Vous vous souvenez de Moxie Marlinspike ?

Mais si, le créateur de Signal qui a, grosso modo, appris au monde entier ce qu'était le chiffrement de bout en bout accessible à tous.

Hé bien, le garçon est de retour et cette fois, il ne s'attaque pas à vos SMS, mais à vos conversations avec les Intelligences Artificielles.

Son nouveau projet s'appelle Confer et autant vous le dire tout de suite, c'est du lourd car son idée c'est de faire pour les chatbots IA ce que Signal a fait pour la messagerie instantanée. C'est-à-dire rendre le tout réellement privé, avec des garanties techniques tellement fortes que personne, ni lui, ni les hébergeurs, ni la police, ne puisse (en théorie) mettre le nez dans vos prompts.

Alors pour ceux d'entre vous qui se demandent "Quelle est la meilleure alternative privée à ChatGPT ?", vous tenez peut-être la réponse.

Car le problème avec les IA actuelles c'est que quand vous papotez avec ChatGPT, Gemini ou Claude, c'est un peu comme si vous confessiez tous vos secrets dans un mégaphone au milieu de la place publique. Ces modèles ont soif de données et Sam Altman d'OpenAI a lui-même souligné que les décisions de justice obligeant à conserver les logs (même supprimés) posaient un vrai problème, allant jusqu'à dire que même des sessions de psychothérapie pourraient ne pas rester privées.

Et c'est là que Confer change la donne.

Alors comment ça marche ? Hé bien Confer utilise une approche radicale puisque tout le backend (les serveurs, les modèles LLM) tourne dans ce qu'on appelle un TEE (Trusted Execution Environment). En gros, c'est une enclave sécurisée au niveau du processeur de la machine qui empêche même les administrateurs du serveur de voir ce qui s'y passe. Et pour prouver que c'est bien le bon code qui tourne, ils utilisent un système d'attestation distante .

Les données sont chiffrées avec des clés qui restent sur votre appareil et Confer utilise les Passkeys (WebAuthn) pour dériver un matériel de clé de 32 octets. Ainsi, la clé privée reste protégée sur votre machine (dans le stockage sécurisé type Secure Enclave ou TPM selon votre matos).

Du coup, quand vous envoyez un message à l'IA, le flux est conçu pour être :

1. Chiffré depuis chez vous.
2. Traité dans l'enclave sécurisée du serveur (TEE).
3. Déchiffré uniquement dans la mémoire volatile de l'enclave.
4. Rechiffré immédiatement pour la réponse.

C'est propre, c'est élégant, c'est du Moxie à 100% !

Bien sûr, Confer n'est pas le seul sur le créneau. J'ai vu passer des initiatives comme Venice (qui stocke tout en local) ou Lumo de Proton. Si vous utilisez déjà des outils comme OnionShare pour vos fichiers, cette approche "zéro trust" vous parlera forcément.

Mais la force de Confer, c'est l'expérience utilisateur car comme Signal à son époque, ça marche tout simplement. Suffit de 2 clics, une authentification biométrique, et boum, vous êtes connecté et vos historiques sont synchronisés entre vos appareils (de manière chiffrée, vérifiable via le log de transparence). En plus vous pouvez même importer votre contenu depuis ChatGPT.

L'outil est open source et le code auditable. De plus le support natif est dispo sur les dernières versions de macOS, iOS et Android. Je l'ai testé et ça répond vite et bien. Après je ne sais pas si c'est un LLM from scratch ou un modèle libre fine tuné. Et je n'ai pas fait assez de tests pour tenter de lui faire dire des choses qu'il n'a pas envie mais il a l'air pas pour le moment.

Pour l'utiliser sous Windows, il faudra passer par un authentificateur tiers pour le moment et pour Linux... une extension existe déjà pour faire le pont en attendant mieux. Par contre, c'est limité à 20 messages par jour et si vous en voulez plus, faudra passer au payant pour 35$ par mois. Mais on a rien sans rien. Après si vous vous inscrivez avec mon code KORBEN vous aurez 1 mois gratuit et moi aussi ^^

Bref, si vous cherchiez comment mettre un peu de vie privée dans vos délires avec l'IA, je vous invite grandement à jeter un œil à Confer. J'sais pas vous mais moi je trouve que ça fait du bien de voir des projets qui remettent un peu l'utilisateur aux commandes.

Source

L'assassinat d'Alain Orsoni, ancien dirigeant nationaliste devenu figure de la vie économique corse, a rappelé la persistance de la violence sur l'île. Mais celle-ci ne relève pas que de trajectoires individuelles ou d'une culture : elle s'enracine dans des conflits structurels, sur la question (…) / Mafia, Nationalisme, Corse

— Permalien

En se connectant aux agents IA embarqués, les solutions de gouvernance des données se rapprochent des applications métier.

Gartner signale cette tendance dans le cadre de son Magic Quadrant. Les acquisitions d’Informatica par Salesforce et de data.world par ServiceNow y font écho, estime-t-il.

Le cabinet américain relève d’autres marqueurs d’évolution du marché de la data governance. La gestion des données non structurées en fait partie. Avec l’IA en ligne de mire, les fonctionnalités se sont développées jusqu’à la vectorisation.

Convergences et chevauchements

Il y a un an, Gartner avait déclaré que la notion de plate-forme restait émergente sur ce marché. Historiquement axés sur l’exécution des politiques de gouvernance plus que sur leur mise en œuvre (data stewardship), les outils manquaient encore de liant, observait-il.

Son propos est moins affirmatif cette année. Mais au fond, le constat demeure : en pratique, plusieurs solutions autonomes sont souvent utilisées en parallèle (sécurité, qualité, confidentialité de la donnée, etc.). Elles occasionnent parfois des chevauchements fonctionnels.

Ces chevauchements sont accentués par l’évolution d’applications telles que les ERP et les CRM/CDP, qui en viennent à inclure des fonctionnalités de gouvernance des données. Ils le sont aussi par l’évolution du data management. Lequel, en connectant les silos de données par des approches comme le data mesh et la data fabric, devient plus à même d’automatiser cette gouvernance à l’appui de machine learning et de modèles sémantiques.

L’IA agentique, un discours plus qu’un état de fait

La hype autour de l’IA a ajouté à la confusion, menant nombre de fournisseurs de solutions classées dans la catégorie data management à prétendre pouvoir « automatiser la gouvernance ». C’est exagéré, avertit Gartner : au mieux, cette automatisation touche des tâches spécifiques comme la découverte d’entités ou la remédiation.

Même avertissement quant au discours sur la gouvernance à renfort d’agents IA : on le prendra comme une promesse – celle d’automatiser les workflows alimentés par les métadonnées actives* – plutôt qu’un état de fait.

La gouvernance de l’IA s’est développée plus nettement, avec l’arrivée de capacités natives (workflows d’approbation automatisés, gestion du cycle de vie des modèles, évaluation continue du risque et des biais, reporting réglementaire…). En toile de fond, la concurrence d’autres types de solutions (cybersécurité, GRC…).

* La plupart des fournisseurs classés dans le Magic Quadrant de la data governance le sont aussi dans celui de la gestion des métadonnées. Les solutions relevant de ce marché visent toutefois plus large. Il y a celles « orientées data » et celles « orientées gouvernance ». Les premières s’adressent généralement à un public plus technique que les secondes, nécessitent moins d’extensibilité et ciblent la gestion des politiques plutôt que leur exécution.

Illustration © kwanchaift – Adobe Stock

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En matière de gouvernance des données, qu’est-ce qu’un déploiement « à grande échelle » ? Dans le cadre du Magic Quadrant dédié à ce marché, Gartner a défini trois planchers : 500 utilisateurs, 50 sources et 1000 assets.

Pour être classés, les fournisseurs devaient être en mesure de revendiquer au moins 10 de ces déploiements. Il fallait aussi, entre autres, figurer dans le top 25 sur un indice maison : le CII (Customer Impact Index). Il est calculé à partir d’éléments tels que le volume de recherches sur le site web de Gartner, le nombre de mentions dans ses Peer Insights, les tendances sur Google Search et le nombre d’abonnés sur X/LinkedIn.

AWS et Google, cités mais non classés

Le « critère CII » a coûté leur place à plusieurs offreurs néanmoins crédités d’une « mention honorable ». Parmi eux, Anjana Data et Global Data Excellence, tous deux classés dans l’édition précédente de ce Magic Quadrant.

Au rang des « mentions honorables », il y a aussi AWS et Google. Chez le premier, on obtient une solution de gouvernance data & analytics en associant les briques SageMaker, SageMaker Catalog et AWS Glue. Mais elle ne répond pas à l’un des critères fonctionnels exigés : l’extensibilité native entre environnements cloud. Avec Dataplex Universal Catalog, Google en propose bien une, mais elle dépend de fournisseurs tiers comme Collibra et Informatica.

15 fournisseurs, 5 « leaders »

D’une année sur l’autre, les catalogues de données ont évolué vers des « catalogues d’insights » permettant de rechercher des produits data. Ils se sont aussi rapprochés des applications métier sous le prisme de l’IA agentique (en se connectant aux agents embarqués). Dans ce contexte sont intervenues deux acquisitions notables : Informatica par Salesforce et data.world par ServiceNow.

De 3 « leaders » l’an dernier, on est passé à 5 : Alation et Atlan ont rejoint Collibra, IBM et Informatica.

Sur l’axe « exécution », qui traduit la capacité à répondre effectivement à la demande du marché, la situation est la suivante :

Rang	Fournisseur	Évolution annuelle
1	IBM	+ 1
2	Collibra	+ 1
3	Microsoft	nouvel entrant
4	Atlan	+ 1
5	Informatica	– 4
6	Alation	=
7	BigID	nouvel entrant
8	Alex Solutions	– 1
9	Ab Initio	+ 4
10	Ataccama	– 2
11	ServiceNow (data.world)	=
12	Precisely	– 8
13	DataGalaxy	– 4
14	OvalEdge	– 2
15	Solidatus	– 1

Sur l’axe « vision », qui reflète les stratégies (commerciale, marketing, sectorielle, géographique…) :

Rang	Fournisseur	Évolution annuelle
1	Collibra	+ 2
2	Informatica	– 1
3	IBM	– 1
4	Atlan	=
5	Alation	=
6	ServiceNow	=
7	Alex Solutions	=
8	Precisely	+ 4
9	Microsoft	nouvel entrant
10	BigID	nouvel entrant
11	Ab Initio	+ 2
12	Ataccama	– 4
13	OvalEdge	– 2
14	DataGalaxy	– 4
15	Solidatus	– 1

Alation, pas encore mature sur la déclaration de politiques pour les produits data

Alation se distingue par le niveau d’ouverture de sa plate-forme, qui favorise la portabilité et met l’accent sur la flexibilité d’hébergement des données. Bon point également pour l’usage de l’IA, notamment pour la gestion de politiques, les contrôles de qualité des données et le dépannage. Gartner apprécie aussi l’écosystème de partenaires, qui favorise l’interopérabilité dans les environnements data & analytics.

On prendra garde aux efforts de gestion du changement et de montée en compétence que suppose l’adoption de fonctionnalités avancées tel le constructeur de produits data. Vigilance également sur les capacités natives de déclaration de politiques au niveau de ces mêmes produits data : elles ne sont sont pas aussi matures que chez la concurrence. Attention aussi au fait que certains modules (data quality, par exemple) ne sont livrés par défaut qu’avec la version cloud.

Chez Atlan, un point d’interrogation sur les déploiements à grande échelle

Gartner apprécie l’architecture de la solution, fondée sur un cœur Apache Iceberg qui favorise l’exploitation des métadonnées. Il salue également les outils fournis pour développer des connecteurs et des agents de gouvernance. Ainsi que, plus globalement, la dynamique commerciale d’Atlan (croissance de la base client et des revenus supérieure à celle des concurrents).

En natif, Atlan ne propose pas de profilage avancé des données ni de workflows de data quality (il s’appuie sur des partenaires comme Anomalo et Ataccama). Autre élément : les options de déploiement sur site et en cloud privé sont limitées. Par ailleurs, près des trois quarts des clients ne sont pas des grandes entreprises ; des clients déplorent d’ailleurs des performances réduites sur les déploiements à grande échelle.

Des écarts entre SaaS et on-prem chez Collibra…

Gartner apprécie le positionnement de Collibra en « plan de contrôle unifié » avec modèles natifs de data quality et d’observabilité. Il salue aussi l’écosystème de partenaires (AWS, Google, Infosys, Snowflake…) et le niveau de gouvernance de l’IA (la plate-forme fonctionne comme un registre documentant les modèles et mettant automatiquement en œuvre les politiques).

La parité fonctionnelle n’est pas systématique entre les modes de déploiement (la version SaaS sur AWS et GCP est la mieux dotée). Quant au modèle data quality/observabilité, il lui manque des fonctionnalités comme la supervision des données en flux et la déduplication. Attention aussi aux efforts nécessaires pour arriver à « maturité opérationnelle » avec la solution.

… comme chez IBM

Comme Alation, IBM a pour lui le niveau d’ouverture de sa solution, jugée adaptée aux environnements hybrides. Il se distingue aussi sur le niveau d’unification et de cohérence de la gouvernance entre data et IA. Ainsi que sur l’exécution de cas d’usages pertinents dans des domaines comme l’aide agentique à la gestion des tâches et la curation de données non structurées.

Comme chez Collibra, les produits SaaS et on-prem ne sont pas à parité fonctionnelle. Il y a aussi des écarts entre packages (par exemple, IBM Knowledge Catalog Standard ne donne pas accès à la gestion des règles, au contraire de watsonx.data intelligence). La migration depuis InfoSphere reste un défi, d’autant plus que le support à la gestion du changement manque. Attention aussi aux compétences nécessaires pour déployer la solution, la personnaliser et la passer à l’échelle.

Informatica, une feuille de route à surveiller sous l’ère Salesforce

Informatica est salué pour l’étendue de son catalogue d’intégrations et de ses partenariats avec les CSP. Il l’est aussi sur le volet automatisation, pour l’assistant CLAIRE Copilot et le moteur CLAIRE GPT (accès aux données en langage naturel). Gartner souligne également sa santé financière, son niveau d’investissement R&D et sa tarification flexible.

Si le modèle PaaS fluidifie le déploiement, un support additionnel peut se révéler nécessaire pour en tirer la valeur en fonction de la maturité du client. Attention aussi, d’une part, aux problèmes de disponibilité que peuvent poser les pannes chez les CSP partenaires. De l’autre, à l’évolution de la stratégie sour l’ère Salesforce.

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Le Maroc pose les bases d’une IA responsable, encadrée, souveraine et centrée sur la protection des données et des droits fondamentaux.

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