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L'IA Générative Locale par JLB INFORMATIQUE : Souveraineté, Éthique, Performance et Innovation Responsable

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    Découvrez l’IA générative locale de JLB INFORMATIQUE ! (droit d'auteur JLB INFORMATIQUE)
  • Malgré la popularité grandissante de l’IA générative, il semble de plus en plus difficile de trouver des outils de gestion de l’information à la fois performants, sécurisés et respectueux des valeurs éthiques et écologiques. L’IA générative locale qui sera prochainement intégrée dans les solutions JLB-NET sous forme d’un nouveau module, se présente comme une alternative innovante aux services tiers tels que ChatGPT, Gemini ou Mistral, en offrant un contrôle total sur les données.
    L’équipe de recherche et développement a travaillé à un moteur ultra optimisé, n'utilisant que le strict minimum de ressources nécessaires afin de limiter les coûts d'infrastructure, tout en garantissant sécurité et performance.

    Lors d’une réunion stratégique avec l’un de nos grands comptes, une responsable nous a confié une préoccupation majeure : elle refusait que des fournisseurs externes tels qu’OpenAI, Google ou d’autres acteurs majeurs du secteur aient accès aux données de l’entreprise. Cette inquiétude est partagée par bon nombre de personnes qui gèrent des informations sensibles au quotidien.

    Afin de permettre à nos clients de bénéficier des nombreux avantages de l’IA générative en termes de productivité, notamment pour la création de résumés, d’aide à l’indexation et de traduction, nous nous sommes tournés vers une version exécutée en local de cette technologie.

    En l’intégrant dans nos solutions, notre but est d’offrir un contrôle total tout en minimisant l’empreinte écologique et les coûts d’infrastructure grâce à un moteur ultra optimisé, n’utilisant que le strict minimum de ressources nécessaires.

    Une Révolution dans la Gestion de l’Information

    L’essor de l’IA générative locale transforme radicalement le traitement et la sécurisation des données. Contrairement aux systèmes cloud qui reposent sur des serveurs distants, notre solution fonctionne dans un environnement contrôlé par l’utilisateur. Cela permet de :

    • Garantir une confidentialité absolue : les données ne sortent pas de l’infrastructure.
    • Assurer une autonomie et un contrôle total : les organismes n’ont plus à dépendre de prestataires externes pour la gestion de leurs informations sensibles.
    • Optimiser les ressources : grâce à un moteur ultra optimisé, les besoins matériels sont réduits au maximum, limitant les coûts d’infrastructure tout en maintenant une performance élevée.

    Les Défis de l’Intégration Locale et les Solutions Apportées

    Complexité Technique et Infrastructure

    L’intégration d’une IA générative en mode local présente toutefois de nombreux défis :

    • Exigences matérielles
      Les modèles d’IA nécessitent traditionnellement une puissance de calcul élevée, impliquant des serveurs performants et des GPU de qualité. Notre approche, néanmoins, vise à limiter ces besoins au strict nécessaire grâce à une optimisation poussée.
       
    • Installation et configuration
      Mettre en place un système local demande une expertise technique pointue, de l’installation des logiciels à leur configuration fine pour garantir une intégration harmonieuse avec l’infrastructure existante.
      Notre équipe, experte en data science et ingénierie informatique, a mis en place des solutions innovantes pour surmonter ces obstacles, afin d’obtenir une solution simple à installer et à paramétrer.

    Une Perspective Écologique et Économique

    Au-delà des défis techniques, l’utilisation de l’IA générative, locale ou non, n’est pas neutre en termes d’empreinte écologique. En optimisant la consommation de ressources au maximum, nous limitons non seulement notre empreinte énergétique, mais aussi les coûts liés à l’achat d’un matériel compatible avec les différents modèles d’IA générative.

    La Plate-Forme Collaborative JLB-NET : Une Solution Sur Mesure

    Le futur de JLB-NET s’inscrit dans cette vision d’indépendance et de maîtrise totale des données. En conservant le traitement et le stockage en local, elle offre :

    • Un contrôle intégral
      Toutes les informations restent sur site, garantissant une protection renforcée et facilitant la conformité aux réglementations.
       
    • Une personnalisation sur mesure
      L’IA s’adapte aux besoins spécifiques de chaque environnement, offrant une flexibilité qui répond aux exigences des administrations et des grandes entreprises.
       
    • Le respect de la vie privée
      En minimisant les transferts de données vers des tiers, la confidentialité de chaque utilisateur est assurée.
       
    • Une optimisation des ressources
      Conçue pour n'utiliser que le strict minimum nécessaire, notre solution permet de maîtriser les investissements tout en offrant une performance optimale.

    Comparaison avec les Solutions Cloud

    Bien que les services cloud présentent des avantages tels qu’une simplicité de déploiement et une évolutivité rapide, ils comportent également des limites :

    • Dépendance aux fournisseurs tiers
      Le stockage sur des serveurs externes réduit le contrôle de l’utilisateur et expose les données à des risques de piratage.
       
    • Personnalisation limitée
      Les solutions cloud ne permettent pas toujours une adaptation fine aux processus métiers spécifiques, contrairement à une solution locale.
       
    • Coûts cachés
      Les investissements récurrents liés à la bande passante et à la sécurité peuvent rapidement s’accumuler, malgré une apparence de rentabilité à court terme.

    Conclusion

    L’IA générative locale représente une avancée majeure dans la gestion de l’information, alliant souveraineté des données, usage éthique, performance technique et responsabilité écologique. Si l’intégration dans des solutions existantes demande un travail de développement conséquent et des investissements initiaux, ces défis sont envisagés comme des leviers d’innovation. Le prochain module de la plateforme collaborative JLB-NET offrira un contrôle total sur vos informations, garantissant confidentialité, performance et adaptation sur mesure à vos besoins, tout en optimisant l’utilisation des ressources.

    À propos de JLB INFORMATIQUE

    Depuis plus de 40 ans, JLB INFORMATIQUE se distingue comme un éditeur de logiciels innovant dans la gestion de l’information. Nos solutions JLB-NET sont reconnues pour leur simplicité d'utilisation, leur richesse fonctionnelle et leur capacité à évoluer en fonction des besoins métiers des administrations et des entreprises pour la gestion de leurs centres de ressources, DAM, et archivage.

    Nous serons présents sur le salon Documation à Paris, porte de Versailles, les 19 et 20 mars prochains

    Stand C88 - Hall 4
     

    Inscrivez-vous à notre atelier : Sécurisez la gestion de votre information avec l'IA générative locale

    Découvrez comment l’IA générative locale révolutionne la gestion de l’information en garantissant confidentialité, autonomie et contrôle total sur vos données. Contrairement aux solutions tierces comme ChatGPT ou Gemini, l’IA intégrée dans les solutions JLB-NET fonctionne sans dépendance externe, offrant un contrôle total sur vos données. Elle est spécialement conçue pour répondre à vos besoins, pour une gestion sécurisée, performante et indépendante de vos informations.

     

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    L’intelligence artificielle s’infiltre partout. Dans nos recherches en ligne, dans nos recommandations culturelles, dans nos trajets quotidiens… Elle s’adapte, apprend, et devient une force invisible qui façonne nos décisions, souvent à notre insu. Mais que sait-on vraiment de ces IA qui nous entourent ? Pour les podcasts d’Archimag, et pour mieux comprendre leur influence sur nos vies et sur notre rapport à l’information, nous avons rencontré Laura Sibony. Enseignante à HEC et à Sciences Po, elle est l’auteure de Fantasia : contes et légendes de l'intelligence artificielle, publié en 2024 aux éditions Grasset. Dans son livre, Laura Sibony nous invite à regarder au-delà du spectacle de l’IA pour en comprendre les rouages invisibles. C'est pourquoi elle a choisi d’explorer l’IA à travers une approche originale plutôt que par la voie technique ou théorique.
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