Sécurité
La plupart des dispositifs de sécurité de l'AI sont une promesse de filtrage. Celui de SweetHive est une propriété du modèle de données : un contenu qui ne vous a jamais été visible ne peut jamais atteindre votre AI, car le périmètre se décide à l'écriture, pas à la requête.
Il n'y a pas de filtre distinct à mal configurer. Ce qu'une personne (ou son agent) peut récupérer, c'est exactement ce que ses groupes peuvent voir, à partir de son niveau de l'arbre des contextes et en dessous. Des garanties qui découlent du modèle, pas d'une politique :
Chaque message, fichier et note entre dans un contexte adressé à des groupes. La visibilité est fixée au moment où le contenu est créé, jamais nettoyée après coup et jamais déduite à la requête.
Chaque réponse de l'AI est traçable jusqu'aux éléments exacts qu'elle avait le droit de lire. Pour toute réponse, vous pouvez montrer pourquoi chaque source était dans le périmètre.
Les agents héritent du contexte où ils sont installés et ne voient que ce que voient ses groupes. Rien ne traverse l'arbre sans un partage explicite.
Le périmètre n'est pas seulement une frontière logicielle. Les organisations dotées de nœuds privés peuvent épingler le traitement sensible et les agents à leur propre matériel, si bien que le travail cloisonné s'exécute au sein de l'institution et que les données ne sortent jamais. Les charges lourdes et non sensibles se déportent vers un réseau distribué pour l'élasticité et le coût. Un orchestrateur route chaque charge selon la sensibilité, la latence et le coût ; c'est vous qui définissez la politique par agent.
Le travail sensible, lié au contexte, est épinglé aux machines de l'institution elle-même. Le périmètre est appliqué jusqu'au matériel ; la résidence des données reste sous votre contrôle.
Le calcul lourd et anonyme (indexation, transcription, traitement à grande échelle) se déporte vers le réseau. Le coût unitaire baisse à mesure que la capacité augmente.
Par agent : automatique (l'orchestrateur décide), privé uniquement, ou public autorisé. Le réglage par défaut garde le travail sensible à la maison.
Le point de blocage pour l'AI dans les musées, les écoles et les entreprises réglementées est toujours la même question : où vont les données ? La réponse de SweetHive est structurelle, et c'est pourquoi elle peut être déployée là où les assistants greffés sur des canaux plats ne le peuvent pas.
SweetHive tourne sur AWS dans la région eu-west-1 (Irlande). Les données au repos résident dans l'UE, avec sauvegardes automatiques et point-in-time recovery.
Le trafic est chiffré en transit et les données sont chiffrées au repos. Les paiements passent par Stripe ; les données de carte ne touchent jamais nos serveurs.
Avec SweetHive Agents Node et Agents Server, les modèles d'AI peuvent tourner sur votre matériel : invites et données restent dans votre périmètre pendant l'inférence.
Les données du compte et les contenus sont conservés tant que le compte existe. Si vous supprimez votre compte, les données personnelles sont supprimées ou anonymisées dans les cycles techniques de sauvegarde.
Accès, rectification, effacement et portabilité sont décrits dans la politique de confidentialité. Data protection officer : dpo@sweethive.com.
Chaque réponse d'un agent est attribuable aux éléments qu'il pouvait lire, publier requiert toujours une confirmation humaine explicite et la sortie de l'AI est toujours étiquetée.
Vous avez trouvé un problème de sécurité ou besoin de détails que ces pages ne couvrent pas ? Écrivez-nous et nous transmettrons à la bonne personne.
Une question, trois rôles, trois réponses correctement cloisonnées issues du même hive, chacune traçable exactement jusqu'à ce qu'elle avait le droit de lire.
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