L'intelligence artificielle agentique promet de révolutionner nos organisations. Des agents capables de comprendre, décider et agir de manière autonome. Mais derrière cette promesse se cachent des enjeux majeurs : consommation énergétique, souveraineté des données, impacts organisationnels.
Ce webinaire présente la vision de Data Players pour une IA agentique responsable, fondée sur trois piliers : la frugalité, la souveraineté et l'interopérabilité. Une approche qui démontre qu'on peut créer des agents puissants sans sacrifier l'environnement ni la maîtrise de ses données.
« Less IA is Best IA. La meilleure intelligence artificielle est souvent celle qu'on n'utilise pas — ou qu'on utilise avec parcimonie et discernement. »
— Simon Louvet, CTO Data Players
🎯 Ce que vous allez découvrir
Petits modèles contextualisés vs gros modèles énergivores
Zéro réutilisation, open source, conformité IA Act
CRM, assurance, appels d'offres — quand l'IA apporte de la valeur
N8N, Dify, Langchain, bases de connaissances
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Le constat : une IA trop souvent sur-utilisée
Depuis l'arrivée de ChatGPT fin 2022, l'utilisation de l'IA générative a explosé dans les organisations. Mais cette adoption massive pose problème : beaucoup d'usages de l'IA ne sont pas justifiés. Des employés utilisent massivement des gros modèles généralistes (ChatGPT, Claude) pour résoudre des problèmes qui pourraient l'être par des moyens bien plus sobres.
Une seule question à ChatGPT consomme entre 0,3 et 4 wattheures — assez pour recharger un smartphone de 2 à 25%. Multipliée par les milliards de requêtes quotidiennes, l'empreinte carbone devient considérable. Et ce n'est qu'un aspect du problème : il y a aussi la question de la souveraineté des données, soumises au CLOUD Act américain, et les impacts organisationnels sur les métiers et les compétences.
Notre vision : trois piliers pour une IA responsable
Chez Data Players, nous défendons trois piliers pour construire des agents IA véritablement responsables :
Pilier 1 — La frugalité : "Less IA is Best IA"
Notre approche repose sur un principe simple : utiliser l'IA seulement quand c'est nécessaire. Avant de déployer un agent, nous nous demandons systématiquement si d'autres approches ne seraient pas plus pertinentes — des workflows de traitement de données, des systèmes experts, ou simplement une meilleure organisation de l'information.
Quand l'IA est justifiée, nous privilégions les petits modèles hyper-contextualisés. Un modèle de 7 milliards de paramètres consomme environ 10 fois moins d'énergie qu'un modèle de 70 milliards. Avec le bon contexte (RAG, graphes) et les bons outils, ce "petit" modèle surpasse souvent un mastodonte généraliste.
Deux approches radicalement différentes
❌ L'approche "gros modèle"
Un modèle de 70 milliards de paramètres consomme énormément d'énergie. Sans contexte approprié, il hallucine et fournit des réponses génériques.
✅ L'approche Data Players
Un modèle de 7 milliards de paramètres consomme 10× moins d'énergie. Avec le bon contexte et les bons outils, il surpasse le gros modèle.
Pilier 2 — La souveraineté : vos données restent les vôtres
La plupart des fournisseurs d'IA réutilisent les données qui passent par leurs services pour entraîner leurs prochains modèles. Nous garantissons contractuellement zéro réutilisation : vos données ne servent à rien d'autre qu'à votre usage, et nous savons exactement où les modèles sont exécutés.
Cette souveraineté passe par l'open source : les modèles open source (Llama, Mistral, Qwen) vous permettent de choisir où et par qui ils sont hébergés. Contrairement aux modèles propriétaires (ChatGPT, Claude, Gemini), vous gardez le contrôle. Nous utilisons exclusivement des modèles open source, hébergés en Europe chez des fournisseurs souverains.
Pilier 3 — L'interopérabilité : portable et réversible
Tout ce que nous créons est 100% open source et réversible. Vous pouvez reprendre ce que nous avons développé, changer de prestataire, ou l'héberger chez vous. C'est une logique de bien commun : nous ne cherchons pas à vous enfermer, mais à vous donner les moyens de rester maître de votre outil numérique.
Comment ça marche concrètement ?
Un agent professionnel combine trois éléments essentiels :
- Modèle de langage (LLM) — La puissance de calcul qui comprend et génère du texte. Nous utilisons des modèles open source frugaux comme Mistral.
- Base de connaissances — Construite à partir de vos documents et données via RAG (Retrieval Augmented Generation). On cherche l'info pertinente avant de générer la réponse.
- Outils d'action (tools) — API, bases de données, applications métier avec lesquelles l'agent interagit pour accomplir ses tâches.
Cette approche RAG est 1000 fois moins énergivore que de faire apprendre toutes les connaissances au modèle, et les réponses sont ancrées dans des sources vérifiables.
Sécurité : l'agent n'est pas digne de confiance
Notre approche de sécurité repose sur le principe de zéro confiance : le LLM n'est pas digne de confiance par défaut. Même s'il est de plus en plus fiable, il peut "dériver" ou faire des choses non conformes à la charte de l'entreprise.
Quand un utilisateur pose une question, nous vérifions ses droits avant l'agent. Quand l'agent appelle un outil, nous vérifions à nouveau après que les données retournées respectent les droits de l'utilisateur. L'agent lui-même n'est pas au courant des règles de sécurité.
Cela garantit qu'un employé de la production ne puisse pas accéder aux fiches de paie, même s'il le demande poliment à l'agent. La sécurité est gérée autour de l'agent, pas par l'agent lui-même.
L'outillage : low-code et code
Nous utilisons deux approches complémentaires :
- Low-code (N8N, Dify) pour designer rapidement les agents et prototyper
- Code (Langchain, Langraph) pour industrialiser, optimiser les performances et garantir la souveraineté
Notre philosophie : designer en low-code pour la rapidité, industrialiser en code pour les performances et la maîtrise. Pour les bases de connaissances, nous utilisons Meilisearch pour l'indexation, GraphRAG pour les graphes statiques, et Graphiti pour la mémoire long terme dynamique.
Nos engagements : frugal, souverain, éthique
Ce webinaire incarne notre vision de ce que devrait être l'IA en 2026. Pas un gadget énergivore qui impressionne, mais un outil utile qui respecte des principes fondamentaux.
Frugal
Nous utilisons les modèles les plus petits adaptés au besoin. Pas de sur-dimensionnement. L'efficacité avant l'esbroufe.
Souverain
Modèles open source (Mistral), serveurs maîtrisés, données qui ne fuient pas. Aucun réentraînement sur vos données.
Éthique
Hébergement alimenté en énergies renouvelables, transparence totale sur l'impact environnemental.
La suite : un cycle de webinaires
Ce webinaire est le premier d'un cycle. Les prochaines sessions rentreront dans le détail technique de chaque composant :
- RAG — Meilisearch, GraphRAG et Graphiti pour les bases de connaissances
- Extraction — OCR et Crawling pour transformer les documents en données exploitables
- Moteur agentique low-code — Dify, N8N et Langflow pour designer des agents sans coder
- Sécurité — GuardRail, sécurisation des accès tools et quotas d'accès
- Mémoire long terme — Comment les agents retiennent et apprennent de leurs interactions
Ce que ce webinaire démontre
Il est possible de créer des agents IA véritablement utiles sans sacrifier l'environnement ni la souveraineté des données. L'approche RAG permet de valoriser vos bases de connaissances existantes, de les rendre accessibles en langage naturel, tout en gardant le contrôle.
Construire des agents responsables, c'est choisir la sobriété avant la performance brute, privilégier l'open source pour la souveraineté, et garantir la traçabilité et la sécurité de chaque action.
Simon Louvet
Présentation de la vision, de l'architecture technique et des cas d'usage des agents IA responsables.
Mireille Dert
Introduction et contextualisation des enjeux éthiques et organisationnels de l'IA agentique.