Analyse locale et confidentialité des données
Le code d’analyse s’exécute sur votre ordinateur. Le stockage et le calcul locaux sont distincts des requêtes au modèle d’IA que vous configurez.
Méthode et confidentialité
Stockage et calcul locaux
Le code d’analyse s’exécute sur votre ordinateur. Le stockage et le calcul locaux sont distincts des requêtes au modèle d’IA que vous configurez.
Choisir son modèle
Cela dépend de votre configuration : choisissez un fournisseur de confiance ou l’API d’un modèle exécuté localement. Stockage et calcul locaux sont distincts des requêtes au modèle ; vérifiez leur contenu et la politique du fournisseur. Trois protections empêchent l’agent de modifier directement les fichiers sources, rendent les chemins locaux réels difficiles à lire et empêchent les opérations directes hors du répertoire de sortie du projet.
Données et entraînement
Cela dépend du fournisseur du modèle et de vos paramètres. Vous choisissez un fournisseur de confiance ou une API de modèle local. DataForest n’obtient jamais vos données locales et ne les collecte pas pour l’entraînement. Vérifiez les règles d’entraînement, de conservation et de confidentialité du fournisseur externe.
Examiner les fichiers et le code
L’IA établit un plan pour chaque tâche et documente les preuves associées aux questions et observations. Vous pouvez examiner tous les fichiers produits, le code et le contenu pour vérifier les conclusions et repérer les hallucinations.
Commencez par une question concrète sur vos données
Analysez plusieurs formats de données. DataForest associe IA, machine learning, graphiques et rapports pour les particuliers et petites équipes.
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