Un changement structurel est en cours dans le paysage numérique européen.

Les autorités de régulation et les gouvernements remettent de plus en plus en question l’utilisation de services cloud et de logiciels étrangers, lorsque les données peuvent être soumises à l’accès d’autorités non européennes. En réponse, la France encourage un recours accru à des solutions numériques souveraines dans l’administration publique. La Suisse propose des mesures concrètes pour renforcer la souveraineté numérique, tandis que la ville d’Amsterdam poursuit une stratégie d’autonomie technologique visant à orienter les services publics vers des solutions open source et des alternatives européennes.

Pour les organisations, cette évolution relève moins de la politique que de la gestion des risques et de la confiance. La localisation des données, la juridiction et le contrôle deviennent des critères déterminants dans les choix technologiques. En particulier en Suisse, où la confidentialité est considérée comme une exigence fondamentale.

Parallèlement, l’intelligence artificielle devient rapidement un facteur clé de compétitivité. De l’automatisation des processus à l’extraction d’insights à partir des données, l’IA offre des gains d’efficacité évidents. Toutefois, de nombreuses solutions d’IA largement utilisées restent étroitement liées à des écosystèmes cloud mondiaux, ce qui crée des tensions entre innovation et conformité.

C’est dans ce contexte que les approches d’IA axées sur la confidentialité gagnent en importance.

Avec DeepConfidential, DeepCloud propose une solution hébergée en Suisse qui permet aux organisations d’utiliser l’IA générative sur des données sensibles tout en conservant un contrôle total sur leur traitement. Un élément clé réside dans l’absence de conservation des données : les informations et les conversations partagées avec DeepConfidential ne sont ni stockées, ni enregistrées, ni réutilisées une fois la tâche terminée.

Concrètement, cela signifie que les informations sont utilisées uniquement pour la tâche en cours, puis supprimées une fois le processus achevé. Elles ne sont pas conservées, ni accumulées au fil du temps, ni réutilisées à des fins d’entraînement ou d’analyse.

Cette architecture a une implication importante. Même dans l’éventualité peu probable d’une demande légale d’accès aux données, comme l’a montré un cas récent impliquant Proton, il n’existe tout simplement aucun historique de données accessible. DeepConfidential est conçu de manière à ce que les informations sensibles n’existent que le temps strictement nécessaire.

Pour les organisations, cela modifie fondamentalement le profil de risque. Plutôt que de s’appuyer uniquement sur des garanties juridiques ou contractuelles, elles peuvent compter sur une conception technique qui limite par défaut l’exposition des données.

La direction est claire : les organisations n’ont plus à choisir entre innovation et confidentialité. Avec la bonne solution, elles peuvent concilier les deux et faire de la confiance un avantage concurrentiel durable.