Phase pilote

Control layer · IA générative d’entreprise

La couche de gouvernance pour l’IA de votre entreprise.

Guiding your enterprise safely to the realm of AI.

01

Accès unifié aux modèles

Une intégration côté applications, plusieurs fournisseurs côté infrastructure.

02

Gouvernance des usages

Identité, rôles, politiques centralisées, journalisation, alertes.

03

Maîtrise des coûts

Budgets par organisation et par utilisateur ; le dépassement est empêché.

Phase pilote

Xolo est en phase pilote : le développement est actif et les versions se succèdent rapidement. Des évolutions d’interface et d’API sont à prévoir. Les organisations pilotes bénéficient d’un accompagnement rapproché ; en retour, leurs retours orientent directement la feuille de route.

Le constat

L’adoption de l’IA va vite. Sa gouvernance doit suivre.

Dans la plupart des organisations, l’IA générative est arrivée par les usages : une équipe ouvre un compte, une application intègre un fournisseur, un agent consomme une clé. Chaque initiative fonctionne. L’ensemble, lui, échappe progressivement à l’entreprise.

Situation courante : accès direct, par équipe

  • Collaborateurs
  • Applications
  • Agents
  • OpenAI
  • Mistral
  • OpenRouter
  • autres
  • comptes multiples
  • clés API dispersées
  • factures séparées
  • modèles hétérogènes
  • politiques par équipe
Sans point de contrôle, collaborateurs, applications et agents s'adressent directement à OpenAI, Mistral, OpenRouter et d'autres fournisseurs, ce qui multiplie les comptes, les clés, les factures, les modèles et les politiques.

01

Fragmentation

Chaque équipe intègre ses propres fournisseurs, avec ses propres conventions.

02

Manque de gouvernance

L’entreprise perd la maîtrise des accès et des modèles réellement utilisés.

03

Coûts difficiles à contrôler

Les usages augmentent avant que l’organisation puisse réellement les piloter.

Le point de contrôle

Un point d’accès. Une gouvernance commune. Plusieurs IA.

Les applications s’intègrent une fois ; l’organisation décide ensuite qui accède à l’IA, quels modèles sont exposés, quelles politiques s’appliquent et quel budget peut être consommé.

  • Collaborateurs usage humain
  • Applications produits internes
  • Agents traitements automatisés

Xolo

API Mistral, OpenAI, Anthropic compatible

  • identité
  • politiques
  • budgets
  • journaux
  • modèles virtuels

Fournisseurs & modèles IA

  • OpenAI
  • Mistral
  • OpenRouter
  • endpoints compatibles
  • modèles auto-hébergés
Une intégration côté applications. Plusieurs fournisseurs côté infrastructure.

Gouvernance

Donnez accès à l’IA selon vos règles.

L’accès à l’IA devient une ressource administrée de l’entreprise : rattachée à une identité, portée par une organisation, encadrée par des rôles et suivie par usage.

Les pipelines et middlewares de Xolo appliquent une logique commune aux modèles concernés — à l’ensemble du catalogue ou à une sélection — et chaînent plusieurs traitements selon leur priorité. Une politique configurée au niveau de la plateforme s’applique sans modifier chaque application cliente.

Chaîne d’autorisation

Utilisateurs & applications

Identité & permissions

Xolo

Modèles autorisés

Pipelines & middlewares

Request → Policy → Model → Policy → Response

Politiques appliquées via des pipelines et plugins extensibles.

Pseudonymiseur

plugin de pipeline

Détection des données personnelles

Substitution cohérente

Appel du fournisseur

Restitution en clair

plugin.pseudonymizer.sensitive-data.detected → count(1h) > 0

Le pseudonymiseur améliore sensiblement la maîtrise des informations sensibles transmises aux fournisseurs. C’est une mesure technique parmi d’autres : il ne constitue pas à lui seul une réponse aux exigences du RGPD.

Traçabilité

Tout est journalisé. Ce qui compte déclenche une alerte.

Chaque action de la plateforme produit un événement daté, rattaché à une organisation et à un utilisateur. Ces journaux se consultent et se filtrent, et servent de base aux règles d’alerte : une requête, une fenêtre, un seuil.

Le fournisseur ne reçoit que la version pseudonymisée ; l’utilisateur retrouve le texte d’origine. Chaque détection émet un événement de sévérité warning.

Maîtrise des coûts

Le budget IA devient une politique, pas une surprise.

Observer les coûts est utile. Pouvoir les limiter l’est davantage. Xolo permet de définir des budgets journaliers, mensuels et annuels, au niveau de l’organisation comme au niveau d’un utilisateur.

Visibilité

Comprendre la consommation, par usage et par période.

Politiques

Définir les budgets et leur périmètre d’application.

Contrôle

Empêcher le dépassement, pas seulement le constater.

La consommation peut être suivie selon le véritable modèle économique du fournisseur (pay-as-you-go ou abonnement, avec ses fenêtres, ses budgets de tokens ou de valeur et sa concurrence maximale) et non selon un seul coût théorique par token.

Budget organisation · mensuel

journalier

mensuel

annuel

4 000,00 €

consommé 2 840,00 €

71 % du plafond

Répartition équitable entre les membres

  • Utilisateur A 184,20 € / 400,00 €

  • Utilisateur B 332,00 € / 400,00 €

  • Utilisateur C 400,00 € / 400,00 €

Plafond atteint → requêtes bloquées

Valeurs illustratives

FinOps IA

Voir qui consomme quoi, où et combien.

Chaque requête est enregistrée avec son utilisateur, son application, son fournisseur, son modèle, ses tokens et son coût. Les agrégats s’analysent par période, utilisateur, application, modèle ou fournisseur, dans la devise de l’organisation.

Coût sur 30 jours

2 840,00 €

Tokens

184,2 M

Dont tokens en cache

31,6 M

Répartition par application

  • support-copilot 41 %

  • doc-search 27 %

  • assistant interne 19 %

  • autres 13 %

Modèle demandé → modèle réellement utilisé

Export CSV

DemandéExécutéFournisseurCoût
enterprise-generalprovider-model-lFournisseur 10,0182 €
enterprise-generalprovider-model-sFournisseur 20,0041 €
doc-embeddingsprovider-embed-1Fournisseur 10,0006 €
Modèles demandés et modèles réellement exécutés, avec leur fournisseur et leur coût

Empreinte

Xolo peut estimer la consommation énergétique et les émissions CO₂ des requêtes lorsque les informations nécessaires sur les modèles sont disponibles.

Modèles virtuels

Donnez un nom métier à l’IA. Xolo s’occupe de ce qu’il y a derrière.

Un modèle virtuel est un modèle exposé par Xolo qui masque son implémentation réelle : derrière un nom stable peut se trouver un pipeline composé de modèles et de plugins. Les applications dépendent d’un endpoint et d’un nom ; l’entreprise garde la possibilité de faire évoluer ce qui les sert.

Les credentials et paramètres fournisseurs (endpoints, devises, mode de facturation, retry, rate limiting) restent côté plateforme. Les clés API fournisseurs sont chiffrées au repos.

  • Application → enterprise-general

Pipeline & politiques

  • Modèle A
  • Modèle B
  • Plugin
  • Fournisseur & modèle réels
Une application appelle le modèle virtuel enterprise-general ; Xolo applique un pipeline de modèles et de plugins avant d'atteindre le fournisseur et le modèle réels.

Découpler

Les applications ne portent plus le nom du fournisseur qu’elles consomment.

Orchestrer

Modèles et plugins se composent en pipelines déclarés dans la plateforme.

Standardiser

L’entreprise expose ses capacités IA sous ses propres noms de service.

Projet libre

Xolo est un projet libre, self-hostable.

Licence AGPL-3.0, gouvernance communautaire. Déploiement on-premise possible : l’entreprise conserve le choix de son modèle d’exploitation et la maîtrise de son infrastructure.

Open source

Interopérabilité

Maîtrise des infrastructures

Gouvernance

Maîtrise des coûts

Licence

AGPL-3.0

Prochaine étape

Déployer un pilote Xolo

Évaluons Xolo sur vos modèles, vos fournisseurs et vos premiers cas d’usage.