L'ECLAIREUR - [ Souveraineté numérique ] Mon IA à moi ...Mardi 11 août 2026

août 11

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[ Souveraineté numérique ] Mon IA à moi

Comment faire tourner votre propre intelligence artificielle sur votre propre machine en protégeant vos données et votre vie privée. Sur Linux, bien sûr.

Pascal Clérotte

août 11

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L’IA telle qu’on nous la vend aujourd’hui est une arnaque. Relire notre analyse en cinq volet, en accès libre.

La Lettre confidentielle

IA, intelligente arnaque (fin)

L'ÉCLAIREUR

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Jul 4

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Le véritable eldorado du marché de l’intelligence artificielle ne se trouve pas du côté du grand public (même si ce marché est loin d’être négligeable), mais bien sur le marchés des entreprises et du secteur public. Les données d’une organisation constituent un actif immatériel stratégique de premier ordre. Qui, en toute lucidité, accepterait de les confier à des tiers — OpenAI, Anthropic ou autres — pour que ceux-ci les utilisent à des fins d’entraînement, avant de louer les modèles ainsi affinés à ses concurrents ?

Il faut se rappeler une évidence trop souvent oubliée : le cloud n’est jamais que l’ordinateur de quelqu’un d’autre. Or certaines données, certaines fonctions critiques, s’accommodent très mal de la sous-traitance. C’est ainsi que se dessine, sous nos yeux, la fin d’un modèle qui semblait pourtant indéboulonnable : celui du Software as a Service, cette pratique consistant à louer des applications hébergées et opérées par des tiers plutôt qu’à les faire tourner sur sa propre infrastructure.

À cela s’ajoute une contrainte de taille : parmi les plus gros clients potentiels de l’IA figurent des secteurs soumis à une réglementation stricte — banques, assurances, hôpitaux, industrie pharmaceutique, industries aéronautique, de défense et automobile, administrations publiques etc. Pour ces organisations, la possibilité d’auditer un modèle avant son déploiement est un impératif. Or cet audit est impossible avec des modèles propriétaires comme ChatGPT, Claude ou Grok, dont le code source, l’architecture et les données d’entraînement demeurent opaques. D’où la ruée, désormais bien engagée, vers les modèles open source — les seuls qui permettent un véritable contrôle.

L’un des rares qui semble avoir compris la chose est pour le coup Mark Zuckerberg. C’est Meta qui la première a publié en open source ses modèles Llama et son moteur d’inférence Ollama, suivie de près les chinois.

Aux Echos, on n’entend que l’écho, pas le son initial. Meta fut la première entreprise à avoir mis en open source ses modèles d’IA (la série de Llama) et son moteur d’inférence Ollama.

Cette exigence de transparence et d’audit devient plus critique encore lorsqu’il s’agit d’agents IA. Contrairement aux IA génératives, qui se contentent de produire du contenu à la demande, les agents agissent à la place de l’utilisateur — avec tout ce que cela implique en matière d’accès aux données et de responsabilité, y compris juridique.

Prenons un exemple concret. Votre patron vous demande de rédiger le rapport mensuel des ventes. Avec un modèle génératif traditionnel, vous y téléchargez les données nécessaires, et le modèle produit le rapport : le processus s’arrête là. Un agent IA, lui, va bien au-delà : il extrait directement les données idoines du système d’information de l’entreprise, les analyse, rédige le rapport sous forme de document, compose un email d’accompagnement, y attache le fichier, et l’envoie aux destinataires appropriés — sans intervention humaine.

Enfin, sans intervention humaine, pas vraiment, car vous aurez intérêt à contrôler ce que fait l’agent à chaque étape pour ne pas vous retrouver dans la situation de Summer Yue, directrice de l'alignement (Director of Alignment) au sein du Meta Superintelligence Lab. Fin février 2026, son agent IA OpenClaw a supprimé plus de 200 emails de sa boîte de réception principale, en ignorant des instructions explicites qui demandaient d'attendre une confirmation avant d'agir.

A

vant de poursuivre nous vous recommandons de lire notre précédent article.

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