PROTECTION DES DONNÉES EN COURS D'UTILISATION POUR L'IA

Calcul Confidentiel

Exécutez l'IA dans des Trusted Execution Environments matériels, afin que vos données, vos modèles et vos prompts restent chiffrés en mémoire pendant leur traitement — protégés même de l'opérateur d'infrastructure et des administrateurs privilégiés. Utilisez une infrastructure puissante, y compris le cloud public, sans exposer vos données les plus sensibles.

Chiffré en cours d'utilisation

Les données et les modèles restent chiffrés en mémoire à l'intérieur d'un TEE — pas seulement au repos et en transit — grâce à du matériel tel qu'AMD SEV-SNP et Intel TDX.

Attestation à distance

Preuve cryptographique qu'un workload s'exécute dans un TEE authentique et non altéré avant qu'un secret, une clé ou un modèle ne lui soit transmis.

Utilisez le cloud en toute sécurité

Accédez à une capacité hyperscale et à la disponibilité GPU tandis que vos données et vos modèles restent protégés de la plateforme cloud elle-même, avec les clés détenues par vous.

Définition

Le calcul confidentiel exécute les workloads IA dans des Trusted Execution Environments (TEE) matériels afin que les données et les modèles restent chiffrés en mémoire pendant le traitement — pas seulement au repos et en transit. Le matériel isole le workload même de l'opérateur d'infrastructure et des administrateurs privilégiés, et l'attestation à distance prouve cryptographiquement l'intégrité de l'environnement avant qu'un secret, une clé ou un modèle ne lui soit transmis.

La plupart des chiffrements protègent les données au repos et en transit, mais les laissent exposées en mémoire pendant leur utilisation effective. Le calcul confidentiel souverain comble cette lacune et vous permet d'utiliser une infrastructure puissante — de votre propre matériel au cloud public — sans renoncer à la confidentialité de vos données et de vos modèles les plus sensibles. L'AI OS prend en charge le calcul confidentiel sur l'ensemble des cibles de déploiement — on-premises et sur Azure Local, ainsi que dans le cloud public, où Microsoft Azure est disponible aujourd'hui, avec d'autres plateformes prévues.

Où cela s'inscrit

Calcul Confidentiel dans la plateforme Scrydon

Une architecture souveraine unique et intégrée. Voici où se situe Calcul Confidentiel — mis en évidence au sein de la pile complète avec laquelle il fonctionne.

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L'AI OS pour les humains et les agents IA

Aperçu du chiffre d'affaires — T2 2026
Connecté à Cognitive Enterprise
Chiffre d'affaires
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+12%
Pipeline
€11.7M
+8%
Attrition
2.1%
−0.3pp
Chiffre d'affaires mensueljanv. – déc. 2025
JanMarJunSepDec
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Couche d'ontologie et couche sémantique : un modèle unique et connecté pour vos données, connaissances et processus

Le meilleur des data lakes, des entrepôts de données et de la recherche réuni

TablesConnaissances

Agents IA, flux de travail et automatisations qui s'exécutent à travers vos systèmes

Workflows IA

Intégrez via A2A, MCP, systèmes existants et sources de données

Fédération de domaines sécurisée, partage de données de confiance et intelligence au-delà des frontières

Fondations Souveraines

Déployez de l'air-gap à l'hyperscale
De plus près

Calcul Confidentiel en détail

Fondations Souveraines

Observability
Supervision & alerting full-stack
Zero-Trust
Vérification continue
Automatisation
GitOps & policy-as-code
Gestion des Clés
Secrets protégés par HSM
Kubernetes
Orchestration de cluster souverain
Identité
IAM fédéré (SAML/OIDC)

L'AI OS ne fonctionne que s'il est digne de confiance. Chaque couche de la plateforme repose sur une infrastructure zero-trust et une fondation d'identité qui fonctionnent de manière cohérente, des déploiements on-premises entièrement air-gap jusqu'aux environnements cloud à grande échelle. La souveraineté n'est pas une fonctionnalité ajoutée par-dessus — c'est la condition dans laquelle tout le reste opère.

  • Architecture zero-trust : Vérification continue de chaque requête, chaque utilisateur et chaque charge de travail — aucune confiance implicite, même à l'intérieur du périmètre.
  • Identité fédérée : Intégration transparente avec votre IdP existant (SAML, OAuth 2.0, OIDC) pour un contrôle d'accès unifié et régi par des politiques.
  • Déploiement air-gap : Exécutez la plateforme complète sans aucune dépendance réseau externe — idéal pour la défense, les infrastructures nationales critiques et les charges de travail classifiées.
  • Calcul confidentiel : Chiffrement matériel des données en cours d'utilisation via AMD SEV-SNP et Intel SGX, protégeant les charges de travail même des administrateurs d'infrastructure.

Deployment Options: From Air-gapped to Cloud

COMMENT ÇA MARCHE

Des workloads IA à l'intérieur d'un Trusted Execution Environment

Le calcul confidentiel traite l'intégralité du workload IA — données, poids des modèles et prompts — à l'intérieur d'enclaves isolées matériellement. Le CPU et le GPU chiffrent la mémoire pendant l'exécution, et les clés et les secrets ne sont transmis qu'une fois que l'environnement a prouvé son intégrité par attestation.

  • Trusted Execution EnvironmentsDes enclaves isolées matériellement, bâties sur AMD SEV-SNP et Intel TDX, maintiennent les workloads séparés de l'hôte.

  • Mémoire chiffréeLes données et les poids des modèles restent chiffrés en mémoire pendant leur traitement, pas seulement au repos et en transit.

  • Attestation à distancePreuve cryptographique que le workload s'exécute dans un TEE authentique et non modifié avant que des secrets, des clés ou des modèles ne soient provisionnés.

  • Clés détenues par le clientVous détenez les clés ; l'opérateur d'infrastructure et les administrateurs ne peuvent pas lire vos données en cours d'utilisation.

OPTIONS DE DÉPLOIEMENT

Où exécuter le calcul confidentiel

L'AI OS est conçu pour exécuter des workloads confidentiels sur l'ensemble des cibles de déploiement — sur votre propre matériel, sur Azure Local et dans le cloud public. Dans le cloud, Microsoft Azure est pris en charge aujourd'hui avec des VM et des GPU confidentiels, et d'autres plateformes sont prévues.

  • Microsoft AzureExécutez l'AI OS sur des VM et des GPU confidentiels Azure (AMD SEV-SNP, Intel TDX) pour une IA chiffrée en cours d'utilisation à l'échelle hyperscale. Disponible aujourd'hui.

  • On-Premises & Azure LocalExécutez des VM et des GPU confidentiels sur votre propre matériel, dans votre centre de données ou sur Azure Local.

  • D'autres plateformes prévuesLa prise en charge de cibles de calcul confidentiel supplémentaires figure à la feuille de route à mesure que l'écosystème matériel et cloud arrive à maturité.

FAQ

Questions fréquentes

Qu'est-ce que le calcul confidentiel ?+
Le calcul confidentiel exécute les workloads dans des Trusted Execution Environments (TEE) matériels afin que les données et les modèles restent chiffrés en mémoire pendant le traitement — pas seulement au repos et en transit. Le matériel isole le workload même de l'opérateur d'infrastructure et des administrateurs privilégiés, et l'attestation à distance prouve l'intégrité de l'environnement avant que des secrets ne soient transmis.
Quelles plateformes sont prises en charge aujourd'hui ?+
Microsoft Azure est la plateforme cloud prise en charge aujourd'hui, avec des VM et des GPU confidentiels Azure bâtis sur AMD SEV-SNP et Intel TDX. La prise en charge d'autres plateformes de calcul confidentiel est prévue.
Les données sont-elles protégées de l'opérateur cloud ?+
Oui. Avec le calcul confidentiel, la mémoire est chiffrée par le matériel CPU et GPU et les clés sont contrôlées par vous. L'opérateur cloud et les administrateurs d'infrastructure ne peuvent pas lire vos données ni vos modèles pendant leur traitement.
Qu'est-ce que l'attestation à distance ?+
L'attestation à distance est la preuve cryptographique qu'un workload s'exécute dans un Trusted Execution Environment authentique et non modifié. L'AI OS l'utilise pour garantir que les secrets, les clés et les modèles ne sont transmis qu'à un environnement dont l'intégrité a été vérifiée.
Pourquoi exécuter une IA souveraine chez un hyperscaler ?+
Le calcul confidentiel vous permet d'utiliser la capacité hyperscale et la disponibilité GPU tout en gardant les données et les modèles protégés cryptographiquement de la plateforme cloud — combinant l'échelle du cloud avec la confidentialité qu'exigent les organisations régulées et soucieuses de souveraineté.

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