Conformité — règles d'organisation

La Conformité est une couche optionnelle qui vérifie chaque requête API de votre compte selon des règles que vous définissez, avant qu’elle n’atteigne le modèle. Détection de données personnelles, périmètre d’usage, souveraineté, ton — appliqués automatiquement, côté Astrolabe Chat (France/UE).

Activation

La Conformité est désactivée par défaut. Elle est activée par Astrolabe Chat pour votre compte sur demande (contact@astrolabe.chat). Vous configurez ensuite vos règles dans le portail : Portail → Conformité.

Mode d’application

Un interrupteur global pour tout le compte :

Mode	Effet
Observation	Les règles sont seulement journalisées — rien n’est bloqué ni modifié. Idéal pour roder vos règles avant de les appliquer.
Application	Les règles s’appliquent réellement (masquage, anonymisation, blocage, réécriture).

Données personnelles (PII)

Détection déterministe (sans IA générative), par type. Pour chaque type, une action :

Action	Effet
Ne pas contrôler	Type ignoré
Masquer	La donnée est remplacée par <type> (ex. <e-mail>) avant le modèle
Anonymiser	Remplacée par un code stable <type:abc123> — même donnée → même code (cohérence préservée dans la requête)
Bloquer	La requête est rejetée (400) si ce type est détecté

Types détectés : e-mail, téléphone, nom, adresse/lieu, IBAN, carte bancaire, adresse IP, URL, portefeuille crypto, NIR (sécurité sociale), RNA (association), SIREN, SIRET, passeport, plaque d’immatriculation.

Masquage/anonymisation : ce que reçoit le modèle, ce que vous recevez

La donnée réelle est remplacée avant le modèle — il ne la voit jamais (y compris pour un modèle cloud mistral-*). Un message système est ajouté pour que le modèle traite les jetons comme de vraies valeurs et les conserve. Vous recevez la réponse avec les jetons (<nom:abc123>), pas la valeur d’origine restaurée. L’anonymisation sert à protéger la donnée, pas à la faire manipuler en clair par le modèle.

Souveraineté & limites

• Modèles auto-hébergés uniquement : n’autorise que les modèles servis sur notre propre infra (astrolabe-*) et rejette tout modèle en cloud — y compris les modèles UE (mistral-*, pourtant sous juridiction UE) —, même demandés explicitement → requête rejetée (400). C’est le cran le plus strict de la souveraineté : au-delà de « données en UE », « données jamais hors de notre infra ».
• Longueur maximale d’une requête (caractères) → au-delà, rejet (400).

Règles de ton et de périmètre

Des règles en langage naturel (ce qui est autorisé, le ton attendu, le vocabulaire à employer), vérifiées par un modèle de garde souverain. En cas de non-respect :

• Bloquer : requête rejetée (400),
• Réécrire : la requête est corrigée avant d’être transmise (sinon bloquée).

Surcoût des règles de ton

Quand une règle de ton est définie, chaque requête déclenche un appel supplémentaire au modèle de garde, imputé à la clé qui effectue l’appel — la consommation est donc plus élevée (jusqu’à ~2×). Les règles déterministes (PII, souveraineté, longueur) n’ont pas ce surcoût.

Gérer un refus côté code

Une requête rejetée renvoie un 400 avec un message explicite :

{
  "error": {
    "message": "Requête refusée par les règles de votre organisation : la requête contient des données personnelles interdites (e-mail).",
    "code": "400"
  }
}

from openai import OpenAI, BadRequestError

client = OpenAI(base_url="https://api.astrolabe.chat/v1", api_key="sk-…")
try:
    r = client.chat.completions.create(
        model="mistral-small",
        messages=[{"role": "user", "content": "…"}],
        max_tokens=300,
    )
except BadRequestError as e:
    # Règle de conformité violée → message dans e.message ; adapter la requête.
    print("Refusé :", e.message)

n8n / Make

Un refus de conformité est un 400 standard : branchez la sortie d’erreur du nœud HTTP/OpenAI pour le router (notification, correction, etc.).

Limites connues

Texte uniquement — pas les images

La Conformité analyse le texte des requêtes. Le contenu des images et fichiers uploadés n’est pas analysé : une donnée personnelle présente dans une image n’est ni détectée, ni masquée, ni bloquée, et peut être restituée par un modèle multimodal. Ne transmettez pas de PII en image si vous comptez sur le filtrage.

• Détection de noms et lieux : très bonne en français, jamais parfaite (modèle statistique).
• Le filtrage est un filet de sécurité robuste, pas une garantie absolue — à compléter par vos propres bonnes pratiques.