Qui est derrière alpa·chat

D’où vient alpa·chat

Avant alpa·chat, nous avons conçu des agents IA pour des cabinets d’avocats et pour des experts-comptables : des assistants qui lisent des dossiers, préparent des synthèses et répondent à des questions de fond. À chaque projet, la même question revenait avant même de parler de modèle ou de consigne : que peut-on montrer à l’IA sans trahir le client, le salarié, le patient ? Et à chaque fois, la réponse passait par la même étape, faite à la main : retirer les noms, les coordonnées et les identifiants, puis les remettre dans le résultat.

Nous travaillons aussi avec des administrations et des institutions publiques, dont une université et une communauté de communes. Ces collaborations imposent une discipline que le marché grand public de l’IA n’a pas : des données qui ne sortent pas, des modèles qui tournent sur des machines que l’on maîtrise, des traitements que l’on peut expliquer à un délégué à la protection des données. C’est de là que vient notre appétence pour la sécurité et l’IA locale, et c’est ce que nous avons mis dans alpa·chat.

alpa·chat est cette étape devenue un outil : un poste de contrôle entre vos documents et l’IA de votre choix, avec la relecture au centre. La pseudonymisation (remplacer les noms et identifiants par des équivalents fictifs, de façon réversible par vous seul) y est proposée, vérifiée par vous, puis défaite sur votre écran quand le résultat revient.

Ce que nous croyons

• La décision finale appartient à un humain. Aucune détection automatique n’attrape tout ; l’écran de relecture n’est pas un supplément, c’est le produit.
• Ce qui n’est pas conservé ne peut pas fuir. Les documents transitent le temps du traitement ; la table de correspondance vous est remise et nous n’en gardons aucune copie.
• Les modèles tournent chez nous, en Europe. La détection s’exécute sur nos serveurs, hébergés dans l’Union européenne (Scaleway), avec des modèles que nous faisons tourner nous-mêmes.
• On dit ce qu’on ne fait pas. Pseudonymiser n’est pas anonymiser, un document pseudonymisé reste soumis au RGPD, et nous n’employons jamais les mots « anonymisation garantie » ni « conformité automatique ».

Comment nous mesurons

La détection est évaluée sur un corpus de référence annoté à la main : documents synthétiques inspirés de la pratique (conclusions, courriers, bulletins de paie, comptes rendus) et cas difficiles relevés au fil des tests. Chaque évolution est mesurée avant d’être mise en ligne, par type de donnée : personnes, adresses, identifiants, coordonnées. Ces mesures ont vocation à être publiées, y compris ce que la détection rate : c’est cohérent avec la place que nous donnons à la relecture.

Fiche d’identité