Vos données restent
dans votre infra.
Sans compromis.
Une IA locale ne délègue pas vos données à un prestataire tiers. Elle s'exécute dans votre périmètre, se connecte à vos sources internes et produit des réponses traçables — sans envoyer un seul octet vers l'extérieur.
IA locale - une infrastructure IA où les modèles, les données et les inférences s'exécutent entièrement dans le périmètre de l'entreprise, sans dépendance cloud imposée.
Le modèle n'est pas le problème. Le contexte et l'infrastructure le sont. Une bonne IA locale combine un modèle hébergé en interne, des sources internes gouvernées et un système de retrieval précis - le tout sans jamais exposer vos données à des tiers. Dataloma assemble exactement cette stack.
Quatre raisons.
Une seule décision.
L'IA locale n'est pas un choix technique pur. C'est une décision stratégique qui touche la confidentialité, la conformité, l'intégration et la confiance des équipes.
Confidentialité maîtrisée
Vos données ne quittent pas votre réseau. Aucun tiers ne les traite, ne les stocke ni ne les utilise pour entraîner un modèle externe.
Interopérabilité interne
L'IA s'insère dans vos outils, vos sources et vos contraintes d'architecture - pas l'inverse. Notion, Confluence, ERP, bases SQL : tout reste connecté en local.
Conformité simplifiée
Un périmètre local réduit drastiquement la surface réglementaire et facilite les audits de sécurité.
Adoption accélérée
Les équipes métier adoptent plus facilement un système perçu comme cadré, contrôlable et qui ne divulgue pas leurs données de travail.
IA cloud non maîtrisée
vs. IA locale avec Dataloma
IA cloud SaaS générique
- Données transmises à des serveurs tiers sans visibilité sur leur traitement
- Risque d'utilisation des contenus pour l'entraînement du modèle externe
- Conformité RGPD plus complexe à établir et à auditer
- Pas de connexion native aux sources internes confidentielles
- Adoption bloquée dans les équipes à forte sensibilité données
IA locale gouvernée
- Zéro exfiltration : le périmètre de données reste entièrement dans votre infrastructure
- Contexte structuré et gouverné - sources datées, dédoublonnées, hiérarchisées
- Conformité RGPD documentée, DPIA facilitée, audit possible à tout moment
- Connecteurs natifs pour relier l'IA à vos sources internes
- Traçabilité complète : chaque réponse est rattachée à sa source
Pour qui le local-first
change tout ?
Droit, médecine, finance
Une réponse IA qui sort du périmètre n'est pas seulement un risque data — c'est potentiellement une violation réglementaire directe.
DSI et équipes CISO
Quand la politique sécurité ou la classification des données ne permet pas de déléguer au cloud sans une validation préalable longue et risquée.
Organisations en transition IA
Vous voulez démarrer l'IA sans dépendre d'un fournisseur externe pour chaque évolution de votre contexte ou de vos sources.
Administrations & collectivités
La souveraineté des données et la maîtrise des flux sont des exigences non négociables dans les déploiements publics.
Voir comment Dataloma déploie une IA locale dans votre environnement.
30 minutes avec un expert pour analyser vos contraintes, vos sources et vous montrer ce qu'une IA locale bien contextualisée change concrètement.
Questions fréquentes
Qu'est-ce qu'une IA locale (on-premise) ?
Une IA locale est un système d'intelligence artificielle hébergé et exécuté entièrement dans l'infrastructure de l'entreprise, sans envoyer de données à des serveurs externes. Cela garantit la confidentialité totale des informations traitées.
Quels modèles IA peut-on utiliser en local ?
De nombreux modèles open-source sont disponibles pour un déploiement local : Llama (Meta), Mistral, Mixtral, Qwen, Gemma (Google), etc. Dataloma est compatible avec tous ces modèles via des interfaces standardisées.
Le déploiement on-premise est-il plus coûteux que le cloud ?
Le coût initial est plus élevé (infrastructure GPU), mais le coût par requête est largement inférieur à grande échelle. Pour les entreprises avec des volumes importants ou des contraintes de confidentialité, le ROI est très favorable.