Le modèle d'IA hybride combine la puissance des grands modèles de langage (LLM) commerciaux avec une infrastructure de données interne — ce qui permet aux entreprises de tirer parti de l'IA sans envoyer de données sensibles à l'extérieur de l'organisation.
Pourquoi l'hybride plutôt que le tout-cloud ?
Les données d'exploitation, financières et RH sont des actifs essentiels. Avec une architecture hybride, seules les données agrégées (non identifiantes) sont envoyées aux modèles d'IA publics ; tout le reste est traité sur l'infrastructure de l'entreprise.
« L'IA ne vous aidera pas si vous n'osez pas lui montrer les vraies données — l'hybride résout exactement ce point. »