L’Illusion du Contrôle
Au cours de la dernière décennie, la « transformation numérique » a largement signifié la migration des systèmes vers le cloud. La promesse était convaincante : échelle élastique, réduction des frais généraux opérationnels et déploiement rapide.
Cependant, à mesure que l’intelligence artificielle s’intègre dans la défense, l’énergie et d’autres domaines d’infrastructures critiques, ce modèle montre des limites structurelles. Dans ces environnements, le contrôle des données seules ne suffit plus. Le contrôle de l’intelligence, la manière dont les données sont traitées, raisonnées et utilisées pour agir, est devenu tout aussi critique.
En réponse, les principaux fournisseurs de cloud ont commencé à proposer des variantes de « cloud souverain » ou de « cloud réglementé ». Ces offres mettent généralement l’accent sur la résidence régionale des données, les clés de chiffrement gérées par le client et les certifications de conformité.
Pour de nombreuses charges de travail commerciales, ces mesures sont adéquates. Pour les organisations de haute assurance, elles ne traitent souvent qu’une partie du risque.
Le Piège de la Dépendance
Si les capacités de renseignement principales d’une organisation, le traitement des données, le raisonnement analytique et l’aide à la décision, dépendent opérationnellement de l’infrastructure d’un hyperscaler, cette intelligence n’est pas entièrement détenue. Elle est provisionnée.
Dans des environnements contestés ou à haut risque, cette dépendance introduit plusieurs risques non théoriques :
- La connectivité n’est pas assurée. En cas de conflit cybernétique, de scénarios de catastrophe ou d’environnements dégradés, l’accès à l’infrastructure cloud centralisée peut être interrompu ou refusé.
- L’exposition juridictionnelle persiste. Les données hébergées sur une infrastructure appartenant à des étrangers, même lorsqu’elles sont physiquement situées sur le territoire national, peuvent être soumises à des mécanismes juridiques extraterritoriaux tels que le CLOUD Act américain ou des statuts équivalents ailleurs. Ces lois ne garantissent pas l’accès, mais elles créent une exposition juridique qui doit être activement gérée.
- La garde des modèles est indirecte. Lorsque les modèles sont entraînés, affinés ou servis sur des plateformes cloud partagées, les organisations doivent s’appuyer sur des assurances contractuelles, techniques et procédurales concernant l’isolation des poids, le traitement de la télémétrie, le contrôle des mises à jour et la stabilité du cycle de vie.
Aucun de ces risques n’implique une intention malveillante de la part des fournisseurs de cloud. Ils reflètent la réalité que les hyperscalers sont optimisés pour l’échelle et la standardisation, et non pour le contrôle souverain dans des conditions adverses.
Vraie Souveraineté : Amener l’Intelligence aux Données
Chez Evodant, nous définissons l’Intelligence Souveraine comme plus que la résidence des données.
La souveraineté exige le contrôle sur l’endroit où l’intelligence s’exécute, comment elle évolue et qui conserve l’autorité sur ses sorties, indépendamment des fournisseurs d’infrastructure externes.
En termes pratiques, cela signifie :
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Opération Compatible Air-Gap Les systèmes d’intelligence doivent pouvoir fonctionner pendant de longues périodes sans dépendre d’une connectivité Internet publique, d’une vérification de licence externe ou d’une récupération de modèle à distance.
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Portabilité du Calcul La même pile d’intelligence doit être déployable dans divers environnements : centres de données centralisés, clouds privés, systèmes tactiques en périphérie (edge) et autres environnements contraints ou classifiés.
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Propriété Institutionnelle L’organisation conserve la propriété des poids des modèles, des données d’affinage, des artefacts de raisonnement et des journaux opérationnels. Si une relation avec un fournisseur prend fin, la capacité de renseignement reste intacte et opérationnelle.
Cette approche n’exclut pas l’utilisation du cloud. Elle garantit que l’infrastructure cloud est une option, et non un point unique de dépendance.
La Gravité des Données est Réelle
Le modèle dominant de la dernière décennie était simple : déplacer les données vers des services d’intelligence centralisés. Les documents étaient téléchargés vers des API. La télémétrie était diffusée vers des plateformes d’analyse cloud.
Dans les domaines de haute assurance, ce modèle s’effondre de plus en plus.
Les données opérationnelles sensibles sont souvent volumineuses, réglementées, classifiées ou sensibles à la latence. Les déplacer introduit des coûts, une complexité juridique et une exposition à la sécurité. Dans certains cas, c’est opérationnellement ou légalement infaisable.
En conséquence, de nombreuses organisations convergent vers un principe architectural différent…
Amener l’intelligence aux données.
Déployer des systèmes de raisonnement et d’analyse à l’intérieur du périmètre de sécurité. Leur permettre de traiter des informations sensibles localement, sans exiger que les données brutes, les représentations intermédiaires ou les artefacts de décision ne traversent des frontières externes.
Le Pivot Stratégique
Nous conseillons à nos clients des secteurs de la défense, de l’énergie et des infrastructures critiques de traiter les capacités d’IA avancées non pas comme des services d’abonnement, mais comme des éléments d’infrastructure de base.
Les plateformes de cloud public restent très efficaces pour les charges de travail banalisées, la collaboration et les analyses non critiques. Pour l’aide à la décision critique, cependant, la résilience, le contrôle et l’indépendance l’emportent de plus en plus sur la commodité.
Une capacité de renseignement qui cesse de fonctionner lorsque la connectivité externe est perdue n’est pas un actif stratégique. C’est une dépendance.
L’intelligence souveraine ne consiste pas à rejeter le cloud. Il s’agit de garantir que, lorsque les conditions se détériorent, votre capacité à raisonner et à décider reste sous votre contrôle.