Je suis à VivaTech cette semaine, à titre personnel. 3 jours de salon à absorber ce qui se passe dans le numérique et l’IA. Ces articles "Vu à VivaTech" sont mes notes de terrain, publiées à chaud.
Je sors d’un échange avec Michaël Bechler, fondateur de Narrathèque, croisé sur le stand de la Région Grand Est. Je l’avais rencontré pour la première fois à Québec en janvier 2025. L’objectif de cette discussion : comprendre comment garder le contrôle de ses données quand on utilise l’IA au quotidien, sans interdire les outils à ses équipes.
⏱️ L’essentiel en 1 minuteShadow AI : le vrai risque, ce sont les salariés qui utilisent des outils IA grand public en douce, avec des données pro non maîtrisées.
Le principe : créer des bases de connaissances internes, hébergées en France ou au Québec, interrogeables par n’importe quel modèle IA.
Souveraineté : les données sensibles ne quittent pas l’infrastructure choisie, même quand on interroge un modèle américain.
Tourisme : une piste pour que des organismes partagent leurs données sans les céder, via API et mesure d’usage.
Positionnement : ne pas être dépendant d’une solution américaine, plutôt que prétendre rivaliser avec les géants.
Nicolas : Narrathèque, c’est quoi exactement ? Et quel problème ça résout ?Michaël Bechler : Narrathèque répond à deux besoins. Le premier, c’est d’éliminer le shadow AI, l’utilisation en cachette de l’intelligence artificielle dans les organisations. Et en parallèle, éviter la fuite des données et du savoir d’une entreprise.
Pour y répondre, on s’appuie sur le RAG, la création de bases de connaissances. Ce qu’on a fait, c’est rendre ça extrêmement simple. Une base de connaissances chez nous, c’est comme ouvrir un dossier sur ton disque dur. Tu déposes tes documents sur une thématique, et Narrathèque les analyse, les transcrit et les vectorise pour qu’une IA puisse comprendre le contenu et répondre aux questions. Tout ça se passe en local, sur des serveurs en France ou au Québec. L’utilisateur a une interface comme ChatGPT, mais il peut passer d’un modèle à l’autre, et l’administrateur définit lesquels sont autorisés.
Plutôt que d’interdire, tu proposes un cadre. Pourquoi ?Pour éviter le shadow AI, il y a deux solutions. Soit tu interdis, tu coupes tout et tout le monde est frustré. Soit tu crées un environnement aussi simple que ce que les géants ont réussi à mettre en place. On préconise la deuxième approche. Elle ne génère pas de frustration et elle permet quand même à une organisation d’exploiter ses données.
Comment vous garantissez la fiabilité des réponses et la confidentialité des données ?Pour un chatbot sur un site web par exemple, l’agent ne peut répondre que sur le contenu de la base connectée. Donc pas d'hallucination possible. Et pour les métiers sensibles, l’administratif, le juridique, on a un RAG qui anonymise automatiquement les données selon la norme PII et qui les crypte. Quand on interroge un modèle, même ChatGPT, il ne voit que des informations cryptées. Il comprend le contexte, il répond, mais il n’a jamais accès aux données personnelles. Elles sont décryptées en temps réel sur le serveur.
Tu observes quoi du côté des organismes touristiques ?La problématique que j’ai observée, notamment au Québec, est universelle : toutes les organisations touristiques ont des données et sont intéressées par celles des autres mais elles ne veulent jamais partager les leurs.
Notre système permettrait justement de créer une base de connaissances pour une ville, par exemple. Cette base reste la propriété de la ville, mais elle peut la mettre à disposition via une API sécurisée, et mesurer la consommation de ses partenaires.…