Chatbot IA interne : vous pouvez l'héberger sur vos propres serveurs — les critères de conception pour ne pas envoyer vos documents à l'extérieur

Un chatbot IA interne peut être hébergé sur vos propres serveurs. Le critère qui sépare les configurations est « où vont les questions et les documents de l’entreprise ». Cet article compare trois configurations et examine, dans l’ordre, l’emplacement des données et les points de vérification juridique.

Configuration	Où résident les données	À vérifier en premier
① Connexion à une API IA externe	Questions et documents transmis à un serveur externe	Périmètre des données transmises, conditions de stockage et de conservation
② Serveur propre (on-premise) géré en interne	Réseau interne de l’entreprise	Spécifications du modèle, nombre d’utilisateurs simultanés
③ Mixte (données sensibles uniquement en interne)	Documents sensibles en interne, questions générales uniquement à l’externe	Critères de classification de la frontière

① En cas d’utilisation d’une API IA externe — ce qui sort

OpenAI indique dans ses documents officiels (Data controls in the OpenAI platform) que depuis le 1er mars 2023, les données transmises via l’API ne sont pas utilisées pour l’entraînement ou l’amélioration des modèles, sauf consentement explicite de l’utilisateur. Toutefois, les journaux de surveillance anti-abus sont générés par défaut et conservés jusqu’à 30 jours maximum (sauf si la loi exige une conservation plus longue), et ces journaux peuvent contenir du contenu client tel que les questions et les réponses. Anthropic déclare également sur son Privacy Center que les entrées et sorties de ses produits commerciaux (API, Claude for Work, etc.) ne sont pas utilisées par défaut pour l’entraînement, à l’exception des cas où l’utilisateur envoie explicitement un retour.

« Ne pas utiliser pour l’entraînement » et « ne pas stocker » sont deux questions différentes. Même si une politique d’exclusion de l’entraînement existe, il faut vérifier séparément les phases de transmission, de surveillance et de conservation des journaux.

② En cas de données personnelles impliquées — ce qu’il faut vérifier dans la loi

Si les questions peuvent contenir des données personnelles d’employés ou de clients, il faut examiner les articles pertinents du Personal Information Protection Act(개인정보 보호법). L’Article 26(1) définit le contenu à inclure dans le document de sous-traitance : « Lorsqu’un responsable de traitement confie à un tiers le traitement de données à caractère personnel, il doit le formaliser dans un document contenant les éléments suivants. » Les points sont : 1. l’interdiction de traiter les données à des fins autres que l’exécution du travail sous-traité, 2. les mesures techniques et administratives de protection des données, 3. toute autre mesure définie par décret présidentiel pour la gestion sûre des données. Le paragraphe (4) du même article impose au donneur d’ordre l’obligation de former le sous-traitant et de superviser le traitement en toute sécurité.

Si la structure confie le traitement à un service externe, il faut examiner si ces articles s’appliquent. De plus, si le serveur du chatbot est situé à l’étranger, il faut vérifier l’Article 28-8(1) : « Un responsable de traitement ne doit pas fournir (y compris en cas de consultation), sous-traiter ou conserver des données à caractère personnel à l’étranger (ci-après dénommé “transfert” dans la présente section). » Toutefois, il existe des voies dérogatoires : consentement séparé de la personne concernée, dispositions spéciales d’une loi ou d’un traité, sous-traitance ou conservation aux fins d’exécution d’un contrat avec publication de la politique de traitement ou notification, certification par avis de la Commission de protection des données, ou pays reconnu comme offrant un niveau de protection équivalent par la Commission de protection des données.

③ En cas d’hébergement sur serveur propre — ce qu’il faut définir

Les spécifications du modèle à exploiter dépendent de « la taille du modèle choisi et du nombre d’utilisateurs simultanés ». Plutôt que de fixer d’abord un nombre de GPU spécifique, il faut examiner ensemble la vitesse de réponse cible, le nombre de connexions simultanées et la taille des paramètres du modèle.

Les autorisations de consultation par service doivent également être conçues à cette étape. Si les documents RH, financiers et commerciaux sont placés dans le même index, certains employés peuvent recevoir des réponses dépassant leur périmètre d’accès.

Si vous adoptez une méthode qui cite les sources dans les réponses (RAG : Retrieval-Augmented Generation, configuration qui indexe les documents, trouve les passages pertinents à la question et ajoute les références dans la réponse), l’utilisateur peut vérifier de quel service et de quel document provient l’information.

En cas de construction directe, il y a des points de blocage réels. Le mode de lecture diffère selon le format de document (feuilles Excel, tableaux PDF, images scannées), et le périmètre d’accès par service doit être appliqué de manière cohérente jusqu’à l’étape de la réponse. Examiner ces deux points avant de figer la configuration réduit les reprises après déploiement. → Demander une revue de configuration

Ordre de vérification

1. Classer les documents internes selon la présence de données personnelles et le niveau de sensibilité.
2. Séparer les données pouvant être transmises à l’externe et celles à conserver en interne.
3. Choisir l’une des trois configurations ci-dessus et, en cas de transmission externe, vérifier les conditions de stockage et de conservation des journaux dans les documents du fournisseur.
4. Si des données personnelles sont impliquées, examiner l’applicabilité du Personal Information Protection Act(개인정보 보호법) avec un juriste spécialisé.

En résumé

La plupart des entreprises peuvent démarrer avec une configuration hébergée sur leurs propres serveurs pour un chatbot IA basé sur des documents internes. En définissant d’abord l’emplacement des données et la frontière des autorisations, le remplacement ou l’extension du modèle ultérieur pourra se faire dans la même structure.

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La configuration d’un chatbot IA interne commence par les critères d’emplacement des données et la conception des autorisations par service.

Si vous partagez les formats de vos documents et les services utilisateurs, nous vous proposerons la configuration adaptée et le périmètre de réalisation. → Demander une revue de configuration · Voir nos réalisations

Références

• Personal Information Protection Act(개인정보 보호법) Article 26(1) et (4), Article 28-8(1) [Vérifié — National Law Information Center(국가법령정보센터), version applicable au 11.9.2026]
• OpenAI, « Data controls in the OpenAI platform » [Vérifié — document officiel]
• Anthropic Privacy Center, « Is my data used for model training? » [Vérifié — document officiel]