Le modèle planifie. Il n’exécute rien.
Le modèle d’IA ne détient aucun identifiant et n’exécute aucune requête. Une couche d’exécution distincte valide chaque étape, applique l’accès en lecture seule et enregistre toute l’exécution pour que vous puissiez la vérifier.
Des frontières appliquées par l’architecture
Aucune ne repose sur une consigne demandant au modèle de bien se comporter. Elles tiennent même quand ce n’est pas le cas.
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Le modèle propose, les services exécutent.
Le modèle renvoie un plan structuré. Les services le valident et exécutent les étapes autorisées.
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Chaque requête est validée avant exécution.
Le SQL est analysé en arbre syntaxique et contrôlé selon les règles de lecture seule, y compris dans les CTE. KQL et ES|QL ont des validateurs dédiés.
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Le code d’analyse s’exécute sans Internet.
Le Python généré s’exécute dans un environnement isolé. Les sorties sont bloquées au niveau réseau, avec des limites de durée et de mémoire. Il reçoit des résultats sans identifiants de base.
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Les identifiants restent hors du modèle.
Chiffrés au repos, ils sont utilisés par les services de connexion pour tester l’accès, découvrir le schéma et exécuter les requêtes.
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Le travail enregistré reste privé au compte.
Les contrôles d’accès et politiques de base limitent connexions, conversations, résultats et tableaux de bord au compte qui les crée.
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Chaque exécution est enregistrée étape par étape.
Rouvrez question, plan structuré, SQL exécuté, résultats et détails depuis l’historique. Les analystes examinent le calcul ; les lecteurs du rapport vérifient sources et période.
Le guide analytique IA en lecture seule : architecture, contrôles et modèle de menaces détaille chaque frontière et les menaces qu’elle arrête.
Ce qui circule, et vers où
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Question
Le modèle reçoit question, schéma, descriptions et contexte. Certaines valeurs de résultats à une ligne, y compris du texte, et des erreurs de base peuvent aussi entrer dans le contexte.
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Plan
Le modèle propose la requête et les étapes d’analyse. Les services valident ce plan avant exécution.
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Exécution
Les services exécutent la lecture validée. Le Python généré traite les résultats fournis dans l’environnement d’analyse restreint.
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Résultat
Datarelix conserve les résultats et éléments d’exécution pour les consulter et les rouvrir. Le mécanisme de suivi à une ligne ne transmet pas les tableaux de résultats à plusieurs lignes.
Pour le parcours complet du flux de données — ce que reçoit le modèle, qui détient la connexion et où vivent les secrets — voir comment Datarelix garde les identifiants de base de données hors du modèle d’IA.
Informations conservées et contrôles d’accès
Conservé
- Informations de compte : nom, e-mail, méthode de connexion. Configuration : hôte, dialecte et périmètre autorisé.
- Identifiants de connexion chiffrés.
- Questions, schéma, plans, requêtes exécutées et résultats.
- Graphiques, définitions de tableaux de bord et données d’usage du service.
Restrictions d’exécution et d’accès
- Les identifiants de base ne sont pas transmis au modèle.
- Les requêtes de reporting générées sont validées pour la lecture seule.
- Les sorties réseau du Python généré sont bloquées.
- La politique de confidentialité décrit les prestataires et les données personnelles.
Le service tourne sur Google Cloud. Le trafic est chiffré en transit, le stockage est chiffré au repos, et les identifiants de connexion portent une couche supplémentaire de chiffrement applicatif.
Authentification et accès
Connexion
Google, Microsoft (mono- ou multi-tenant, avec liste d’autorisation de tenants en option), ou e-mail et mot de passe avec vérification et réinitialisation.
Vos permissions, par utilisateur
Sur Azure SQL, Databricks et Kusto, les connexions peuvent s’exécuter avec les permissions de base de données propres à l’utilisateur connecté (On-Behalf-Of par utilisateur) plutôt qu’avec un compte de service partagé.
Moindre privilège, recommandé
Connectez-vous avec un utilisateur de base de données en lecture seule, limité aux schémas sur lesquels vous voulez poser des questions. La lecture seule est appliquée à la couche des requêtes dans tous les cas — un utilisateur à périmètre restreint en fait une défense en profondeur.
Questions, audits et signalements
Les questionnaires de sécurité, le statut SOC 2 et les DPA passent par la page de contact. Les signalements de vulnérabilité vont directement à support@datarelix.ai. Si vous menez une évaluation, partez de la checklist de sécurité de l’analytique IA, rédigée par Datarelix.
Voyez les garde-fous par vous-même.
Connectez une base de données, posez une question et lisez la requête qui s’est exécutée.
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