Charte Intelligence Artificielle

Chatbotaurus s'engage a une transparence totale sur les systemes d'IA utilises. Conformement a l'article 52 de l'EU AI Act, nous informons les utilisateurs lorsqu'ils interagissent avec un systeme d'IA.

• Modeles utilises : exclusivement open-source et open-weights (Mistral)
• Inference locale : aucune donnee ne quitte l'infrastructure EU pour le traitement IA
• Pas de modeles proprietaires US (OpenAI, Anthropic, Google) en production
• Provenance verifiable : hash SHA-256 de chaque modele, verification d'integrite au demarrage
• Carte d'identite modele : version, date d'entrainement, dataset, licence, performances

Conformement au cadre de classification de l'EU AI Act, nous evaluons chaque fonctionnalite IA de la plateforme :

Chatbotaurus n'utilise aucun systeme d'IA a haut risque (Annexe III de l'EU AI Act) et interdit explicitement les pratiques d'IA interdites (Article 5).

Le principe de "human-in-the-loop" est au coeur de notre architecture :

• Aucune action irreversible sans validation humaine explicite
• Les workflows generes par l'IA sont proposes, jamais executes automatiquement
• Budget d'agence : limite CPU de 300 secondes par heure et par workspace
• Garde-fous anti-agence excessive (ExcessiveAgencyGuard) actifs en permanence
• Bouton d'arret d'urgence accessible a tout moment dans l'interface
• Journalisation complete de toutes les decisions IA (audit trail immutable)

Nos modeles sont proteges par plusieurs couches de securite :

• PromptInjectionFilter : detection de 50+ patterns d'injection (Unicode invisible inclus)
• OutputGuardrail : filtrage des sorties, watermarking Unicode invisible
• LLMSecurityGuard : detection d'extraction de donnees (seuil 100 requetes synthetiques/session)
• ModelIntegrityService : verification SHA-256 multi-registre, detection de derive (EMA)
• ModelSupplyChainService : suite de 50 tests comportementaux au demarrage
• SandboxedToolExecutor : execution isolee, profondeur JSON limitee a 20, payload max 1 MB

Chatbotaurus deploie un pipeline anti-hallucination multi-couches :

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) : ancrage factuel dans les donnees du client
• MultiLayerValidator : validation croisee des reponses sur 3 chemins independants
• GroundingEngine : verification finale avant toute reponse utilisateur
• Cible : taux d'hallucination inferieur a 3% (mesure par tests property-based)

Concernant les biais, nos modeles fine-tunes sont entraines sur des datasets equilibres et audites. Nous ne collectons ni n'utilisons de donnees demographiques sensibles pour l'entrainement.

Tous les modeles deployes en production respectent notre politique de souverainete :

Conformement a l'article 22 du RGPD et aux exigences de l'EU AI Act, tout utilisateur dispose d'un droit d'explication sur les decisions assistees par l'IA :

• Acces aux logs de raisonnement de l'IA (thinking mode)
• Possibilite de contester toute suggestion ou action de l'IA
• Contact DPO pour toute question : dpo@chatbotaurus.com
• Signalement de comportements inappropries via le bouton de feedback integre

Derniere mise a jour : mars 2026