Les pièces, les conclusions et la correspondance d'un cabinet d'avocat sont couvertes par le secret professionnel et le secret des correspondances. Les confier à un agent IA hébergé chez un hyperscaler américain, c'est les exposer au Cloud Act et à des sous-traitants que vous ne maîtrisez pas. Avec un agent IA souverain installé sur votre propre serveur, vos données restent dans votre cabinet — et l'IA travaille quand même pour vous, 24h/24.
Fonder mon entreprise IALe RIN (Règlement intérieur national de la profession d'avocat) et l'article 66-5 de la loi du 31 décembre 1971 imposent la confidentialité des échanges entre l'avocat et son client. Un outil SaaS hébergé hors de l'Union européenne expose ces échanges à des demandes d'accès émanant d'autorités étrangères — y compris via le Cloud Act américain pour les données stockées chez les hyperscalers.
À l'inverse, un agent IA auto-hébergé exécute ses inférences sur votre serveur ou votre serveur privé virtuel. Aucune donnée de dossier ne transite vers un fournisseur tiers : ni le prompt, ni les pièces jointes, ni les embeddings qui en sont tirés. C'est la différence entre utiliser un outil et confier votre cabinet.
Qualification de pièces jointes (PDF, pièces adverses, productions) avec extraction des faits, dates, parties et prétentions. L'agent lit, résume, classe — vous décidez. Rédaction de brouillons de conclusions, de courriers et de notes de plaidoirie à partir d'un brief que vous formulez en langage naturel. Recherche jurisprudentielle et veille sur vos domaines de compétence, avec sources citées. Chaque production reste vérifiable, chaque sortie reste traçable dans votre système.
Toutes ces tâches s'exécutent via votre interface habituelle ou via API, contre vos dossiers stockés chez vous. L'agent ne se connecte qu'à des modèles que vous choisissez (open source ou API hébergée chez un fournisseur de votre choix) — vous gardez la main sur le modèle, le fournisseur et le serveur.
Orchestrator.topique vous permet de déployer l'agent sur votre infrastructure — bare metal, VM dédiée ou serveur privé virtuel — et de conserver la mémoire long terme dans votre propre base vectorielle. Vous choisissez le modèle d'inférence (Mistral, Llama, Qwen, modèle API tiers, modèle dédié), vous gérez les clés, vous décidez de la fenêtre de contexte et des logs.
Concrètement, vous pouvez promettre à vos clients que leurs pièces ne quitteront jamais l'infrastructure que vous contrôlez, avec une documentation technique à l'appui. C'est un argument de différenciation réel — et c'est aussi un argument de conformité vis-à-vis du RGPD, de la CNIL et de votre ordre professionnel.
Phase 1 (semaine 1) : audit de votre infrastructure existante, choix du modèle, définition des cas d'usage prioritaires (qualification de pièces, brouillons de conclusions, veille). Phase 2 (semaines 2 à 3) : déploiement de l'agent sur votre serveur, configuration de la base vectorielle, branchement sur vos outils métier. Phase 3 (semaine 4) : formation de vos collaborateurs et définition de la politique d'usage interne.
Vous restez propriétaire du code, des données, de la mémoire et des prompts. Si vous décidez d'arrêter, l'agent s'arrête — sans migration forcée vers un service cloud, sans données résiduelles chez un tiers. C'est l'engagement écrit dans notre contrat.
« Vos pièces ne quittent jamais notre cabinet. » — c'est une promesse que vous pourrez formuler à vos clients sans réserve, parce que c'est techniquement vrai. « L'IA qui nous assiste tourne sur notre propre serveur. » — vérifiable lors de l'audit de votre commission informatique. « Nous utilisons l'IA pour vous servir plus vite, pas pour sous-traiter votre dossier. » — c'est le récit que vous pourrez construire autour de votre pratique.
Ces formulations ne sont pas des slogans marketing : ce sont des engagements opérationnels que la souveraineté technique rend tenables, et que vos clients, de plus en plus attentifs à la confidentialité, sauront apprécier.
Oui, si vous déployez un modèle open weight (Mistral, Llama, Qwen, etc.) sur votre propre serveur. L'inférence et la vectorisation s'exécutent alors en local. Si vous branchez un modèle API, les données transitent vers ce fournisseur — c'est pourquoi nous aidons prioritairement les cabinets à choisir un modèle local, et nous documentons les flux dans les deux cas.
La donnée reste dans votre infrastructure : sur le serveur qui héberge l'agent et dans la base vectorielle que vous contrôlez. Aucun tiers ne la voit, sauf si vous avez explicitement configuré un appel API externe. C'est précisément ce que nous documentons dans votre politique d'usage interne.
Le coût dépend du serveur choisi (VM cloud souveraine, serveur dédié on-premise ou serveur privé virtuel) et du modèle (open source local ou API). Pour un cabinet de cette taille, l'ordre de grandeur se situe entre quelques centaines et quelques milliers d'euros par mois tout compris — à mettre en regard du temps gagné sur la qualification de pièces et la rédaction de brouillons.
L'agent ne fait qu'exécuter les instructions que vous lui donnez, sur les documents que vous lui fournissez. La décision de lui transmettre une pièce relève de votre responsabilité professionnelle. Nous fournissons un cadre de bonne usage (logs, traçabilité, contrôle humain obligatoire sur les sorties) à intégrer dans votre politique interne.
Vous arrêtez. L'agent est hébergé chez vous, sur votre infrastructure. Vous supprimez la machine, la base vectorielle, les logs : tout disparaît avec votre serveur. Aucune donnée ne reste chez un tiers. C'est l'engagement que nous formalisons contractuellement.
Des employés IA nommés, par département, sur votre serveur — vos données, votre mémoire, sous votre supervision. Sans carte bancaire, résiliable à tout moment.
Fonder mon entreprise IA Pourquoi souverain ?