Connaissance fiable
Texte, images, code et graphes reliés avec provenance, versions et citations.
Modèles locaux · RAG · Agents contrôlés
Une IA utile qui respecte vos données, vos droits et votre infrastructure.
EFCA construit des chaînes d’IA privées capables de rechercher, citer, raisonner et agir — sans transformer la confidentialité en simple promesse marketing.
Le bon ordre
La souveraineté commence par l’architecture, pas par le choix du modèle.
Un modèle local ne suffit pas si les documents, permissions, journaux et outils restent incontrôlés.
Autorité bornée
Chaque agent possède des outils, des droits et des approbations explicites.
Exploitation maîtrisée
Capacité GPU, coûts, observabilité, sauvegardes et repli conçus avant la production.
Conformité par conception
Une architecture qui s’inscrit dans vos exigences.
Localisation des données, minimisation des accès, traçabilité, réversibilité et gestion des fournisseurs sont conçues pour faciliter vos analyses RGPD et, selon votre secteur, vos obligations NIS2 ou DORA.
EFCA ne revendique aucune certification réglementaire : nous produisons les preuves techniques utiles à vos responsables sécurité, conformité et risques.
Architecture cible
Quatre couches, quatre responsabilités.
Les données gardent leur contexte
Documents, tickets, wiki, code, mails, images et bases sont inventoriés, dédupliqués, versionnés et reliés à leurs droits.
La preuve précède la réponse
Recherche dense, lexicale, visuelle et graphe sont combinées puis évaluées sur des questions représentatives.
Le modèle devient un composant remplaçable
Open-weight local en nominal, API externe uniquement si autorisée, avec routage et consommation observables.
L’action est séparée du raisonnement
Identité OIDC, secrets centralisés, outils MCP, journal d’audit et approbation forte pour les mutations sensibles.
Pilote 4–6 semaines
Une démonstration sur vos données, jugée avec vos critères.
Cas d’usage
20 à 50 questions, sources attendues, droits et scénarios négatifs.
Corpus
Ingestion ciblée, structure, versions, déduplication et provenance.
Prototype
Retrieval, modèle, interface, citations et garde-fous.
Décision
Mesure, limites, coût d’exploitation et trajectoire de généralisation.
Ce que nous refusons
Les raccourcis qui rendent une IA dangereuse ou inutile.
- Indexer tous les fichiers sans inventaire, déduplication ni politique de rétention.
- Évaluer la qualité sur trois démonstrations choisies par le fournisseur.
- Donner à un agent un accès global « pour simplifier le prototype ».
- Masquer un repli cloud derrière une passerelle présentée comme locale.
- Confondre génération fluide et réponse factuellement démontrée.
Un bon pilote ne cherche pas seulement à prouver que cela marche. Il révèle précisément où cela ne marche pas encore.
Vous avez un corpus sensible et un cas d’usage concret ?
Nous pouvons rapidement déterminer si un RAG souverain est pertinent, et quelle preuve doit précéder l’investissement.