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Confidentialité et sécurité des données
Chez Lettria, nous prenons la confidentialité et la sécurité des données très au sérieux. Notre plateforme héberge les données des clients localement sur des serveurs basés en Europe, garantissant ainsi la souveraineté des données et réduisant les risques d'accès non autorisés. Nous utilisons un chiffrement de bout en bout et suivons les meilleures pratiques du secteur, 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, la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs et les autres normes de conformité des données pertinentes. Cependant, la conformité ne suffit pas. Nous travaillons sans relâche pour intégrer la confidentialité des données aux fondements de notre plateforme et de notre entreprise. Nous travaillons en partenariat avec une agence de conseil indépendante certifiée par l'ANSSI pour nous aider à orienter nos programmes de gouvernance des données. Ils assurent la supervision et l'audit afin de garantir que nous nous améliorons continuellement tout en respectant toutes les exigences réglementaires.
Informations et explications transparentes
Chez Lettria, nous fournissons des explications claires pour chaque découverte et chaque information générée par notre plateforme. Nous sommes convaincus que l'interprétabilité et la transparence de l'IA sont essentielles pour établir un climat de confiance avec nos clients. Notre plateforme a aidé de nombreux clients à comprendre et à exploiter les informations générées à partir de leurs données, leur permettant ainsi de prendre des décisions éclairées.
IA éthique et innovation responsable
Notre engagement en faveur des principes éthiques de l'IA, tels que l'équité, la responsabilité et la transparence, est au cœur de la mission de Lettria. Nous nous efforçons activement d'atténuer les biais potentiels dans nos modèles et processus d'IA en :
Utiliser des ensembles de données de formation diversifiés et représentatifs pour garantir que nos modèles reflètent fidèlement le monde réel.
Réaliser des évaluations de l'équité afin d'identifier et de corriger les biais potentiels dans nos prévisions et recommandations.
Collaborer avec des organisations externes et des partenaires industriels qui soutiennent le développement et la recherche responsables en matière d'IA, tels que les responsables de l'éthique de l'IA et les communautés open source.