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Dans le cadre de l'AI4 2025, Michael Ten-Pow, fondateur et PDG de Tensor9, a présenté une solution innovante au problème auquel les entreprises sont confrontées lorsqu'elles veulent mettre en œuvre des outils d'intelligence artificielle sur des données sensibles, mais elles se rencontrent sur des obstacles à la sécurité, aux juridiques et à la confiance.
Le dilemme de la vie privée dans l'IA
Ten-Pow a décrit un scénario commun: les organisations intéressées par les solutions d'IA ne peuvent pas les adopter parce que leurs équipes informatiques, juridiques et de sécurité rejettent les données critiques dans des environnements tiers. Cette méfiance empêche la collaboration entre les fournisseurs et les clients, la mise en œuvre plus coûteuse et la limitation de la valeur que l'IA peut contribuer.
Modèles actuels et ses limites
Le PDG de Tensor9 a examiné les options qui existent aujourd'hui pour se déployer dans les environnements d'entreprise:
- Saas multi-Tanta: Rapide et évolutif pour le fournisseur, mais avec des risques de co-administration et de rejet de données dans les secteurs réglementés.
- SaaS unique: Améliore l'isolement des données, mais ne résout pas le problème de la confiance.
- Hébergement client: Comprend des modèles tels que Bring Your Own Cloud (BYOC), sur site et des environnements isolés (aériens). Bien qu'ils soient plus sûrs pour le client, ils supposent un coût et une complexité élevés pour le fournisseur, qui finit par maintenir deux produits différents.
Proposition tensor9
La solution présentée permet aux fournisseurs d'afficher leur infrastructure logicielle définie comme étant directe dans n'importe quel environnement dont le client a besoin: AWS, Google Cloud, Azure, sur site ou même environnements sans connexion externe. Cette approche offre:
- Un seul produit pour le fournisseuréviter les coûts de duplicité et de soutien élevés.
- Expérience de type SaaS pour le clientsans avoir besoin d'exploiter manuellement le logiciel.
- Réduction des coûts drastiques Pour les deux parties, maintenir les normes de sécurité et de conformité.
Impact potentiel
Si ce modèle gagne en traction, il pourrait débloquer des projets d'IA dans des industries hautement réglementées telles que la banque, la santé, le juridique et le gouvernement, où la protection des données est une priorité. Vous pouvez également ouvrir de nouveaux chemins de revenu pour les fournisseurs en éliminant les obstacles à l'adoption.
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