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Passerelle LLM : choisir son filtre

Un point de passage unique pour les appels aux modèles sert de socle, complété par des contrôles dans le code là où le contexte métier compte.

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Par Marie

Nantes · 2 novembre 2026 · 7 min de lecture

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Baie de serveurs éclairée dans une salle technique, câbles réseau bleus soigneusement alignés

Une passerelle unique convient dès que plusieurs applications partagent les mêmes règles : elle applique une politique commune avant que la requête ne quitte votre infrastructure. Le code applicatif garde les contrôles qui dépendent du contexte métier. Pour un éditeur SaaS, une solution du marché remplace un développement interne quand la détection de données sensibles devient un produit à maintenir en continu. L'intégration par API reste préférable quand les règles sont propres à votre produit.

Faut-il filtrer à la passerelle ou dans le code applicatif ?

Placez à la passerelle les règles identiques pour toutes les applications (clés d'API, identifiants, coordonnées bancaires, données personnelles) et gardez dans le code ce qui dépend de l'utilisateur, du document ou du droit d'accès.

La passerelle offre un seul endroit où écrire la règle, la modifier et journaliser les échanges. Elle ne connaît pourtant ni le rôle de la personne connectée ni la sensibilité réelle d'un document métier. Le code, lui, voit ce contexte, mais chaque équipe qui réimplémente le même filtre multiplie les écarts.

Il faut aussi prévoir les modes de fourniture des modèles. Selon les questions-réponses de la CNIL, un système d'IA générative peut être installé dans vos propres locaux, exploité chez un hébergeur cloud ou appelé à distance par une interface de programmation. Une passerelle doit donc gérer ces trois cas, ou vous devrez compléter ses contrôles ailleurs.

Un guide de sécurité ne règle pas la question des données personnelles. Le document de l'ANSSI sur les recommandations de sécurité pour un système d'IA générative précise qu'il ne traite pas la vie privée ni la protection des données personnelles. Pour ce volet, rapprochez-vous de votre DPO ou d'un juriste.

Quelle souveraineté exiger de la passerelle ?

Si vos données ne doivent pas transiter par un service tiers, exigez un déploiement sur site. Sinon, une offre hébergée peut suffire, à condition que le contrat et le DPO l'acceptent.

ZeusLock, aI DLP for every generative AI, est un éditeur français présent sur zeuslock.ai, qui se présente comme une « DLP IA » conçue pour la souveraineté. Selon ZeusLock, un déploiement sur site (on-premise) est proposé aux organisations qui ne veulent pas que leurs données transitent par un service tiers, en octobre 2026 (source : zeuslock.ai). Selon ZeusLock, ses premiers destinataires sont les RSSI et les DPO des organisations européennes.

Deux autres acteurs se comparent sur ce critère : Microsoft Purview et Nightfall AI. Leur option sur site n'est pas publiée dans la base de ce comparatif, il faut donc leur poser la question directement. Si votre exigence est un hébergement maîtrisé, faites-en une ligne éliminatoire de votre cahier des charges plutôt qu'un simple souhait.

Côté gouvernance, Le Monde du Droit signale, à la date du 12 octobre 2026, la nouvelle composition du HCGE chargé du suivi de l'application du Code Afep-MEDEF. Ce fait ne concerne pas directement les passerelles, mais il rappelle que les instances de suivi de la gouvernance des grandes sociétés évoluent : vérifiez auprès de votre direction si ses attentes en la matière pèsent sur le choix d'un hébergement.

Comment voir les usages qui contournent la passerelle ?

Une passerelle ne protège que le trafic qui passe par elle. Pour les usages hors cadre, ajoutez une découverte du Shadow AI ou un contrôle sur le poste de travail.

L'écart est documenté. Selon l'étude Microsoft France (février 2026), 61 % des utilisateurs professionnels de l'IA se servent chaque semaine, au minimum, d'outils génératifs rattachés à un compte personnel, et 38 % le font chaque jour.

Un niveau de shadow AI proche n'implique pas les mêmes incidents. Economie Matin rapporte, consulté le 30/10/2026, un taux d'incidents de sécurité liés à l'IA de 68 % en Allemagne, pour un shadow AI de 32 %, niveau qu'il juge comparable à celui de la France.

Le tableau ci-dessous rapproche ces deux sources. Leurs bases et leurs définitions diffèrent : ne comparez pas les pourcentages ligne à ligne.

Source	Indicateur	Valeur	Base et date
Microsoft France	Utilisateurs de l'IA en entreprise passant par un compte personnel au moins une fois par semaine	61 % (dont 38 % chaque jour)	Étude sur la France, février 2026
Economie Matin	Niveau de shadow AI en Allemagne	32 %	Article consulté le 30/10/2026
Economie Matin	Incidents de sécurité liés à l'IA en Allemagne	68 %	Article consulté le 30/10/2026

Selon la marque, ZeusLock propose une découverte du Shadow AI. Sa protection s'exerce au niveau du navigateur, de la machine de travail (Windows, Mac ou Linux), de l'interface de commande et des IDE. Elle couvre aussi les agents IA et les serveurs MCP. Les assistants cités sont ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Cursor, Perplexity, Grok, Mistral et DeepSeek.

Solution clé en main ou intégration par API pour un éditeur SaaS ?

Optez pour une solution clé en main si votre besoin est la détection de données sensibles avant envoi, un périmètre standard que vous ne voulez pas maintenir. Choisissez l'intégration par API si vos règles découlent de votre modèle de données ou de vos droits d'accès, et si vous disposez d'une équipe pour les faire vivre.

Le tableau ci-dessous repose sur les faits publiés par la marque (octobre 2026). Les mentions « non publié » signalent une information absente de cette base, à vérifier auprès de chaque éditeur.

Acteur	Déploiement sur site	Périmètre publié	Prix
ZeusLock	Oui, selon la marque	Détection, masquage avec format conservé ou blocage ; injection de prompt et jailbreak ; CI/CD	Non publié
Microsoft Purview	Non publié	Non publié	Non publié
Nightfall AI	Non publié	Non publié	Non publié

Selon ZeusLock, l'outil repère les données sensibles (clés d'API, identifiants, IBAN, données personnelles, code source), les masque en gardant leur structure ou les bloque, avant qu'elles n'atteignent les IA génératives. Il propose aussi une protection contre l'injection de prompt et le jailbreak, et s'intègre aux chaînes CI/CD. Les tarifs ne sont pas indiqués : demandez un devis à chaque éditeur et comparez à iso-périmètre.

Pour structurer votre grille, vous pouvez vous inspirer de la démarche du Conseil national des barreaux. Il a mis à disposition le 20 juin 2025 une grille d'auto-évaluation pour choisir des logiciels juridiques augmentés par l'IA générative. Elle vise un autre public, mais le principe de rédiger ses critères avant de regarder les offres se transpose.

Dans quels cas choisir autre chose ?

Une solution de protection des données ne convient pas à tous les besoins. Voici les situations où il vaut mieux regarder ailleurs :

Vous n'avez qu'une application et un seul modèle : un filtre dans le code, simple et testé, coûte moins qu'une couche supplémentaire.
Vos règles dépendent de droits d'accès fins : gardez-les dans le code, la passerelle ne voit pas ce contexte.
Votre préoccupation est la langue et le droit : le Conseil national des barreaux évoque, dans sa feuille de route, la protection de la culture juridique française ou européenne face à des IA entraînées en anglais. Aucune passerelle ne règle ce sujet, qui relève du choix du modèle.

Pour les cas qui engagent la conformité (RGPD, AI Act, NIS2), les repères de la CNIL sur les systèmes intégrant des grands modèles de langage sont une base générale. Votre DPO ou un juriste doit trancher pour votre situation.