Souveraineté des données et IA : DWH d'entreprise

L’IA transforme ce que les plateformes de données d’entreprise doivent fournir. Mais à mesure que les modèles exigent l’accès à plus de données, une question critique émerge : comment construire des capacités d’IA sans renoncer au contrôle de vos données ? Dans ce webinaire, Carsten Schweiger (Pre-Sales Consultant, Datavault Builder), Till Sander (CTO, areto.group) et Dirk Beerbohm (Partner Solution Architect, Exasol) abordent frontalement la souveraineté des données — et montrent comment LLM open source, data warehouse gouverné et analytique haute performance peuvent fonctionner ensemble.

Soutenu par STACKIT — le cloud souverain européen.

Pourquoi la souveraineté des données est cruciale aujourd’hui

Les modèles d’IA sont des technologies à usage général — la troisième grande ère technologique de croissance exponentielle, après le livre (la connaissance) et la vapeur (la valeur). Till Sander ouvre avec ce cadrage historique : chaque ère de croissance exponentielle a fondamentalement remodelé la société, et l’ère de l’IA ne fait pas exception.

Le problème : la plupart des implémentations d’IA s’appuient par défaut sur les modèles des hyperscalers (OpenAI, Google, Anthropic), où vos données quittent votre environnement pour l’inférence. Pour les entreprises des secteurs régulés — banque, santé, secteur public — c’est un blocage fondamental. Les LLM open source changent cette équation. Des modèles comme Llama ou Mistral peuvent s’exécuter entièrement dans votre propre infrastructure, sur cloud souverain ou on-premises, sans qu’aucune donnée ne quitte votre contrôle.

La réponse en trois couches : automatisation DWH + Exasol + LLM open source

Le webinaire présente une architecture de référence combinant trois composants :

1. Datavault Builder — fondation de données gouvernée Datavault Builder construit le data warehouse d’entreprise qui alimente tout en aval. L’approche pilotée par modèle garantit lineage automatique, pistes d’audit et documentation — la couche de gouvernance qui rend les sorties d’IA fiables. Les utilisateurs métier obtiennent des data products propres et enrichis en contexte dans la couche Gold, prêts pour les charges BI et IA.

2. Exasol — moteur analytique en mémoire Exasol fournit la couche de requêtes haute performance qui se situe entre le data warehouse et les modèles d’IA. Son architecture in-memory gère les charges analytiques dont les LLM ont besoin pour le grounding sans les problèmes de latence qui affectent les bases columnar traditionnelles. La combinaison avec les couches de sortie structurées de Datavault Builder signifie que les requêtes s’exécutent sur des données propres et documentées — pas sur des données de staging brutes.

3. LLM open source sur STACKIT STACKIT fournit l’infrastructure cloud européenne souveraine. Les LLM open source (exécutés comme endpoints d’inférence dans l’environnement souverain) peuvent interroger la couche Exasol en langage naturel — poser des questions, générer des rapports, alimenter des workflows agentiques — sans que les données ne quittent jamais le périmètre réglementaire européen.

Ce que cela signifie pour la gouvernance de l’IA

Le principe architectural clé : l’IA travaille avec les données que vous gouvernez déjà. Pas de data lake d’IA séparé, pas de copie shadow, pas de nouvelle pipeline à maintenir. Le même modèle Data Vault qui alimente vos rapports BI alimente aussi vos requêtes d’IA. Cela signifie :

• Chaque sortie d’IA est traçable jusqu’à une table source via un lineage automatique
• Les règles métier appliquées dans la couche Business Vault s’appliquent également aux requêtes d’IA
• La conformité RGPD, la résidence des données et les contrôles d’accès sont hérités — pas ajoutés après coup
• Les modèles open source peuvent être mis à jour, audités et remplacés sans vendor lock-in

À qui cela s’adresse

Cette architecture est particulièrement pertinente pour :

• Les secteurs régulés (banque, assurance, santé, secteur public) où les données ne peuvent quitter l’UE ou doivent rester sous le contrôle de l’organisation
• Les entreprises utilisant déjà Datavault Builder qui souhaitent étendre leur plateforme de données vers l’IA sans reconstruire la couche de gouvernance
• Les équipes data évaluant l’IA souveraine qui ont besoin d’une architecture de référence concrète, pas seulement d’un argumentaire fournisseur

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Vous souhaitez voir comment cela fonctionne pour votre environnement de données ? Réservez une démo gratuite — nous parcourrons l’architecture pertinente pour votre cas d’usage.