Votre IA. Pas celle d'OpenAI.

Votre IA tourne sur du code open source que vous possédez. Le code source vous est livré. L'infrastructure (France-Nuage ou on-premise) reste opérationnelle indépendamment de NBC. Vous gardez la main.

Pas de lock-in. La stack est open source, vos données restent chez vous ou sur cloud souverain, et la documentation technique vous est livrée. N'importe quelle équipe tech ou ESN peut reprendre la main.

L'investissement initial est plus élevé (développement sur mesure), mais le coût récurrent est plus faible (pas d'abonnement par utilisateur) et vous gardez la maîtrise totale. Sur 3 ans, l'écart de TCO se creuse en faveur de l'IA souveraine pour les usages réguliers. Le chiffrage se fait cas par cas dans le Focus IA.

Pas plus qu'un serveur applicatif classique. Pour les PME sans équipe IT mature, on recommande plutôt le Niveau 1 (cloud souverain France-Nuage). Le on-premise est pertinent quand vous avez déjà une équipe infra et des contraintes de souveraineté fortes (santé HDS, secret professionnel).

Si vous utilisez l'IA pour des décisions RH (CV, évaluation), du scoring client (crédit, assurance), de la formation ou des infrastructures critiques, oui, vous êtes dans le périmètre haut-risque depuis le 2 août 2026. Amendes jusqu'à 15 M€ ou 3% du CA mondial.

Le responsable de traitement (votre entreprise) reste juridiquement responsable des décisions prises avec l'IA. NBC vous livre une architecture conçue pour faciliter votre conformité RGPD et AI Act, documentée et auditable. La conformité réglementaire finale relève de votre responsabilité.

Une IA souveraine repose sur trois couches que vous maîtrisez. Vos données restent dans votre périmètre. Le modèle est hébergé sur une infrastructure que vous contrôlez et il reste auditable. L'exécution se fait sur vos serveurs ou sur un cloud de droit européen. Aucun acteur hors Union européenne ne peut y accéder sur injonction extraterritoriale, couper le service ou modifier unilatéralement les conditions d'usage.

L'hébergement en France décrit un lieu de stockage. La souveraineté porte sur le droit applicable au fournisseur et sur la couche où le modèle s'exécute réellement. Un serveur installé à Paris mais opéré par une société de droit américain reste exposé au Cloud Act. La bonne question porte sur le droit applicable à celui qui traite vos données, davantage que sur leur seule localisation physique.

Oui, dès lors qu'il s'exécute sur votre propre infrastructure. Un modèle open-weight que vous téléchargez et faites tourner sur vos serveurs GPU fonctionne hors ligne, vous en disposez sous une licence d'usage pérenne et aucune requête ne part vers un serveur tiers. L'origine du modèle pèse moins que l'endroit où il tourne au moment de générer la réponse.

SecNumCloud, le référentiel 3.2 de l'ANSSI, qualifie un hébergeur cloud dont le siège, le capital et la gouvernance sont ancrés dans l'Union européenne, immunisé de fait aux injonctions extraterritoriales. C'est le meilleur cran pour un cloud managé. Le déploiement on-premise, où le modèle tourne dans vos propres murs, atteint le même objectif sans passer par un tiers. La certification est un moyen d'y arriver, la maîtrise réelle des données reste l'objectif.

Non. Quand un produit se présente comme souverain mais envoie chaque requête à l'API d'OpenAI, d'Anthropic ou de Google pour générer sa réponse, vos données transitent chez un fournisseur de droit américain à chaque appel. La couche la plus sensible, l'inférence, sort alors de votre périmètre. Le test concret consiste à demander où part la requête au moment précis où la réponse se génère : chez vous, ou chez un tiers.

Ce sont deux exigences distinctes qui se renforcent. La souveraineté porte sur la maîtrise technique et juridique de votre IA. L'AI Act impose des obligations de transparence, de documentation et de gestion des risques selon l'usage. Une IA hébergée et auditable facilite la mise en conformité, parce que vous accédez au modèle, aux données et aux journaux.

Un éditeur vend sa propre brique, donc sa recommandation penche vers son produit, et vous héritez de sa feuille de route et de son modèle économique. Un cabinet indépendant choisit la brique la mieux adaptée à votre contexte parmi l'open source et les offres du marché, sans licence maison à imposer. Chez NoBullshit Conseil, la recommandation suit votre besoin, et tout lien d'intérêt avec une brique du réseau de son dirigeant est annoncé. La réversibilité et la livraison du code sont prévues au contrat, pour que vous restiez propriétaire de ce qui est déployé.

Un boîtier générique ou une suite en libre-service couvrent des usages standards et rendent service pour démarrer. La valeur d'un déploiement se joue sur vos flux réels : la connexion à votre SI, vos données métier, vos cas d'usage prioritaires et l'adoption par vos équipes. Un mini-diagnostic amont évite d'acheter un outil que personne n'utilise six mois plus tard. Nous partons de vos goulots concrets, puis nous choisissons entre une brique existante et un développement sur mesure selon ce qui sert votre cas.

Une journée cadrée fait avancer vite sur un cas d'usage précis, et notre Focus IA d'une demi-journée sert exactement à ça : vous repartez avec une reco écrite et le chiffrage du développement. La limite arrive après l'atelier. Un outil assemblé en quelques heures reste un prototype tant qu'il n'est pas branché sur vos données réelles, sécurisé, supervisé et documenté, et il finit souvent à l'abandon faute de cette étape. Le Sprint Dev prend le relais pour porter ce prototype en production sur votre infrastructure, avec un code qui vous est livré et que vous possédez. Vous gardez la vitesse de l'atelier et vous obtenez un outil qui tient dans la durée.

La formation installe les bases et lève les blocages d'usage : nos sessions, dispensées par un organisme de formation certifié Qualiopi, apprennent à vos équipes à se servir de l'IA sur leurs propres dossiers. Elle atteint sa limite dès qu'il faut un outil qui tourne en continu sur vos flux, parce que cela relève de l'ingénierie logicielle et dépasse la seule montée en compétence. Nous combinons les deux volets : la formation pour rendre vos équipes autonomes, puis le développement d'un outil déployé sur votre système et supervisé. Vous gagnez l'autonomie de vos équipes et un outil en production dans le même mouvement.

Un serveur d'IA interne se justifie seulement lorsque certaines données ne doivent pas sortir, qu'il s'agisse de données stratégiques ou de données personnelles. La passerelle offre alors deux réponses. Elle aide à détecter qu'une donnée sensible partirait vers un cloud, bloque l'envoi et forme l'utilisateur, ou elle route la conversation vers votre serveur interne, seul cas où vos données restent réellement dans l'entreprise. Le dimensionnement de ce serveur découle des volumes mesurés en première phase, jamais l'inverse, et nous restons prudents sur la volumétrie qu'une machine donnée peut tenir faute d'un recul suffisant à ce jour.

Le routage se change à un seul endroit, donc nous basculons vos flux vers un modèle moins cher ou un autre fournisseur sans toucher à vos usages. Vous n'êtes pas souverain pour autant, vous dépendez encore de fournisseurs tiers, mais vous vous placez dans une bien meilleure position que sans passerelle. Vous limitez ainsi votre exposition à une hausse tarifaire ou à une indisponibilité que vous ne maîtriseriez pas autrement.

Non. Pour la majorité des usages, un modèle intermédiaire suffit, et les modèles les plus puissants restent réservés aux tâches qui le justifient. Nous vérifions régulièrement le meilleur rapport entre performance et coût, puis nous ajustons le routage. Vous pouvez retenir des modèles à poids ouverts ou d'autres fournisseurs, choisis sur des comparatifs publics, et décider où vos données sont traitées.

Une entreprise n'a en général pas les compétences pour garder la passerelle maintenue, supervisée, à jour et performante, et un cloud français sans infogérance laisse cette charge chez vous. La brique reste open source, hébergée en France, réinternalisable et réversible. Vous pouvez reprendre la main ou changer d'infogéreur, et vous restez par choix pour le service et la supervision. Lorsque nous recommandons un partenaire d'infogérance lié à l'un de nos cofondateurs, ce lien d'intérêt vous est divulgué et vous gardez la liberté de retenir un autre prestataire.

Au départ, la prudence est souvent manuelle, quand les équipes retirent elles-mêmes les noms et les chiffres avant de coller un texte dans une IA grand public. Ce réflexe est sain mais ne suffit pas toujours, car la CNIL réserve le terme d'anonymisation aux traitements qui rendent l'identification impossible en pratique, et de manière irréversible. Une charte IA V1, courte, fixe dès le départ les outils autorisés et les données qui ne sortent pas, comme les informations RH ou nominatives, puis la passerelle aide à la faire appliquer sans compter sur la mémoire de chacun, ce qui ne remplace pas l'analyse de conformité RGPD.

Après une période de mesure, la direction décide ce qui ne doit plus sortir, par exemple une grille tarifaire ou une information RH. Un filtre est créé, puis la tentative suivante d'envoyer ce type de contenu est bloquée pendant que l'utilisateur est formé au moment même. La garde de triage aide à repérer et à bloquer les envois identifiés comme sensibles, sans prétendre à une détection exhaustive, et la gouvernance s'affine au fil de l'eau à partir de cas réels.