IA sur Calcul Confidentiel sur Azure
Le matériel d'Azure, vos secrets préservés. VM et GPU confidentiels gardent données et modèles scellés en mémoire — à l'abri de Microsoft même, vérifiés par attestation avant que rien de sensible n'y arrive.
Chiffré en cours d'utilisation
Les données et les modèles restent chiffrés en mémoire grâce à AMD SEV-SNP et Intel TDX — pas seulement au repos et en transit.
GPU confidentiels
Exécutez l'inférence et l'entraînement IA sur des VM à GPU confidentiels, avec la mémoire du GPU protégée à l'intérieur de la frontière de confiance.
Attestation à distance
Preuve cryptographique qu'un workload s'exécute dans un TEE authentique et non altéré avant qu'un secret ou un modèle ne lui soit transmis.
La même protection, sur Azure en particulier. Vos données et vos modèles restent chiffrés pendant leur traitement, à l'abri du fournisseur de cloud et des administrateurs privilégiés — et la machine peut prouver qu'elle exécute bien le logiciel attendu avant qu'on lui confie quoi que ce soit de sensible.
À lire si vous êtes architecte ou évaluateur sécurité et vous devez rendre Azure acceptable pour votre comité des risques.
L'IA sur calcul confidentiel sur Azure consiste à exécuter des workloads IA dans des Trusted Execution Environments matériels — des VM et des GPU confidentiels Azure bâtis sur AMD SEV-SNP et Intel TDX — afin que les données et les modèles restent chiffrés en mémoire pendant le traitement, à l'abri même de Microsoft et des administrateurs privilégiés, avec une attestation à distance prouvant l'intégrité de l'environnement.
Le chiffrement dans le cloud protège généralement les données au repos et en transit, mais les laisse exposées en mémoire pendant leur utilisation. Le confidential computing souverain comble cette lacune. Exécuter l'AI OS sur les VM et les GPU confidentiels d'Azure vous permet d'atteindre une capacité hyperscale pour l'IA sans renoncer à la confidentialité de vos données et de vos modèles les plus sensibles.
Calcul Confidentiel sur Azure dans la plateforme Scrydon
Une architecture souveraine unique et intégrée. Voici où se situe Calcul Confidentiel sur Azure — mis en évidence au sein de la pile complète avec laquelle il fonctionne.
L'AI OS pour les humains et les agents IA
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
Agents IA, flux de travail et automatisations qui s'exécutent à travers vos systèmes
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
Calcul Confidentiel sur Azure en détail
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
Déployez la plateforme Scrydon où cela a du sens pour vous — des environnements air-gap au cloud public — avec souveraineté, conformité et auditabilité intégrées.
Aucune donnée ne quitte votre juridiction. Pas d'IA boîte noire. Aucun compromis sur le contrôle.
C'est la souveraineté par conception.
Des workloads IA à l'intérieur d'un Trusted Execution Environment
L'AI OS se déploie sur le confidential computing d'Azure afin que l'intégralité du workload IA — données, poids des modèles et prompts — soit traitée à l'intérieur d'enclaves isolées matériellement. Les clés et les secrets ne sont transmis qu'une fois que l'environnement a prouvé son intégrité par attestation.
VM confidentielles — Des VM isolées matériellement sur AMD SEV-SNP et Intel TDX maintiennent la mémoire chiffrée pendant l'exécution.
GPU confidentiels — Inférence et entraînement accélérés par GPU, avec l'accélérateur à l'intérieur de la frontière de confiance confidentielle.
Attestation à distance — Azure Attestation vérifie le TEE avant que des secrets, des clés ou des modèles ne soient provisionnés.
Gestion souveraine des clés — Vous détenez les clés ; Microsoft et les administrateurs ne peuvent pas lire les données en cours d'utilisation.
Une capacité hyperscale sans renoncer à la confidentialité
Les organisations régulées et soucieuses de souveraineté ont souvent besoin d'une IA à l'échelle du cloud mais ne peuvent pas exposer leurs données sensibles à l'opérateur cloud. Le confidential computing sur Azure résout cette tension : vous bénéficiez de l'élasticité hyperscale et de la disponibilité GPU tandis que les données et les modèles restent protégés cryptographiquement de la plateforme elle-même — la même posture zero-trust que l'AI OS applique partout ailleurs.
Microsoft Fabric, Databricks et Foundry ne gardent pas vos données confidentielles de bout en bout. Notre solution, si.
Les principales plateformes d'analytique et d'IA d'Azure — Microsoft Fabric, Databricks et Azure AI Foundry — ne maintiennent pas vos données chiffrées en cours d'utilisation de bout en bout. Fabric et Azure AI Foundry traitent les données sur du calcul standard, non confidentiel. Azure Databricks constitue une exception partielle : il peut exécuter ses clusters de calcul classique sur des VM confidentielles AMD SEV-SNP, mais cette option ne couvre que le plan de calcul — le plan de contrôle, qui héberge les notebooks, les plans de requête, les journaux et les résultats des tâches, s'exécute dans le compte de Databricks sur du calcul standard. L'AI OS exécute la même classe de workloads d'analytique et d'IA de bout en bout à l'intérieur de Trusted Execution Environments matériels, de sorte que vos données, vos modèles et vos prompts restent chiffrés en cours d'utilisation et hors de portée de Microsoft et des administrateurs privilégiés.
Fabric, Databricks, Foundry — Fabric et Foundry s'exécutent sur du calcul standard. Databricks peut protéger ses nœuds de travail, mais jamais son plan de contrôle — les données sont de toute façon déchiffrées en mémoire quelque part sur le parcours.
L'AI OS — S'exécute sur des VM et des GPU confidentiels Azure — les données et les modèles restent chiffrés en cours d'utilisation, protégés de l'opérateur cloud par une isolation matérielle.
Questions fréquentes
Comment puis-je exécuter l'IA et les données sur Azure Confidential Compute ?+
Microsoft Fabric, Databricks et Azure AI Foundry s'exécutent-ils sur du calcul confidentiel ?+
Qu'est-ce que le confidential computing sur Azure ?+
Les workloads IA peuvent-ils utiliser des GPU confidentiels sur Azure ?+
Les données sont-elles protégées de Microsoft et des administrateurs cloud ?+
Qu'est-ce que l'attestation à distance ?+
Pourquoi exécuter une IA souveraine chez un hyperscaler ?+
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