu'à l'adoption effective. Pour en savoir plus sur notre approche : notre guide ultime de l'IA en entreprise 2026 qui détaille toutes les étapes d'un déploiement réussi.

Nos clients parlent de leur expérience

Au-delà des caractéristiques techniques et des comparatifs, c'est l'expérience réelle de nos clients qui reflète le mieux ce qu'Intelligence Privée apporte. Les tendances que nous observons dans les retours de nos clients Enterprise après 6 mois d'utilisation : premièrement, la disparition des frictions de conformité — les DPO et RSSI ne bloquent plus les projets IA, ce qui accélère les déploiements. Deuxièmement, l'amélioration de la confiance des collaborateurs dans les outputs IA — savoir que le système ne partagera pas leurs données avec des tiers les rend plus enclins à l'utiliser pour des tâches sensibles à haute valeur ajoutée. Troisièmement, la simplification des réponses aux audits — quand l'auditeur externe demande des preuves de conformité sur les systèmes IA, la documentation est disponible en quelques heures au lieu de plusieurs semaines de travail de collecte. Quatrièmement, l'effet réseau interne — une fois qu'un département adopte Intelligence Privée avec succès, d'autres équipes demandent à accéder à la plateforme, créant une adoption organique sans effort commercial supplémentaire. Ces résultats illustrent que le choix d'Intelligence Privée n'est pas seulement une décision technique — c'est une décision stratégique qui simplifie la gouvernance IA globale de l'entreprise. Pour en apprendre plus sur les stratégies d'adoption réussies : notre guide formation et adoption IA et notre article sur comment réussir votre POC IA.

FAQ — Choisir Intelligence Privée

Quelle est la performance réelle de KEVINA 32B par rapport à GPT-4 ?

Sur les benchmarks généraux (MMLU, HumanEval, GSM8K), GPT-4o conserve un avantage de 10 à 20% selon les tâches. Sur les benchmarks spécifiques aux cas d'usage enterprise français (analyse de documents juridiques, droit fiscal, rédaction en français), KEVINA 32B atteint 90 à 95% des performances de GPT-4o. Pour la plupart des tâches en production (résumé, extraction d'information, Q&A sur documents, génération de rapports), la différence est imperceptible par les utilisateurs.

Peut-on migrer depuis ChatGPT Enterprise vers Intelligence Privée facilement ?

Oui. Notre API est compatible OpenAI (même format de requête/réponse), ce qui signifie que la migration technique est souvent une simple modification de l'URL et de la clé API. Les prompts développés pour GPT-4 fonctionnent généralement avec KEVINA 32B sans modification majeure. Nous accompagnons chaque migration avec une phase de test de 30 jours sur vos cas d'usage prioritaires.

Comment se passe l'intégration technique avec nos outils existants ?

Intelligence Privée s'intègre via API REST standard (compatible OpenAI), avec des connecteurs natifs pour les principaux outils enterprise : Microsoft 365, Google Workspace, Salesforce, et les principales plateformes de gestion documentaire (SharePoint, Confluence). Notre équipe technique accompagne l'intégration avec une documentation complète et un support dédié.

Quel est le délai de mise en production ?

Pour un déploiement standard (chatbot interne, assistant documentaire), la mise en production prend 2 à 4 semaines. Pour un fine-tuning sur vos données métier, comptez 4 à 8 semaines supplémentaires selon le volume de données et la complexité du domaine. Les déploiements complexes avec agents autonomes ou intégrations système multiples peuvent prendre 2 à 3 mois.

Que se passe-t-il si vous êtes rachetés par un acteur étranger ?

C'est une question légitime que nos clients soulèvent souvent. Nos contrats incluent une clause de golden share contractuelle qui garantit que vos données et vos modèles fine-tunés vous seront restitués dans un délai de 30 jours en cas de changement de contrôle de notre société. Nous sommes également en cours d'obtention d'une certification ANSSI qui imposera des contraintes supplémentaires sur notre actionnariat. La souveraineté de vos données ne dépend pas de notre pérennité.

Proposez-vous une période d'essai ou un POC gratuit ?

Nous proposons une démonstration personnalisée gratuite de 30 à 60 minutes sur vos cas d'usage réels. Pour les projets d'une certaine envergure, nous organisons un pilote de 4 semaines avec accès complet à la plateforme — les conditions de ce pilote sont définies cas par cas selon la taille et la complexité du projet. Notre philosophie est simple : nous préférons que vous evalouiez intelligemment plutôt que de signer rapidement. Un client convaincu par l'expérience est un client qui reste. Contactez notre équipe commerciale pour discuter des modalités d'un pilote adapté à votre contexte.

Quelles langues supportent vos modèles ?

KEVINA 32B et ELODIE sont optimisés pour le français en priorité, avec d'excellentes performances sur toutes les langues européennes (anglais, espagnol, italien, allemand, néerlandais, portugais). Pour les entreprises internationales, cette couverture multilingue permet de déployer une seule plateforme pour l'ensemble des filiales européennes. Sur les langues non-européennes (arabe, chinois, japonais), les performances sont correctes mais sans optimisation spécifique — un modèle généraliste peut être plus adapté pour ces marchés.

Comment gérez-vous les montées en charge et la disponibilité ?

Notre infrastructure est conçue pour la résilience enterprise : déploiement multi-nœuds avec load balancing automatique, redondance géographique sur plusieurs datacenters français, et scaling horizontal automatique en fonction de la charge. Nos SLA Enterprise garantissent 99,5% de disponibilité mensuelle avec compensation contractuelle en cas de dépassement. Les maintenances planifiées sont communiquées 7 jours à l'avance et réalisées pendant les fenêtres de faible utilisation (nuit/week-end). Pour les pics de charge prévisibles (fin de mois, campagnes commerciales), nous pouvons provisionner de la capacité supplémentaire sur notification préalable.

Peut-on utiliser nos propres modèles Mistral ou Llama fine-tunés sur votre infrastructure ?

Oui, c'est une option disponible dans notre plan Enterprise. Vous pouvez déployer vos propres modèles fine-tunés (Mistral, Llama, ou d'autres architectures compatibles) sur notre infrastructure souveraine, bénéficiant de notre gestion opérationnelle (monitoring, scaling, sécurité, mises à jour de l'infrastructure) tout en conservant la pleine propriété et le contrôle de vos modèles. Cette option est particulièrement intéressante pour les entreprises qui ont déjà investi dans le fine-tuning et qui veulent une infrastructure souveraine managée sans reconstruire les opérations GPU en interne. Contactez notre équipe technique pour discuter de la compatibilité de votre modèle et des conditions de déploiement.

Quelle est votre politique en cas de bug ou d'incident de sécurité ?

Notre politique de gestion des incidents distingue trois niveaux. Pour les incidents P1 (indisponibilité totale ou violation de données) : notification client dans l'heure, activation de l'astreinte 24/7, résolution cible en 4 heures, postmortem partagé dans les 72 heures. Pour les incidents P2 (dégradation de performance, anomalie de comportement) : notification dans les 4 heures ouvrables, résolution cible en 24 heures. Pour les vulnérabilités de sécurité signalées : accusé de réception en 48 heures, correction des vulnérabilités critiques en 72 heures, communication transparente avec les clients impactés. En cas de violation de données personnelles, nous notifions la CNIL dans les 72 heures conformément à l'Article 33 RGPD, et nous informons les clients concernés dans les 24 heures suivant notre propre notification. Notre philosophie : la transparence rapide vaut mieux que le silence prolongé.

Intelligence Privée peut-elle s'intégrer avec nos outils de collaboration (Teams, Slack, Notion) ?

Oui. Nous proposons des connecteurs natifs pour Microsoft Teams (bot d'assistant dans les canaux Teams), Slack (slash commands et workflows), et des intégrations via webhooks pour Notion, Confluence, et d'autres outils de base de connaissance. Pour les outils non listés, notre API REST standard (compatible OpenAI) permet à n'importe quelle équipe de développement de créer une intégration en quelques heures. Nous maintenons également une bibliothèque de connecteurs open source sur GitHub que nos clients peuvent adapter à leurs besoins spécifiques. L'objectif est que vos collaborateurs accèdent à Intelligence Privée depuis les outils qu'ils utilisent déjà — sans friction d'adoption.

Intelligence Privée est-elle adaptée aux groupes internationaux ayant des filiales en Europe ?

Oui. Notre architecture multi-organisations permet de déployer Intelligence Privée pour un groupe avec plusieurs filiales en Europe, chacune avec son propre espace isolé, ses propres utilisateurs, et sa propre politique de sécurité — le tout sous une gouvernance groupe centralisée. Les données de la filiale française restent en France, celles de la filiale belge peuvent être hébergées en Belgique si nécessaire. Le reporting d'usage et de conformité est agrégé au niveau groupe pour faciliter le reporting CSRD et les audits consolidés. Pour les groupes en cours de déploiement pan-européen de leur stratégie IA, Intelligence Privée est le partenaire qui permet d'unifier la gouvernance tout en respectant les spécificités réglementaires de chaque pays membre.