L’assistant Leo de Brave utilise NEAR AI pour prouver que ses conversations avec l’IA restent privées, ouvrant la voie aux entrepris...

La plupart des outils d’IA adoptés jusqu’ici par les entreprises s’occupent de tâches peu risquées, comme rédiger des e-mails, résumer des appels et peaufiner des présentations. 
Les documents que les entreprises aimeraient le plus confier à ces outils sont aussi ceux qu’elles protègent le plus étroitement.
Il s’agit notamment de recherches financières avant leur publication, de dossiers juridiques couverts par le secret professionnel de l’avocat et de données internes sur les prix, les produits et les transactions.
Ce qui freine généralement ce travail, ce n’est pas ce que les modèles sont capables de faire. C’est ce qui arrive aux données une fois qu’elles quittent l’entreprise.
Envoyer un document confidentiel à un modèle d’IA implique de faire confiance au fournisseur de services cloud, à l’opérateur de la puce et à l’entreprise d’IA pour qu’ils ne le consultent pas. La plupart du temps, cette confiance repose sur une politique de confidentialité.
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La pression se fait sentir dans les budgets des entreprises. Dans l’étude Data and Privacy Benchmark Study 2026 de Cisco, 90 % des plus de 5 200 professionnels de l’informatique et de la sécurité interrogés ont déclaré que leurs programmes de confidentialité s’étaient développés en raison de l’IA. Cisco le formule sans détour : 
« Les ambitions en matière d’IA dépassent le niveau de préparation. »
Le coût d’une erreur augmente lui aussi. Le rapport 2026 d’IBM sur le coût des violations de données établit le coût moyen d’une violation à 4,99 millions de dollars, un record. Les attaques qui extraient des données sensibles des modèles d’IA coûtent encore plus cher : 6 millions de dollars en moyenne.
NEAR AI, la branche IA de l’écosystème NEAR, fonde son activité sur le remplacement de cette politique par des preuves.
Le 15 octobre, l’entreprise a annoncé que Leo, l’assistant IA intégré au navigateur Brave, fonctionne désormais grâce à l’inférence privée de NEAR AI Cloud.
L’inférence est l’étape au cours de laquelle un modèle lit une requête et produit une réponse ; c’est aussi celle où les données des utilisateurs sont les plus exposées.
Une pièce verrouillée où l’opérateur ne peut pas entrer
Selon NEAR AI, les conversations de Leo avec le modèle GLM 5.3 Flash s’exécutent dans des environnements d’exécution de confiance, ou TEE. 
Un TEE est une zone isolée d’un processeur où le code et les données sont protégés du reste de la machine. NEAR AI indique que ses TEE reposent sur Intel TDX et NVIDIA Confidential Compute.
L’entreprise affirme que l’hébergeur cloud, l’opérateur du GPU et NEAR AI lui-même sont « exclus par des moyens cryptographiques ». Leo chiffre chaque requête dans le navigateur à l’aide d’un protocole appelé Oblivious HTTP, avec une clé qui n’existe qu’à l’intérieur de l’enclave.
Le relais de Brave supprime l’adresse IP de l’utilisateur avant de transmettre la requête. NEAR AI indique que la mémoire reste chiffrée pendant l’exécution du modèle et que chaque réponse est signée dans l’enclave.
La question essentielle est de savoir qui effectue les vérifications. Avant que Leo ne reçoive la clé de l’enclave, le vérificateur open source de Brave contrôle le matériel à l’aide de la signature d’Intel et du service d’attestation de NVIDIA.
L’attestation est une preuve cryptographique du matériel et des logiciels en cours d’exécution. 
Le vérificateur reconstruit également le code de NEAR AI à partir du code source public afin de confirmer qu’il correspond à celui qui est déployé. Comme l’indique la publication : « Pas de validation, pas de clé. »
Le Trust Center de NEAR AI présente les choses en termes commerciaux. Il indique que la confidentialité est « garantie par le matériel, pas par une politique », et vérifiable au moyen d’une attestation « contrôlée par rapport aux données d’Intel et de NVIDIA, et non de NEAR AI ».
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La portée de Brave comme canal de distribution
La distribution pourrait compter autant que la technologie. Les outils de confidentialité ont généralement du mal à s’imposer, car les utilisateurs doivent aller les chercher. Intégrée à un navigateur, l’inférence privée devient un simple réglage.
Brave compte actuellement plus de 130 millions d’utilisateurs actifs par mois. Ce chiffre donne une idée de la taille du public potentiel.
L’inférence privée est réservée aux utilisateurs de Brave Leo qui choisissent GLM 5.3 Flash dans les paramètres du modèle.
Le déploiement s’est fait par étapes. Brave a commencé à tester les TEE de NEAR AI en novembre 2025 avec DeepSeek V3.1 dans Brave Nightly, sa version expérimentale. La version d’octobre étend cette fonctionnalité au navigateur de production complet.
Brendan Eich, cofondateur et PDG de Brave, a qualifié cette intégration de « première pour les conversations avec l’IA dans les navigateurs ». Illia Polosukhin, cofondateur de NEAR, l’a présentée comme une question de propriété.
« Les navigateurs sont une interface informatique essentielle qui traite toutes nos informations personnelles. Il est donc crucial que l’IA soit introduite d’une manière qui laisse le contrôle aux utilisateurs », a déclaré Polosukhin.
NEAR AI indique que Brave rejoint Venice AI, Abound et le gouvernement des Bermudes parmi les organisations qui exécutent des charges de production sur NEAR AI Cloud.
Ce mélange d’applications grand public et d’un utilisateur du secteur public laisse entrevoir le même modèle de distribution à l’œuvre : une confidentialité assurée par des logiciels que les gens utilisent déjà, plutôt que par un produit autonome.
Des garanties qui s’arrêtent au modèle
Pour les entreprises qui évaluent des charges de travail sensibles, les petites lignes comptent. La garantie de confidentialité dans l’
annonce de Brave couvre un modèle dans un seul déploiement. NEAR AI décrit GLM 5.3 Flash comme un modèle à poids ouverts sous licence MIT, ce qui signifie que ses paramètres sous-jacents sont publics.
Le Trust Center de NEAR AI précise que les modèles à poids ouverts hébergés par NEAR AI s’exécutent dans les TEE. Des modèles tiers sont également proposés, mais NEAR AI indique qu’ils sont « utilisés comme relais sans révéler l’identité du client et traités selon les propres conditions du fournisseur en matière de données ».
Autrement dit, la garantie matérielle ne s’applique que là où NEAR AI contrôle le matériel.
Cette distinction influencera probablement les décisions d’achat des entreprises. Une garantie liée à un modèle précis, à un déploiement précis et à une attestation que chacun peut vérifier leur donne un élément à auditer. 
NEAR AI indique également qu’un journal de déploiement attesté par le matériel confirme que le modèle choisi par l’utilisateur est bien celui qui fournit la réponse.
En publiant des outils de vérification open source et en s’appuyant sur les services d’attestation des fabricants de puces plutôt que sur sa propre parole, NEAR AI permet à des tiers de mettre son approche à l’épreuve. 
Pour les entreprises qui ont tenu leurs fichiers les plus sensibles à l’écart de l’IA, cela offre un moyen de les utiliser sans devoir se fier à la parole de qui que ce soit.
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