Matrice de décision pour le déploiement de l’IA privée

Utilisez cette matrice pour choisir un mode de déploiement selon la sensibilité des données et vos capacités d’exploitation.

Classification des données

Catégorie de données	Exemples	Périmètre d’IA par défaut
Publique	Pages publiées, documents publics	SaaS approuvé
Interne	Notes internes, exemples anonymisés	SaaS d’entreprise
Confidentielles	Données clients, contrats, code source, données financières	SaaS d’entreprise avec contrôles / VPC / auto-hébergement
Restreintes	Santé, secret professionnel, enquêtes RH, identifiants, dossiers réglementés	Examen juridique et de sécurité ; souvent local, VPC ou sans IA

Comparaison des modes

Mode	Confidentialité	Capacités	Coût	Charge d’exploitation	Usage adapté
SaaS grand public	Faible	Élevée	Faible	Faible	Travail personnel public
SaaS d’entreprise	Moyenne	Élevées	Moyen	Faible	Travail courant de l’entreprise
VPC / cloud privé	Élevée	Moyennes à élevées	Élevé	Moyenne	Workflows confidentiels
Inférence auto-hébergée	Très élevée	Moyennes et variables	Variable	Élevée	Données restreintes, besoins sur mesure ou grande échelle
Modèle exécuté sur l’appareil	Très élevée	Plus faibles	Faible à moyen	Faible à moyenne	Tâches sensibles et ciblées

Questions de décision

Quelles données entrent dans le modèle ?
Quel est l’impact de la sortie ?
Quelle qualité est requise ?
Quelle latence est requise ?
Qui l’exploite ?
Quels justificatifs les clients ou les autorités exigent-ils ?
Quelle est la solution de repli si le modèle privé n’est pas assez performant ?

Règle de routage

Cas d’usage	Données	Impact de la sortie	Périmètre choisi	Responsable
		Brouillon / recommandation / action / décision