Confidentialité et sécurité des données
Chez Lettria, nous prenons très au sérieux la confidentialité et la sécurité des données. Notre plateforme héberge les données clients localement sur des serveurs basés en Europe, assurant la souveraineté des données et réduisant les opportunités d'accès non autorisé. Nous utilisons le chiffrement de bout en bout et suivons les meilleures pratiques de l'industrie, telles que l'utilisation de connexions SSL/TLS sécurisées, la mise à jour régulière de nos systèmes avec les derniers correctifs de sécurité, et la réalisation d'audits et de tests d'intrusion réguliers.
Nous respectons strictement le RGPD, le California Consumer Privacy Act et d'autres normes de conformité pertinentes. Cependant, la conformité ne suffit pas. Nous travaillons sans relâche pour intégrer la confidentialité des données dans les fondations de notre plateforme et de notre entreprise. Nous sommes partenaires d'une agence de conseil indépendante certifiée ANSSI pour aider à guider nos programmes de gouvernance des données. Ils fournissent une surveillance et une vérification pour nous assurer que nous améliorons continuellement notre plateforme tout en respectant toutes les exigences réglementaires.
Des connaissances et des explications transparentes
Chez Lettria, nous accordons une grande importance à fournir des explications claires pour chaque découverte et connaissance générée par notre plateforme. Nous sommes fermement convaincus que l'interprétabilité et la transparence en matière d'IA sont des éléments essentiels pour instaurer la confiance avec nos clients. Grâce à notre plateforme, de nombreux clients ont pu comprendre et exploiter les informations issues de leurs données, ce qui leur a permis de prendre des décisions éclairées.
IA éthique et innovation responsable
Notre engagement envers les principes d'IA éthique, tels que l'équité, la responsabilité et la transparence, est au cœur de la mission de Lettria. Nous travaillons activement à atténuer les biais potentiels dans nos modèles et nos processus d'IA en :
Utilisant des ensembles de données d'entraînement diversifiés et représentatifs pour que nos modèles reflètent avec précision le monde réel.
Réalisant des évaluations d'équité pour identifier et corriger les biais potentiels dans nos prédictions et recommandations.
Collaborant avec des organisations externes et des partenaires de l'industrie qui soutiennent le développement et la recherche d'IA responsables, tels que des leaders en éthique de l'IA et des communautés open-source.