Guide · Conformité
Checklist RGPD pour un SAV automatisé
Avant de brancher une IA sur les échanges avec vos clients, six points à vérifier concrètement : où vivent les données, qui y a accès, si elles servent à entraîner un modèle, et ce que vous devez pouvoir prouver en cas de contrôle.
Agent IA conforme RGPD : que vérifier sur l'hébergement, le DPA et les sous-traitants ?
Pour un agent IA conforme au RGPD, vérifiez trois points avant de signer : le lieu d'hébergement des données (adresse du datacenter, pas seulement le nom du cloud), un DPA signé au titre de l'article 28, et la liste nommée des sous-traitants, dont le fournisseur du modèle de langage. Vérifiez aussi qu'aucune donnée ne sert à entraîner un modèle tiers.
Les six points ci-dessous détaillent cette vérification. Le contenu attendu d'un DPA est décrit dans notre guide DPA avec un fournisseur d'agent IA.
1. Où sont hébergées les données ?
Première question à poser à tout prestataire : sur quel territoire sont stockés les tickets, les messages clients et les données de commande transitant par l'agent ? Un hébergement en France ou dans l'UE évite les transferts hors UE et les clauses contractuelles types à négocier avec un sous-traitant américain : c'est le choix par défaut de notre logiciel de SAV e-commerce. Demandez l'adresse physique du datacenter, pas seulement le nom du cloud utilisé : certains fournisseurs annoncent « région Europe » tout en repassant par une infrastructure soumise au droit américain (Cloud Act).
2. Le prestataire est-il un sous-traitant identifié, avec un DPA signé ?
Tout prestataire qui traite des données personnelles pour votre compte est un sous-traitant au sens du RGPD (article 28). Vous devez pouvoir produire un accord de traitement des données (Data Processing Agreement) signé, listant : la nature des traitements, les catégories de données concernées, la durée, et les obligations de sécurité du sous-traitant. Sans ce document, vous ne pouvez pas démontrer votre conformité en cas de contrôle CNIL, même si le prestataire est sérieux par ailleurs.
3. Les données servent-elles à entraîner un modèle tiers ?
Point souvent négligé : certains fournisseurs de modèles de langage réutilisent par défaut les données envoyées via leur API pour améliorer leurs modèles, sauf option de désactivation explicite. Vérifiez dans les conditions du fournisseur d'IA utilisé si vos échanges clients (messages, adresses, numéros de commande) peuvent être exploités à des fins d'entraînement, et exigez, si ce n'est pas déjà le cas, une clause de non-réutilisation contractuelle. C'est une question à poser explicitement, pas à supposer réglée.
4. Les droits des personnes sont-ils exerçables sur les données passées par l'IA ?
Un client peut demander l'accès à ses données ou leur suppression (articles 15 et 17 du RGPD), y compris celles échangées avec l'agent IA. Vérifiez que vous pouvez, techniquement, retrouver et supprimer l'historique des conversations d'un client précis, pas seulement ses données de commande dans votre CMS. Si l'agent stocke des logs de son côté, demandez comment une demande de suppression y est répercutée.
5. Quelle est la durée de conservation des tickets et des logs ?
Le RGPD impose une conservation limitée à la finalité du traitement. Pour un SAV, une durée courante est de quelques mois à trois ans selon les obligations comptables ou contractuelles applicables, mais la durée doit être définie et documentée, pas laissée par défaut à l'infini par le prestataire. Demandez la politique de purge : est-elle automatique, sur quelle base, et couvre-t-elle aussi les journaux techniques (logs d'appels API, historiques de debug) qui contiennent souvent des données personnelles sans qu'on y pense.
6. La transparence sur l'usage de l'IA est-elle assurée (AI Act, article 50) ?
L'article 50 du règlement européen sur l'IA impose d'informer les personnes qu'elles interagissent avec un système d'IA, sauf si c'est déjà manifeste du contexte. Concrètement pour un SAV : une mention claire (« vous échangez avec un assistant IA ») en début de conversation, et un chemin simple vers un humain si le client le demande. Ce n'est pas une option esthétique : c'est une obligation qui s'applique à partir du 2 août 2026 et qu'il vaut mieux traiter dès la mise en place plutôt que de la retrofitter sous pression.
Voir comment c'est mis en œuvre : nos solutions par plateforme, l'architecture technique de l'agent.
Voir aussi : Comment automatiser le SAV e-commerce, IA souveraine et RGPD, ou tous les guides Bynevo Labs.
Il se branche sur vos outils
Nos agents IA se connectent à vos outils métier, et Gustave, l'agent de SAV e-commerce, à votre boutique et au helpdesk que vous utilisez déjà, Gorgias, Zendesk ou Front. Changer d'outil n'est pas un préalable.
Notre méthode
Nous déployons votre agent, du diagnostic au premier ticket résolu.
- 01
Cadrage
Diagnostic 30 minVous savez ce que l'agent fera, et ce qu'il coûte.
- 02
Déploiement
2–3 semainesUn agent sur-mesure, sur votre instance dédiée.
- 03
Mise en route
J+1 à J+21Vos premiers tickets traités en autonomie.
- Projet livré clé en main : agent, instance dédiée, formation de votre équipe.
- Vous gardez la main : chaque action sensible passe en validation tant que vous ne l'avez pas ouverte.
Questions fréquentes
Tout ce que vous voulez savoir.
Bynevo Labs, c'est quoi ?
Bynevo Labs conçoit, déploie et opère des agents IA sur mesure pour les PME, les ETI et les grandes entreprises. Fondée en 2025, l'agence héberge chaque agent en France (OVHcloud ou Scaleway, instance dédiée à votre nom) et s'appuie sur les modèles de Mistral AI. Les agents couvrent l'avant-vente (qualification, conseil, devis), l'après-vente (SAV, support) et les opérations internes (documents, e-mails, saisies, relances). Gustave, l'agent SAV e-commerce, est l'offre historique.
Quels types d'agents IA Bynevo Labs crée-t-il ?
Des agents construits pour un processus précis de votre entreprise : service client et SAV, conseil avant-vente, qualification des demandes entrantes, prospection B2B, devis et facturation, traitement des e-mails et documents, support interne pour vos équipes, recrutement, contenu et réseaux sociaux. Chaque agent travaille dans vos outils (CRM, ERP, helpdesk, messagerie), avec validation humaine là où vous le décidez.
Pourquoi « sur mesure » plutôt qu'un outil IA standard ?
Un outil standard couvre le cas moyen et vous laisse le paramétrage, l'intégration et la maintenance. Un agent sur mesure part de vos cas réels, se connecte à vos systèmes, applique vos règles métier et vos plafonds d'action, puis il est suivi et ajusté en production. C'est ce qui fait la différence entre une démo réussie et un agent qui traite vraiment le volume, semaine après semaine.
Quelle différence avec un chatbot ?
Un chatbot répond avec du texte, souvent scripté. Un agent agit : il lit le dossier, interroge vos systèmes, met à jour le CRM, prépare un devis, déclenche un remboursement ou transmet à la bonne personne via vos API. La demande est traitée de bout en bout, et l'agent escalade vers un humain dès qu'il sort de son périmètre.
L'agent peut-il inventer une réponse ?
Il répond uniquement à partir de vos contenus (procédures, catalogues, politiques, base documentaire) et des données réelles de vos systèmes. Hors périmètre, il escalade plutôt que d'improviser. Avant la mise en production, il est testé sur un jeu de vos cas réels ; au démarrage, ses réponses passent en validation humaine jusqu'à ce que la qualité soit au niveau.
Mes données restent-elles vraiment en France ?
Oui. Votre instance tourne chez un hébergeur français (OVHcloud ou Scaleway), sous contrat à votre nom : l'infrastructure vous appartient, nous l'opérons. Le modèle de langage est celui de Mistral AI, entreprise française. Vos données n'entraînent aucun modèle tiers et ne transitent pas hors de l'Union européenne par défaut. En mode souverain, le modèle est installé sur votre instance, sans appel externe. DPA fourni à la signature.
Avec quels outils l'agent s'intègre-t-il ?
Avec ceux que vous utilisez déjà : CRM (HubSpot, Salesforce, Pipedrive), ERP, helpdesk (Zendesk, Gorgias, Front), boutique (Shopify, PrestaShop, WooCommerce, Magento), messageries (e-mail, WhatsApp, Teams, Slack), bases documentaires. Pour un logiciel métier spécifique, nous développons l'intégration via son API.
Combien de temps pour mettre un agent en production ?
Quelques semaines pour un premier périmètre, selon le nombre d'intégrations et la qualité de vos contenus. Le diagnostic initial de 30 minutes vérifie la faisabilité sur vos cas réels avant tout engagement ; nous démarrons ensuite par un périmètre circonscrit, mesuré, puis élargi.
Combien ça coûte ?
Le budget dépend du périmètre de l'agent, des intégrations, du volume traité et du niveau d'accompagnement : une mise en place, puis un suivi mensuel, chiffrés pendant le diagnostic et figés avant tout engagement. L'hébergement chez un hébergeur français et la consommation du modèle Mistral, proportionnelle à l'usage, sont facturés directement par ces fournisseurs.
Est-ce adapté à une ETI ou à une grande entreprise ?
Oui. Les exigences propres aux grandes organisations sont traitées dès le cadrage : sécurité et validation par la DSI, gestion des accès, journalisation, intégration au SI, gouvernance des données, conformité AI Act et réversibilité. Nous recommandons de démarrer par un pilote sur un processus précis, avec des indicateurs définis à l'avance.
Et si on veut arrêter, on est engagés ?
Non. Le déploiement est un projet livré : vos données, vos contenus et vos automatisations restent à vous et sont exportables à tout moment. Si vous souhaitez que nous continuions d'opérer l'agent, nous le cadrons ensemble ; sinon, vous repartez sans dépendance.
Agent IA conforme RGPD : que vérifier sur l'hébergement, le DPA et les sous-traitants ?
Pour un agent IA conforme au RGPD, vérifiez trois points avant de signer : le lieu d'hébergement des données (adresse du datacenter, pas seulement le nom du cloud), un DPA signé au titre de l'article 28, et la liste nommée des sous-traitants, dont le fournisseur du modèle de langage. Vérifiez aussi qu'aucune donnée ne sert à entraîner un modèle tiers.
Prochaine étape
Parlons de votre projet d'agent IA.
Avant de parler solution.
30 minutes sur votre besoin : le processus à automatiser, le volume, vos outils, ce qui vous prend du temps. Vous repartez avec un chiffrage, que nous travaillions ensemble ou non.
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