White paper
Generative AI has already entered the French public service. The question is no longer whether to adopt it, but how to do so without losing control. A framework for choosing the right level of sovereignty, use case by use case.
Since November 2022, generative AI has gone from technological curiosity to infrastructure.
As soon as sensitive data, decisions affecting citizens, or vital interests are involved, knowing who really controls the model, the infrastructure, and the data is no longer theoretical.
It is a condition of legitimacy.This white paper does not aim to advocate for a single solution. Its goal is to provide keys to understanding the levels and needs of sovereignty, the state of the art in the French ecosystem, grasp the technical architecture, project use cases, and measure their limits.
Five questions to ask before any deployment to place each use case on the sovereignty scale: data, role of the system, harm, traceability, non-European dependency.
Timeline, stakeholders, the shared Albert API platform, the model market, and a benchmark of 18 configurations weighing sovereignty, performance, and cost.
A shared common foundation, a business layer routed according to risk, and a reinforced sovereign layer for the most sensitive use cases. Agents that are governed and supervised.
Sovereignty breaks down into 3 maturity levels
0
Niveau 0
Initiative isolée au sein de la DSI. Projets motivés par la mode technologique, sans indicateurs précis.
1
Niveau 1
Problème métier identifié, audit de la donnée réalisé, équipe pluridisciplinaire constituée.
2
Niveau 2
MVP en production évalué face à un groupe de contrôle, données interrogeables par les IA via MCP, coûts en tokens plafonnés.
3
Niveau 3
ROI calculé, données vérifiées en continu, choix techniques tracés, gouvernance claire du partage des données.
Rendre la donnée produit « Agent-Ready » : attributs explicites, contextes d'usage, stocks et prix en temps réel.
Prioriser l'agent propriétaire sur vos canaux. N'exposer aucune donnée à un tiers sans contrat sur les commissions et le contrôle.
Isoler un point de friction clair et livrer une V1 en 90 jours avec des services managés.
Fixer des KPI stricts (autonomie, temps de réponse, marge) et mesurer le coût par problème résolu.
Intégrer un référent métier dès le jour 1, tester sur un magasin pilote avant d'étendre au réseau.
La souveraineté numérique ne se proclame pas : elle se démontre. Entre labels et réalité opérationnelle, seules les preuves techniques, juridiques et contractuelles permettent à l’État de garder le contrôle de ses données.
Nos points de vue sur l'IA, l'ingénierie logicielle et la transformation digitale, issus du terrain, pas de la théorie.
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At Theodo Data & AI, we help organisations embed data at the heart of their business, transforming it into a catalyst for informed decision-making, innovation and scalable AI initiatives.
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