La souveraineté de l'IA pour le travail de votre équipe
Vos documents, votre choix d'IA. Scholarly propose des modèles de neuf laboratoires, dont des modèles open source, pour qu'aucune panne, modification de politique ou hausse de prix d'un fournisseur ne décide si votre équipe peut travailler. Des options hébergées dans l'UE sont incluses.
Gratuit pour commencer · Compatible avec les sources que vous avez déjà
Utilisé par plus de 200 000 personnes dans le monde
Le problème
Un seul fournisseur d'IA, c'est un point de défaillance unique
Les équipes intègrent l'IA à leurs méthodes de recherche, de production et d'apprentissage. S'appuyer sur les modèles d'une seule entreprise, c'est faire dépendre tout le processus de décisions que vous ne maîtrisez pas.
Les pannes arrêtent tout
Lorsque votre unique fournisseur d'IA tombe en panne, tous les processus qui en dépendent s'arrêtent aussi. Avec des modèles de neuf laboratoires, vous changez de modèle et continuez à travailler.
Les politiques changent sans vous
Les fournisseurs diffèrent dans les réponses qu'ils acceptent de donner et leur traitement des données, et leurs règles évoluent. Une modification de politique chez un fournisseur ne devrait pas bloquer le travail de votre équipe.
Les prix évoluent, les modèles disparaissent
Les tarifs et le retrait des modèles suivent un calendrier que vous ne maîtrisez pas. La dépendance à un fournisseur transforme chacun de ces changements en projet de migration.
Les données relèvent d'une juridiction
Les organisations européennes sont soumises à des exigences de résidence des données auxquelles une infrastructure d'IA exclusivement américaine ne peut pas répondre. Le lieu d'exécution de vos modèles compte autant que leur choix.
La réponse
Ce que signifie la souveraineté de l'IA chez Scholarly
La souveraineté n'est pas une option à activer, elle est intégrée à la conception de l'espace de travail : plusieurs laboratoires, des modèles ouverts, le choix de l'hébergement et des paramètres maîtrisés par vos administrateurs.
Des modèles de neuf laboratoires d'IA
OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Mistral AI, Z.ai, DeepSeek, Moonshot AI et Meta dans un seul espace de travail. Choisissez le meilleur modèle pour chaque tâche et changez-en selon vos besoins.
Des modèles open source inclus
Les modèles ouverts de Mistral, Z.ai, DeepSeek et Moonshot AI côtoient les modèles de pointe, pour que votre équipe ne dépende jamais d'un seul fournisseur de modèles propriétaires.
Des modèles hébergés dans l'UE
Les équipes soumises aux exigences européennes en matière de données peuvent utiliser des modèles hébergés dans l'UE.
Vos administrateurs gardent le contrôle
Avec Teams, les paramètres d'accès aux modèles s'appliquent à tout l'espace de travail à la fois. Votre organisation décide précisément quels laboratoires et niveaux de modèles sont accessibles.
Le catalogue
Neuf laboratoires, un seul espace de travail
Utilisez le modèle le plus performant pour le raisonnement approfondi, le plus rapide pour les discussions quotidiennes et un modèle ouvert lorsque le contrôle est essentiel, tout en gardant vos sources à portée de main.
OpenAI
GPT 6 Luna pour la discussion en mode Auto et la plupart des tâches de création, GPT 6.1 Sol pour la discussion en mode Meilleur, et Astra pour les tâches de génération.
Anthropic
Claude Haiku 5.5 pour une discussion rapide, avec Sonnet 5.5 et Opus 5.5 comme Modèles Premium pour la discussion et pour les tâches de génération.
La famille Gemini Flash pour la discussion, avec Gemini 3.1 Pro pour les tâches de génération.
xAI
Grok 4.7 pour des tâches de génération rapides qui tiennent compte de l'actualité.
Mistral AI
Large 3, Medium 3.5 et Small 4 : des modèles ouverts issus d'un laboratoire européen.
DeepSeek
V4.1 Flash : un modèle à poids ouverts pour la discussion et les créations, capable de comprendre les images.
Z.ai
GLM 5.3 Flash : un modèle à poids ouverts pour un raisonnement efficace.
Moonshot AI
Kimi K3 : un modèle multimodal à poids ouverts pour raisonner sur de longs contextes.
Meta
Muse Spark 1.3 : le raisonnement multimodal pour les tâches complexes de longue durée.
Le catalogue évolue au fil des nouveaux modèles publiés par les laboratoires. L'essentiel est qu'il ne dépende jamais d'un seul d'entre eux.
Pour les équipes
La souveraineté est une politique d'équipe, pas une préférence personnelle
Sur Scholarly Teams, les administrateurs définissent une seule fois la politique d'utilisation des modèles, qui s'applique à chaque licence : une facture, une bibliothèque de sources partagée et des règles communes.
- Des paramètres d'accès aux modèles qui s'appliquent à toute l'équipe à la fois
- Des modèles open source accessibles avec chaque licence
- Des modèles hébergés dans l'UE pour les équipes européennes
- Des bibliothèques de sources partagées pour que chacun travaille à partir de documents approuvés
- Des rapports sur l'activité et l'adoption, sans portefeuille de crédits d'équipe
- Des rôles Propriétaire/Administrateur/Membre avec une facture centralisée
Besoin que chaque modèle soit hébergé aux États-Unis ou dans l'UE ? Écrivez à hello@scholarly.so et nous configurerons cela pour votre équipe.
Comment ça marche
Une IA souveraine en trois étapes
- 01
Ajoutez vos sources
Importez les documents, présentations, enregistrements et notes sur lesquels votre équipe s'appuie. Ils restent la référence pour tous les contenus générés.
- 02
Choisissez un modèle ou changez-en
Choisissez parmi neuf laboratoires pour chaque tâche. Si un laboratoire subit une panne, retire un modèle ou bloque un cas d'usage, changez de modèle et continuez à travailler.
- 03
Produisez des contenus fondés sur vos sources
Réponses avec citations, rapports de recherche approfondie, vidéos, podcasts, présentations et quiz : tout est créé à partir de vos sources, quel que soit le modèle choisi.
FAQ
Vos questions sur la souveraineté de l'IA
Qu'est-ce que la souveraineté de l'IA ?
La souveraineté de l'IA signifie que votre organisation, et non un fournisseur d'IA, contrôle les modèles dont dépend votre travail : les entreprises dont vous utilisez les modèles, la possibilité d'utiliser des modèles open source et leur lieu d'hébergement. Scholarly intègre cette approche avec des modèles de neuf laboratoires, des modèles open source de Mistral, Z.ai, DeepSeek et Moonshot AI, des options hébergées dans l'UE et, sur demande, un hébergement exclusivement aux États-Unis ou dans l'UE.
Pourquoi ne pas nous appuyer sur un seul modèle d'IA ?
Parce qu'un fournisseur unique constitue un point de défaillance unique : les pannes interrompent votre travail, le retrait des modèles impose des migrations, et les changements de politique ou de prix suivent un calendrier que vous ne maîtrisez pas. Avec des modèles de neuf laboratoires, vous avez toujours une alternative à un clic et pouvez utiliser le meilleur modèle pour chaque tâche plutôt qu'un seul pour tout.
Scholarly propose-t-il des modèles d'IA open source ?
Oui. Les modèles ouverts de Mistral (Large 3, Medium 3.5, Small 4), Z.ai (GLM 5.3 Flash), DeepSeek (V4.1 Flash) et Moonshot AI (Kimi K3) sont disponibles aux côtés des modèles de pointe d'OpenAI, Anthropic, Google et xAI.
Notre IA peut-elle rester dans l'UE ?
Les équipes soumises aux exigences européennes en matière de données peuvent utiliser des modèles hébergés dans l'UE. Si votre organisation exige que chaque modèle soit hébergé aux États-Unis ou dans l'UE, contactez hello@scholarly.so et nous le configurerons pour votre espace de travail Teams.
Nos contenus changent-ils lorsque nous changeons de modèle ?
Chaque résultat reste fondé sur vos sources importées, avec des citations, quel que soit le modèle qui le génère. Pour assurer la cohérence, les administrateurs peuvent définir des modèles précis à utiliser dans tout l'espace de travail.
Comment les administrateurs contrôlent-ils les modèles utilisés par l'équipe ?
Les administrateurs de l'équipe définissent des paramètres d'accès aux modèles qui s'appliquent à toutes les licences à la fois. Premium Teams inclut les modèles Premium ; Laureate Teams ajoute les modèles de pointe nommément désignés. Un forfait personnel supérieur reste prioritaire.
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Des discussions fondées sur vos sources, avec des citations, quel que soit le modèle.
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Le choix des modèles, une bibliothèque partagée, des rôles et des rapports.
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