Comment ça marche ?
Modèles et hébergement
Dastra utilise des modèles d'IA générative pré-entraînés, disponibles en quatre familles au choix :
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.
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, Anthropic (Claude), Google (Gemini), Mistral, Microsoft Foundry, ainsi que tout LLM auto-hébergé compatible.
Pour configurer un fournisseur personnalisé, rendez-vous dans Paramètres de l'organisation > Assistant IA > Custom AI provider, puis renseignez vos identifiants et associez-les aux trois niveaux de modèle (Fast, Smart, Contexte étendu).
Pour les fournisseurs reconnus, le point d'accès (Base URL) est pré-rempli automatiquement — pour Anthropic, il s'agit de https://api.anthropic.com/v1/. Il ne reste qu'à renseigner votre clé d'API.
Un bouton « Tester la connexion » vérifie la validité des identifiants avant l'enregistrement.
Vous désignez le modèle à utiliser pour chaque type d'opération — rapide, avancé et grand contexte — un modèle recommandé étant proposé par défaut.
La clé d'API n'est jamais réaffichée en clair, et la gestion des identifiants est réservée aux utilisateurs disposant des droits sur les intégrations.
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.
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 ?.
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
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.
Logs d'invocation IA
Dastra conserve un historique des appels à l'assistant IA sur les 90 derniers jours, accessible depuis Paramètres de l'organisation > Assistant IA > Logs d'invocation IA. Pour chaque appel, les informations suivantes sont enregistrées :
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
Crédits et quotas IA
Dastra suit la consommation de l'assistant IA via un système de crédits IA. Chaque appel à une fonctionnalité IA consomme des crédits proportionnellement au modèle utilisé et au volume de données traité.
Fast
Faible
Smart
Moyenne
Contexte étendu
Élevée
Les administrateurs accèdent au tableau de bord de consommation depuis Paramètres de l'organisation > Assistant IA (accès direct) : consommation de crédits IA du mois en cours, solde disponible et date de renouvellement.
Le niveau d'utilisation est représenté par une barre de progression colorée qui évolue selon la part du quota consommée :
Vert — consommation modérée, quota largement disponible
Orange — consommation élevée, quota bientôt atteint
Rouge — quota atteint ou sur le point de l'être
Lorsque le quota mensuel est atteint, un message explicite vous en informe et propose un lien vers les options d'augmentation de quota.
Lorsque le quota est atteint, les fonctionnalités IA sont désactivées jusqu'au prochain renouvellement. Le reste de la plateforme (données, workflows, exports) continue de fonctionner normalement.
Custom AI provider — décompte désactivé
Lorsque votre organisation utilise un Custom AI provider (fournisseur IA personnalisé), le système de crédits Dastra ne s'applique pas : le décompte est désactivé. La consommation est alors gérée directement par votre propre fournisseur selon ses propres conditions de facturation.
Pour augmenter votre quota, contactez l'équipe Dastra.
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.
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
Analyse IA d'une preuve de test (Conformité)
Description de la procédure de test + contenu de la preuve (texte extrait, image ou URL récupérée)
Potentiellement — selon le contenu de la preuve
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.
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