Comment ça marche ?

Modèles et hébergement

Dastra utilise des modèles d'IA générative pré-entraînés, disponibles en quatre familles au choix :

Famille	Modèles configurés	Hébergement
OpenAI (recommandé par défaut)	Fast : gpt-4o-nano · Smart : gpt-5-mini · Large context : gpt-4.1-mini	Azure, France / EEE
Mistral	Fast : mistral-small-2503 · Smart : Mistral-Large-3 · Large context : Mistral-Large-3	Azure, France / EEE
Open source	Fast : Ministral-3B · Smart : DeepSeek-V3.2 · Large context : Llama-4-Maverick-17B-128K	Azure, France / EEE
Custom AI provider	Votre propre fournisseur via clé API (voir ci-dessous)	Selon votre configuration

Pour les trois premières familles, les modèles sont hébergés sur l'infrastructure Microsoft Azure en France. Ils ne sont pas opérés directement par OpenAI ou Mistral : Dastra utilise les services managés Azure, ce qui signifie que vos données ne transitent pas vers les infrastructures propres d'OpenAI ou de Mistral.

Pour chaque famille, trois niveaux de modèle sont utilisés selon la complexité de la tâche :

• Fast (actions simples) : génération de descriptions, proposition de tags

• Smart (actions nécessitant plus de raisonnement) : génération d'éléments structurés dans Dastra

• Contexte étendu (actions traitant un volume important de données) : réponse à un questionnaire, analyse de conformité

Vous pouvez configurer la famille de modèles utilisée dans les Paramètres de votre organisation > Assistant IA.

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Custom AI provider

Dastra vous permet de connecter votre propre fournisseur d'IA via une clé API, à condition que celui-ci soit compatible avec le standard OpenAI API. Les fournisseurs supportés incluent notamment OpenAI, Google (Gemini), Mistral, Microsoft Foundry, ainsi que tout LLM auto-hébergé compatible.

Pour configurer un fournisseur personnalisé, rendez-vous dans Paramètres > Assistant IA > Custom AI provider, puis renseignez vos identifiants et associez-les aux trois niveaux de modèle (Fast, Smart, Contexte étendu).

Lorsque vous utilisez un Custom AI provider, les données transmises au modèle sont soumises à la politique de confidentialité de votre fournisseur, et non aux garanties Azure décrites sur cette page. Vérifiez les conditions de votre fournisseur avant d'activer cette option, notamment si vos prompts peuvent contenir des données à caractère personnel.

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Ce que Dastra envoie au modèle

Dastra transmet uniquement les informations nécessaires à la génération demandée : le texte saisi par l'utilisateur, et le cas échéant les champs structurés de l'objet concerné (traitement, système d'IA, demande d'exercice de droits, etc.).

Le détail exact des données transmises par fonctionnalité est disponible dans la section Quelles données sont transmises ?.

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Ce que Dastra ne fait pas

Les points suivants sont garantis contractuellement par Microsoft Azure pour tous les modèles des familles OpenAI, Mistral et Open source :

• Vos prompts et résultats ne sont pas disponibles pour d'autres clients Azure

• Vos données ne sont pas transmises à OpenAI, Mistral ou tout autre tiers

• Vos données ne sont pas utilisées pour entraîner ou améliorer les modèles de base

• Les modèles sont sans état (stateless) : aucun prompt n'est stocké dans le modèle entre deux requêtes

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Surveillance des abus et revue humaine

Microsoft Azure maintient un mécanisme automatisé de détection des contenus potentiellement abusifs. Dans les cas exceptionnels où un contenu est signalé, un échantillon de prompts peut être conservé temporairement dans un espace de stockage isolé par client, aux fins de revue. Pour les ressources déployées dans l'EEE (ce qui est le cas de Dastra), les réviseurs humains éventuels sont également situés dans l'EEE.

Cette conservation reste exceptionnelle et ne concerne pas les usages normaux de la plateforme. Pour plus de détails, consultez la documentation Microsoft sur la confidentialité des données Azure Direct Models.

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Logs d'invocation IA

Dastra conserve un historique des appels à l'assistant IA sur les 90 derniers jours, accessible depuis Paramètres > Assistant IA > Logs d'invocation IA. Pour chaque appel, les informations suivantes sont enregistrées :

Champ	Description
Date	Horodatage de l'appel
Statut	Succès ou échec de la génération
Opération	Type de prompt utilisé
Modèle	Nom du modèle sollicité
Durée	Temps de traitement de la requête
Utilisateur	Membre du workspace ayant déclenché la génération

Quelles données sont transmises au modèle ?

Dastra ne transmet aucune donnée de votre workspace au modèle IA sans que vous en soyez à l'origine. Seules les informations listées ci-dessous, selon la fonctionnalité utilisée, sont incluses dans la requête envoyée au modèle.

Fonctionnalité	Données transmises au modèle	Données personnelles potentielles
Générer un traitement	Texte libre saisi par l'utilisateur	Non — sauf si l'utilisateur mentionne des personnes dans sa description
Générer un actif	Texte libre + URL de la politique de confidentialité fournie	Non
Générer un acteur	Texte libre + URL ou pièce jointe fournie	Non
Générer un jeu de données	Texte libre saisi par l'utilisateur	Non
Générer une mesure de sécurité	Texte libre saisi par l'utilisateur	Non
Générer une notice d'information	Champs structurés du traitement (finalités, base légale, durées, destinataires, droits)	Potentiellement — si les champs contiennent des références nominatives
Générer une description	Texte libre saisi par l'utilisateur	Non
Proposer des tags	Contenu textuel de l'objet (nom, description)	Non
Générer un modèle de questionnaire	Texte libre saisi par l'utilisateur	Non
Répondre à un questionnaire (PIA, analyse de risque…)	Champs structurés du traitement lié + instructions personnalisées éventuelles	Potentiellement — selon le contenu du traitement
Générer une réponse à une demande d'exercice de droits	Nom et prénom du demandeur, message de la demande, langue, nom du workspace, finalités, nom de l'opérateur, date et délai restant, état et identifiant de la demande	Oui — nom, prénom et contenu de la demande
Générer un post-mortem de violation	Champs structurés de la violation (description, données affectées, mesures prises)	Potentiellement — selon le contenu de la fiche violation
Extraire les métadonnées d'un contrat	Contenu textuel du document transmis (pièce jointe ou URL)	Potentiellement — selon le contenu du contrat
Générer un document personnalisé	Instructions saisies par l'utilisateur + contenu source éventuel	Potentiellement — selon les instructions fournies
Générer un rapport personnalisé	Instructions saisies par l'utilisateur	Non — sauf si l'utilisateur inclut des données dans ses instructions
Analyse de risque (système d'IA)	Champs structurés du système d'IA (description, finalités, données traitées, parties prenantes)	Potentiellement — selon le contenu du système d'IA
Générer une description de système d'IA	Texte libre + URL ou pièce jointe fournie	Non
Générer une notice système d'IA	Champs structurés du système d'IA concerné	Potentiellement
Suggestions de contrôles / exigences / tests	Contexte de l'objet concerné (nom, description, référentiel)	Non

Bonne pratique : évitez d'inclure des données à caractère personnel directement dans les champs de texte libre (descriptions, instructions personnalisées). Utilisez des identifiants ou des termes génériques lorsque c'est possible.

Données qui ne sont jamais transmises

Les éléments suivants ne font jamais partie des requêtes envoyées au modèle IA :

• Les identifiants et mots de passe des utilisateurs Dastra

• Les données des autres enregistrements de votre workspace (seul l'objet sur lequel vous travaillez est concerné)

• Les métadonnées de session (nom de l'utilisateur connecté, adresse IP, etc.)

• Les pièces jointes non explicitement fournies dans la fonctionnalité concernée

Durée de conservation des requêtes

Les modèles Azure utilisés par Dastra sont sans état (stateless) : les prompts et les résultats ne sont pas stockés dans le modèle et ne sont pas utilisés pour réentraîner ou améliorer les modèles de base.

Exception — détection des abus : Microsoft Azure maintient un mécanisme automatisé de surveillance des contenus potentiellement abusifs. Si un prompt est signalé, un échantillon peut être conservé temporairement dans un espace de stockage isolé par client, aux fins de revue. Pour les ressources déployées dans l'EEE (ce qui est le cas de Dastra), les éventuels réviseurs humains sont également situés dans l'EEE. Cette conservation reste exceptionnelle et ne concerne pas les usages normaux de la plateforme.

Pour plus d'informations, consultez la documentation Microsoft sur la confidentialité des données Azure Direct Models.