Prestataires externes et traitement des données
Nous utilisons la mise en œuvre par Microsoft Azure des modèles OpenAI, en particulier GPT-4 Turbo, via des API sécurisées. Cette configuration garantit un traitement des données au niveau de l'entreprise.
Pratiques clés en matière de traitement des données :
Utilisation limitée dans le temps : Les données sont traitées uniquement pour fournir et soutenir les services de l'IA.
Pas d'accès direct à l'OpenAI : Le service est entièrement hébergé dans Microsoft Azure et n'interagit pas avec des plateformes OpenAI externes comme ChatGPT ou l'API OpenAI publique.
Hébergement régional : Les données sont traitées dans la région spécifiée par le client. Pour nous, il s'agit de l'un des quatre pays suivants : l'Europe, le Royaume-Uni, les États-Unis ou le Canada : l'Europe, le Royaume-Uni, les États-Unis ou le Canada
Contrôle d'accès : Microsoft n'accède aux données qu'à des fins de surveillance des abus
Quelles sont les données envoyées à ces sous-traitants et comprennent-elles des informations personnelles ?
Par défaut, seules les contributions textuelles des utilisateurs (par exemple, les réponses à une enquête ou les idées) sont envoyées aux sous-processeurs d'IA. Ils sont soumis pour soutenir les fonctions d'analyse de l'IA telles que le résumé et l'étiquetage.
Quand les données sont-elles envoyées ?
Enquêtes: Un texte est envoyé lorsqu'un administrateur visite la page des résultats de l'enquête.
Idéation: Le texte est envoyé lorsqu'un administrateur démarre activement une analyse d'IA.
Quel type de données est inclus ?
Uniquement le contenu en texte libre que les utilisateurs ont écrit dans leurs contributions
Aucune information structurelle sur l'utilisateur n'est partagée (par exemple, courriel, nom d'utilisateur, photo de profil, données démographiques).
⚠️ Si un utilisateur inclut des informations personnelles (IPI) dans le texte de sa propre contribution, ces IPI peuvent être envoyées à des sous-traitants dans le cadre du contenu du message. Il n'est pas filtré automatiquement.
Ces sous-traitants utilisent-ils les données pour former et améliorer leurs modèles ?
Non, les deux sous-traitants secondaires déclarent explicitement qu'ils n'utilisent pas les données à cette fin.
Où est-ce Microsoft traite les données ?
Microsoft nous permet de spécifier la région de traitement. Nous utilisons actuellement 7 régions, nos clients utilisant la région la plus proche de chez eux. Les régions sont les suivantes :
Francfort
ROYAUME-UNI
ÉTATS-UNIS
Canada
Brésil
Paris
Stockholm
Pourquoi les réponses de l'IA ne sont-elles pas dans ma langue ?
Notre fonction d'IA tente de répondre autant que possible dans la langue de l'information qu'elle reçoit. Exceptionnellement, dans les cas où il y a des langues mixtes, il y a très peu de contributions, ou lorsque l'IA se trompe, elle peut générer des réponses dans la mauvaise langue. Dans ce cas, il suffit généralement de réessayer.
⚠️ Toutes les langues principales sont prises en charge, à l'exception du groenlandais.
Quelle est la précision des résumés générés ?
La synthèse consiste toujours à éliminer certains détails tout en conservant ce qui semble le plus important.
Les modèles d'IA sont très efficaces pour identifier les éléments communs, mais pour déterminer ce qui est le plus pertinent, il faut tenir compte du contexte, de la connaissance du domaine et d'un jugement subjectif.
Pour cette raison, les résumés peuvent être très utiles, mais ne sont pas exacts à 100 %. La surveillance humaine reste essentielle.
Pour garantir des conclusions correctes, notre approche met l'accent sur une utilisation responsable de l'IA :
L'examinateur humain garde toujours le contrôle.
La transparence est maximale afin que vous puissiez vérifier comment les résumés sont créés.
L'IA assure l'efficacité, tandis que les humains garantissent la qualité et la précision.
Notre plateforme comprend plusieurs fonctionnalités pour vous aider à évaluer et à améliorer la qualité des résumés :
Indication de la précision attendue: Avant et après la génération d'un résumé, le système indique une estimation de la précision (pourcentage).
Références en ligne: Chaque résumé renvoie à l'intrant résident original sur lequel il est basé.
Accès complet aux données: Toutes les données du projet restent consultables, de sorte que vous pouvez toujours comparer les résumés avec les contributions brutes.
Étiquetage: Segmentez manuellement ou automatiquement les entrées en groupes plus petits pour obtenir des résumés plus ciblés et plus précis.
Options de marquage automatique: Plusieurs méthodes sont disponibles ; les balises peuvent toujours être remplacées pour un contrôle maximal.
Un logiciel dont les sources sont disponibles: Le code est disponible sur GitHub, ce qui garantit la transparence du fonctionnement de l'outil.
Résumé : si les résumés générés par l'IA sont très efficaces, ils ne sont jamais exacts à 100 %. Notre philosophie de conception est centrée sur l'humain : l'IA contribue à l'efficacité, tandis que vous conservez une transparence et un contrôle total sur l'interprétation.