> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.airops.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.airops.com/docs/fr/a-propos/security-and-compliance.md).
# Sécurité et conformité
Sécurité AirOps : conformité SOC 2 Type II, pratiques de protection des données, précision des sorties IA et conservation des données par les fournisseurs de modèles.
### Déclaration de sécurité d’AirOps
#### Fournisseurs de modèles d’IA
Chez AirOps, nous accordons la priorité à la sécurité de vos données et prenons des mesures pour garantir le plus haut niveau de protection des données que vous ou vos utilisateurs nous soumettez.
Notre plateforme intègre des grands modèles de langage (LLM) et des services associés à vos données, tout en offrant un contrôle granulaire sur la manière dont ces données sont utilisées. AirOps peut se connecter directement à votre infrastructure de données sans stocker de données client ni d’informations personnellement identifiables (PII) au repos.
Vos données restent sous votre contrôle et ne sont jamais accessibles à quiconque en dehors de votre espace de travail AirOps, sauf si elles sont envoyées à un fournisseur de grands modèles de langage tel qu’OpenAI, auquel cas il est important de consulter sa politique de conservation des données.
#### OpenAI
OpenAI ne s’entraîne pas sur les informations envoyées via son API. De plus, les clients Enterprise d’AirOps bénéficient de l’Enterprise ZDR (Zero Data Retention) d’OpenAI, ce qui signifie que les données soumises ne sont jamais stockées. Veuillez nous contacter pour plus d’informations.
#### SOC 2 Type II et conformité générale
AirOps est conforme à la norme SOC 2 Type II. Le rapport complet SOC 2 Type II est disponible sur demande sous NDA auprès de t[eam@airops.com](mailto:team@airops.com). Nos contrôles sont surveillés en continu via la plateforme de conformité Drata, et nous effectuons chaque année des tests d’intrusion, des audits de sécurité et des évaluations d’infrastructure par des tiers afin de maintenir l’efficacité et la mise à jour de nos mesures de sécurité. Toutes les données sont chiffrées au repos à l’aide d’AES-256 et en transit à l’aide de TLS 1.2 ou supérieur. Un accord de traitement des données avec des clauses contractuelles types est disponible, et les données client sont supprimées définitivement 30 jours après la clôture du compte.
#### Architecture de connectivité des données
AirOps peut se connecter directement et en toute sécurité à votre entrepôt de données et à vos API lorsque cela est nécessaire. Pour les architectures de données au sein de réseaux privés, nous proposons la possibilité de nous connecter via un tunnel SSH afin de garantir une sécurité renforcée.
En nous connectant à votre entrepôt de données, AirOps permet la récupération, la définition, la modélisation et l’agrégation des données à l’aide de SQL. Nous stockons les jeux de données définis sous forme logique en tant que requêtes SQL, ce qui signifie que vos données restent dans votre architecture et qu’AirOps ne stocke pas les jeux de données clients au repos.
#### Modèles d’IA dans AirOps
La plateforme et les outils d’AirOps intègrent des fonctionnalités d’IA alimentées par des modèles préentraînés accessibles via des API tierces, telles qu’OpenAI, Anthropic et Google. Vous pouvez également [utiliser vos propres clés de modèle.](https://docs.airops.com/your-workspace/byo-key) Ces intégrations débloquent de puissants cas d’usage en combinant les capacités de l’IA avec vos données, vos flux de travail et votre expertise.
AirOps améliore la précision des résultats de l’IA en ancrant la génération dans vos propres sources, notamment vos bases de connaissances, votre entrepôt de données et votre kit de marque. Les workflows prennent également en charge des étapes d’évaluation et des points de contrôle de revue humaine avant la publication du contenu. Bien que l’IA puisse fournir des résultats remarquables, il est crucial de connaître les limites des modèles actuels. Nous prenons activement des mesures pour affiner et améliorer le contenu généré par l’IA ; cependant, il peut encore contenir des biais et des erreurs.
AirOps collabore avec des fournisseurs de modèles, la communauté de l’IA et d’autres parties prenantes afin d’améliorer la sécurité et la fiabilité. Si vous rencontrez un contenu qui suscite des inquiétudes, veuillez contacter
---
# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.
## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:
```
GET https://docs.airops.com/docs/fr/a-propos/security-and-compliance.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.