INFRASTRUCTURES CRITIQUES NUMÉRIQUES
L'IA souveraine pour les secteurs qui ne peuvent pas laisser leurs données sortir du périmètre
Défense, secteur public, police et secours, énergie et eau, télécommunications, services financiers et santé partagent une même contrainte : les données sont trop sensibles, trop réglementées ou trop classifiées pour un service d'IA externe. C'est pour cette contrainte que nous construisons. Choisissez votre secteur pour voir le problème, la réponse de la plateforme et les règles applicables.
Choisissez votre secteur
Chaque page secteur décrit le problème dans les termes de ce secteur, les résultats que la plateforme y apporte et les pages de sous-secteur qui vont un niveau plus loin.
Les mêmes refus dans chaque secteur
Les secteurs diffèrent par le vocabulaire et la réglementation. Ce qu'ils attendent de la plateforme ne diffère pas : elle est construite une fois et refuse les mêmes choses partout.
Rien ne sort du périmètre
Les agents demandent avant d'agir
Des preuves par construction
La réglementation par secteur
Les cadres auxquels chaque secteur est mesuré. Chaque page indique ce que le cadre exige et quels contrôles de la plateforme y répondent.
Gardez un œil sur ce sujet
Ce qui change pour votre secteur en matière de souveraineté numérique européenne, et ce que nous apprenons sur le terrain. Quelques fois par an, sans séquence automatisée.
Vous préférez écrire ? Envoyez un e-mail à hello [at] scrydon.com et nous vous répondrons.
Poursuivre
Trois pistes à partir d'ici : les règles auxquelles vous serez mesuré, la plateforme sur laquelle ces résultats tournent, et les sessions où nous les parcourons.
Les règles applicables
Chaque réglementation, ce qu'elle exige, et les contrôles que la plateforme fournit.
La plateforme derrière
L'AI Operating System, Analytics et Sovereign Foundations, page par page.
Tous les cas d'usage
Tous au même endroit, regroupés par le secteur qui les connaît le mieux.
Ground – Beyond the lakehouse: the ontology as the data layer AI & humans can actually use(en anglais)
29 oct. 2026, 10:00
Part 5 of the Sovereign AI series, for CDOs, heads of data and analytics, and data architects — in any sector. The lakehouse gave you governed storage on open formats: table-shaped, read by analysts. Agents, and increasingly analysts, reason over meaning — entities, relationships, state and rules that people, applications and AI read from and write back to. That is an operational ontology, and it is not a semantic layer or a knowledge graph. Live: the same business question answered by vector RAG over documents and by ontology RAG over the model, side by side with provenance; then an agent writing back through the ontology to an operational system under policy. And the migration path from an existing lakehouse — what you keep, what you add, what you never move.
Partenaires
