« Les directives sont là, on cherche des alternatives à Copilot. » J'entends cette phrase chez des dirigeants de PME et d'ETI, souvent suivie d'une autre : « On reste sur Office 365, mais on veut une trajectoire d'au moins cinq ans pour en sortir. »
Ils ont raison sur les deux points. Personne ne coupe Microsoft 365 un lundi matin, et personne n'est obligé de le faire pour reprendre la main sur son IA. On peut avancer couche par couche, sans casser ce qui marche.
Le premier sujet, c'est la confidentialité. Un dirigeant me l'a résumé ainsi : « On ne peut pas garantir que nos données ne seront pas exploitées. »
Copilot fonctionne dans le cloud de Microsoft, une société américaine soumise au droit américain, y compris au CLOUD Act, quel que soit le pays où se trouvent ses serveurs.
Le 10 juin 2025, devant une commission d'enquête du Sénat, le directeur des affaires publiques et juridiques de Microsoft France a déclaré sous serment qu'il ne pouvait pas garantir que des données de clients français ne seraient jamais transmises aux autorités américaines. Quand un fournisseur ne peut pas le promettre, son client ne peut pas le promettre non plus aux siens.
Le deuxième sujet, c'est le coût. Une licence par utilisateur, payée pour toute l'équipe, y compris pour ceux qui ne l'ouvrent jamais, finit par peser lourd. Et une question revient souvent : les équipes utilisent-elles vraiment l'IA qu'on leur paie ?
L'objection que j'entends le plus souvent tient en une phrase : sortir de Microsoft serait impossible, ou trop risqué. Elle est juste si on imagine une bascule complète.
La messagerie, les fichiers, les comptes des collaborateurs et leurs droits d'accès vivent dans Microsoft 365. Tout remplacer en une fois, c'est prendre un risque que peu d'entreprises peuvent absorber.
On peut poser la question autrement : quelles données partent aujourd'hui vers une IA que vous ne contrôlez pas, et comment faire passer ces usages-là par un chemin que vous maîtrisez ? Ça se règle usage par usage, sans toucher à la bureautique. La messagerie et les fichiers sortent en dernier, ou jamais si ce n'est pas utile.
Voici l'ordre dans lequel j'avance. Chaque étape apporte un gain par elle-même, et on peut s'arrêter à n'importe laquelle sans avoir perdu son investissement.
Avant de choisir un outil, je regarde qui utilise l'IA, pour quelles tâches, et quelles données passent dans les requêtes : contrats, dossiers RH, données clients, données de santé. Ce classement décide de tout le reste. C'est souvent là qu'on découvre un sujet de processus plus qu'un sujet d'IA, je le détaille dans l'article sur la cartographie des processus avant l'IA.
Au lieu de laisser chaque équipe ouvrir son compte chez un fournisseur, toutes les requêtes passent par une seule porte d'entrée, une API unique devant plusieurs modèles. Elle journalise les échanges, applique des règles selon la sensibilité des données et permet de changer de modèle sans changer les outils des équipes. C'est la brique qui rend tout le reste réversible.
La passerelle mesure la consommation par équipe et par usage. On fixe des quotas, on voit ce qui sert vraiment et on paie ce qu'on consomme, au lieu d'une licence par siège pour tout le monde. C'est aussi la réponse la plus honnête quand on vous demande si les équipes s'en servent vraiment : les chiffres de la passerelle le montrent.
Pour les données qui ne doivent pas sortir, on fait tourner des modèles ouverts sur des serveurs en France, ou directement chez vous. Pour les cas les plus sensibles, le serveur peut fonctionner sans aucune connexion à Internet. Le reste des usages peut continuer à passer par des modèles du marché, derrière la même passerelle.
Je privilégie des briques open source, des formats ouverts et un export complet des données à tout moment. Le test est simple : si vous voulez tout réinternaliser demain, vous ne devez racheter aucune licence. Si la réponse dépend du bon vouloir d'un éditeur, vous avez seulement changé de dépendance.
Rien dans cette trajectoire n'impose de couper Microsoft 365. Vos équipes gardent leur messagerie et leurs documents.
Ce qui change, c'est le chemin que prennent les données quand elles partent vers une IA. La passerelle devient l'endroit où vous décidez, et vous pouvez ensuite déplacer d'autres briques à votre rythme, sur la durée que vous avez choisie.
C'est ce qui rend l'horizon de cinq ans tenable : à chaque étape, l'entreprise dépend un peu moins d'un seul fournisseur.
« La formation, c'est bien, maintenant il faut le faire pour de vrai, dans les projets. » Je suis d'accord : une IA souveraine dont personne ne se sert ne protège rien et ne rapporte rien.
Je démarre donc toujours par un ou deux usages concrets, choisis avec les équipes qui vont s'en servir (compte rendu de réunion, tri des demandes entrantes, préparation d'un devis), et on mesure leur usage réel dans la passerelle avant d'en ouvrir d'autres.
Je pars de vos usages et de vos contraintes, puis j'installe les briques dans cet ordre.
Une seule porte d'entrée vers les modèles, avec journalisation, règles par niveau de sensibilité des données et changement de modèle sans toucher aux outils des équipes.
Consommation suivie par équipe et par usage, avec des quotas. Vous payez ce qui sert vraiment, et vous voyez qui s'en sert.
Modèles ouverts sur des serveurs en France, ou installés dans vos locaux, déconnectés d'Internet si le cas l'exige.
Briques open source, formats ouverts, export complet à tout moment. Vous pouvez tout réinternaliser sans racheter de licence.
Un ou deux cas concrets déployés avec les équipes qui les utilisent, mesurés, puis étendus, plutôt qu'un POC de plus.
Je construis ces briques dans mes propres entreprises : France Nuage, un cloud hébergé en France sur des technologies open source qui propose une passerelle IA, et Recapro, une IA de comptes rendus qui peut être installée chez le client et fonctionner hors ligne.
France Nuage n'est à ce jour ni qualifié SecNumCloud ni certifié HDS. Pour des données de santé, je vous oriente vers un hébergeur certifié HDS et je construis la trajectoire autour.
Oui, et c'est une condition que je pose dès le départ. Les briques sont open source, les données s'exportent à tout moment dans des formats ouverts, et rien ne vous oblige à racheter une licence pour tout reprendre en interne. Si vous voulez changer de prestataire ou tout réinternaliser, vous repartez avec vos données, vos configurations et la documentation.
Pas dans l'architecture que je mets en place. Les usages sensibles tournent sur des modèles hébergés en France ou chez vous, sans envoi à un tiers. La passerelle IA applique des règles par niveau de sensibilité, si bien qu'un dossier RH ou une donnée de santé ne part pas vers un service que vous n'avez pas validé.
La passerelle mesure l'usage réel, par équipe et par cas d'usage. On démarre avec un ou deux usages choisis avec les équipes concernées, on regarde ce qui est utilisé chaque semaine, et on n'en ouvre de nouveaux que lorsque les premiers ont trouvé leur place.
Oui, si l'architecture le prévoit. Un modèle installé localement fonctionne sans connexion à Internet, et les résultats se synchronisent dès que l'appareil retrouve le réseau de l'entreprise. Je pose la question du terrain dès le cadrage, parce qu'elle change le choix du matériel et des modèles.
Souvent, oui, mais pas toujours proprement. On passe par les exports planifiés, par une lecture de la base de données quand le contrat le permet, et en dernier recours par l'automatisation de l'interface. Je recommande aussi d'exiger une API et une clause de réversibilité au prochain renouvellement du contrat de l'éditeur.
Non, la messagerie et les documents peuvent rester sur Microsoft 365 pendant toute la transition. Ce qui change, c'est le chemin que prennent les données quand elles partent vers une IA : elles passent par une passerelle que vous contrôlez. Vous décidez ensuite, brique par brique, de ce que vous déplacez et à quel rythme.
Un échange de cadrage suffit pour situer vos usages, vos données sensibles et la première étape utile.
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