SerendSEREND CYBER
Guide ouvert · v1

Comprendre Serend — le projet, le produit, l'infrastructure

Ce guide explique, sans jargon inutile, ce que fait Serend, comment c'est construit, et pourquoi c'est souverain et ouvert. Il s'adresse autant à un novice curieux qu'à un expert technique. Notre philosophie : ouvrir au maximum l'information à nos investisseurs, partenaires et clients — parce que la confiance se construit sur la transparence.

1 Pour qui ce guide ?

Investisseurs

Comprendre la valeur, la défendabilité technologique (Deep Tech) et la maîtrise des coûts d'un stack 100 % open source.

Partenaires

Laboratoires (CEA, INRIA), intégrateurs, écosystème BITD : voir où brancher vos briques et vos travaux.

Clients

Savoir ce que l'outil fait concrètement, où vivent vos données, et comment il s'intègre chez vous.

Deux niveaux de lecture. Chaque section commence en langage simple, puis descend dans la technique. La FAQ est étiquetée Novice ou Expert, et le glossaire définit chaque terme.

2 C'est quoi Serend, en une phrase ?

Serend est un moteur de prospective et d'intelligence économique souverain : il collecte l'information ouverte (web, publications, dépôts, réglementation), la comprend grâce à des agents d'IA, et aide à anticiper les menaces, les opportunités et les tendances avant qu'elles n'impactent une organisation.

Concrètement, là où un moteur de recherche vous donne des liens, Serend vous donne une analyse structurée : des scénarios, des signaux faibles confrontés à vos hypothèses, une salle de situation. Le tout hébergé en France, sans envoyer vos données à un cloud américain.

Souverain

Données et modèles restent sous contrôle français. Aucun appel à une API LLM externe : les modèles tournent sur nos propres GPU.

Ouvert

Stack 100 % open source. Pas de boîte noire propriétaire : chaque brique est auditable et documentée plus bas.

Agentique

Plusieurs agents spécialisés collaborent (recherche, OSINT, confrontation de scénarios) plutôt qu'un simple chatbot.

3 Le problème que Serend résout

Les organisations stratégiques (défense, industrie, ETI, institutions) croulent sous l'information mais manquent de prospective actionnable. Les outils existants sont soit :

  • de la veille OSINT brute (beaucoup de données, peu de sens) ;
  • des plateformes IA généralistes non souveraines (données hébergées hors de France) ;
  • du conseil humain — précieux mais lent et non scalable.

Serend comble le vide : un moteur de prospective agentique, souverain, qui automatise la collecte et le raisonnement tout en gardant l'humain dans la boucle (Human-in-the-Loop).

4 Les deux briques du produit

Serend Intel — le logiciel

La plateforme d'intelligence prospective : moteur agentique, dashboard, veille OSINT. Disponible en SaaS souverain (cloud France) ou en déploiement chez vous.

Serend Infra — le matériel

L'infrastructure souveraine pour faire tourner l'IA en local : box d'inférence sécurisée, puis matériel souverain (RISC-V, FPGA) pour l'embarqué et le temps réel.

Les offres Serend Intel

Curie Deep Tech

Pour laboratoires et équipes R&D. Cloud souverain, l'essentiel du moteur.

Scale ETI

Pour les entreprises de taille intermédiaire : veille et prospective en continu.

Sovereign BITD

SaaS + on-premise, isolation stricte, conforme aux exigences défense.

5 Les agents — le cœur de Serend Engine

Chaque agent est un « spécialiste » automatisé. Ils sont orchestrés ensemble par LangGraph.

Deep Research

Mène une enquête approfondie sur un sujet : décompose la question, cherche de multiples sources, recoupe et synthétise.

OSINT Agent

Surveille en continu les sources ouvertes (web, RSS, ArXiv, GitHub, EUR-Lex) et remonte les signaux pertinents.

Sentinel

Confronte les signaux détectés à vos scénarios et hypothèses : alerte quand la réalité diverge du plan.

Situation Room

Salle de situation façon wargame (méthode MACTOR) : acteurs, rapports de force, scénarios d'évolution.

Vault

Le socle de connaissance : mémoire structurée de tout ce que le système a appris, capitalisée dans le temps.

6 Comment ça marche — le pipeline

De la donnée brute à l'analyse, en 4 étapes. À chaque étape, une brique open source que vous pouvez aller voir vous-même.

ÉTAPE 1

Collecte — capter l'information ouverte

Le système ratisse le web et les sources spécialisées, puis les convertit en texte propre et exploitable.

Firecrawl (crawl → markdown) Karakeep (capture & tri) RSS · ArXiv · GitHub · EUR-Lex
ÉTAPE 2

Mémoire — comprendre et ranger

Les contenus sont découpés, vectorisés (transformés en « empreintes » sémantiques) et stockés pour une recherche par le sens, pas seulement par mot-clé.

ChromaDB (base vectorielle) PostgreSQL SQLite + FTS5 · Redis
ÉTAPE 3

Raisonnement — les agents travaillent

Les agents (Deep Research, OSINT, Sentinel…) sont orchestrés en graphe. Ils interrogent un LLM français auto-hébergé sur nos GPU — aucune donnée ne sort.

LangGraph (orchestration) vLLM (serveur d'inférence) Mistral (LLM FR) LangChain (RAG)
ÉTAPE 4

Restitution — voir et décider

Résultats présentés dans un dashboard clair : synthèses, graphes de relations, alertes. Export PDF et rapports automatiques.

D3.js (visualisation) HTMX Jinja2 FastAPI (backend)
Le point clé : le LLM est auto-hébergé (Mistral servi par vLLM sur nos GPU dédiés). Contrairement à ChatGPT ou Gemini, vos données ne partent jamais vers un service tiers.

7 L'infrastructure — GPU dédiés, réseau chiffré

Trois familles de machines, reliées par un tunnel chiffré, sans jamais exposer l'IA sur Internet.

Poste client / Navigateur
Accès via HTTPS (TLS)
Authentification forte
HTTPS / TLS
Serveur applicatif
FastAPI · LangGraph · frontend
Base vectorielle · workers OSINT
Reverse-proxy (Caddy, TLS auto)
tunnel WireGuard chiffré
Serveur GPU dédié
vLLM + Mistral (inférence)
Entraînement / fine-tuning
Jamais exposé publiquement
GPU dédié (scale)
Ajout de nœuds selon la charge
Isolation par client

Serveurs GPU dédiés

Ce sont les machines qui font tourner l'IA. Dédiés signifie qu'ils ne sont pas mutualisés avec d'autres clients : vos traitements et vos données restent isolés. Ils exécutent vLLM, un serveur d'inférence haute performance qui sert les modèles Mistral (et d'autres modèles open-weight). Aujourd'hui sur GPU NVIDIA ; demain sur matériel souverain européen (voir roadmap).

Serveurs applicatifs

Ils portent l'application elle-même : l'API (FastAPI), l'orchestration des agents (LangGraph), l'interface, la base de connaissance et les workers de veille. C'est la seule couche exposée à l'utilisateur, derrière un reverse-proxy qui gère le chiffrement TLS automatiquement.

WireGuard — le réseau privé chiffré

Tous les serveurs (applicatifs et GPU) et les postes autorisés sont reliés par WireGuard, un VPN moderne, léger et audité. Concrètement :

  • Les serveurs GPU ne sont jamais accessibles depuis Internet — uniquement via le tunnel WireGuard.
  • Tout le trafic entre les composants est chiffré (clé publique par machine), impossible à intercepter en clair.
  • Le réseau est maillé : on ajoute un GPU ou un site en ajoutant simplement sa clé.
# Exemple simplifié d'un pair WireGuard [Interface] Address = 10.10.0.2/24 PrivateKey = <clé privée du serveur applicatif> [Peer] # serveur GPU, jamais exposé publiquement PublicKey = <clé publique du GPU> AllowedIPs = 10.10.0.10/32 Endpoint = gpu-01:51820

Chiffrement de bout en bout du pipeline

QuoiComment
Client ↔ applicationDonnées en transitHTTPS / TLS (certificats Let's Encrypt automatiques)
Serveur ↔ serveurTrafic interne (app ↔ GPU)Tunnel WireGuard chiffré, GPU non exposés
Au reposDisques, base, index vectorielChiffrement disque (LUKS), secrets isolés
Modèles IAContenu des requêtesAuto-hébergé — aucune donnée envoyée à une API tierce
JournalisationTraçabilitéLogs d'audit (Human-in-the-Loop), conservation RGPD ≤ 36 mois
Résultat : de la collecte à la restitution, la donnée reste dans un périmètre souverain et chiffré. Aucun maillon en clair, aucun appel sortant vers un cloud non maîtrisé.

8 Sécurité & souveraineté

Souveraineté

Hébergement France (OVHcloud), LLM auto-hébergé, cap sur un matériel souverain RISC-V / FPGA avec le CEA.

Référentiel ANSSI

Architecture alignée sur le guide ANSSI (40 fonctions de mitigation IA), zoning réseau, objectif SecNumCloud & certification CSPN.

Confiance matérielle

Sur l'embarqué : TPM (racine de confiance), micro-noyau formellement vérifié seL4, disques chiffrés.

Conformité

RGPD par construction, veille AI Act, audit cybersécurité annuel, logs immuables. Human-in-the-Loop : l'humain valide.

9 Les briques open source

Serend est bâti sur des projets open source de référence. Nous les documentons ouvertement — et nous contribuons en retour. Cliquez pour explorer chaque projet.

BriqueRôle chez SerendLicence
LangGraphOrchestration des agents (graphes d'états)MIT
LangChainBriques RAG et chaînes LLMMIT
vLLMServeur d'inférence LLM (sur GPU)Apache 2
MistralGrand modèle de langage français (open-weight)Apache 2
FirecrawlCrawl web → markdown propre pour l'IAAGPL / MIT (SDK)
KarakeepCapture & organisation de la connaissance (Vault)AGPL 3
ChromaDBBase de données vectorielle (recherche par le sens)Apache 2
FastAPIAPI backend PythonMIT
HTMXInterface web dynamique et légèreBSD
Jinja2Génération des pages (templating)BSD
D3.jsVisualisation de donnéesISC
PostgreSQLBase de données relationnellePostgreSQL
RedisCache & sessionsBSD / RSAL
WireGuardVPN chiffré entre serveurs et sitesGPL 2
Docker / K3sConteneurisation & orchestration légèreApache 2
seL4Micro-noyau formellement vérifié (embarqué)GPL 2
RISC-VArchitecture CPU ouverte (matériel souverain)Ouverte (BSD)
Notre engagement. Nous privilégions l'open source (« Open Source first ») et respectons chaque licence. Vérifiez toujours les conditions d'une licence avant un usage commercial — nous documentons les nôtres en toute transparence.

10 FAQ — experts & novices

Serend, c'est comme ChatGPT ? Novice

Non. ChatGPT est un chatbot généraliste hébergé aux États-Unis. Serend est un système multi-agents spécialisé dans la prospective et la veille, hébergé en France, avec un modèle auto-hébergé. Vos données ne quittent pas le périmètre souverain.

Mes données partent-elles chez Google, OpenAI ou Amazon ? Novice

Non. Le modèle de langage (Mistral) tourne sur nos propres serveurs GPU via vLLM. Aucun appel à une API externe : rien n'est envoyé à un service tiers.

Pourquoi parler de « souveraineté » ? Novice

Parce que les données stratégiques et les algorithmes restent sous contrôle français : hébergement en France, code open source auditable, et à terme du matériel souverain (RISC-V). Pas de dépendance à une puissance étrangère.

Quel LLM utilisez-vous, et comment est-il servi ? Expert

Des modèles open-weight, principalement Mistral, servis par vLLM sur GPU dédiés. L'architecture est agnostique : on peut charger d'autres modèles open-weight selon le besoin.

Comment fonctionne la recherche ? RAG ? Expert

Recherche hybride : plein-texte (SQLite FTS5 / PostgreSQL) + sémantique via embeddings dans ChromaDB, orchestrée par LangChain (RAG). Les agents sont enchaînés par LangGraph.

Comment collectez-vous l'information ouverte ? Expert

Via Firecrawl (crawl → markdown), des flux RSS/ArXiv/GitHub/EUR-Lex, et Karakeep pour la capture et le tri. Tout est normalisé avant vectorisation.

Où sont hébergées les données ? Expert

Sur OVHcloud (France), avec une trajectoire SecNumCloud. Un déploiement on-premise (chez vous) est possible via Serend On-Prem / Edge Box.

Comment les données sont-elles chiffrées ? Expert

TLS pour le client, tunnels WireGuard entre serveurs (GPU jamais exposés), chiffrement disque LUKS au repos, secrets isolés. Voir la section infrastructure.

Peut-on déployer chez nous, sans cloud ? Expert

Oui. Serend On-Prem se déploie sur votre infrastructure ; la Edge Box est une appliance d'inférence sécurisée où les données ne quittent jamais vos locaux.

Le stack est-il vraiment ouvert et auditable ? Expert

Oui — l'ensemble repose sur des briques open source listées dans la section dédiée, avec journalisation d'audit. Pas de composant propriétaire opaque.

Êtes-vous conformes ANSSI / AI Act / RGPD ? Expert

Architecture alignée sur le référentiel ANSSI (40 fonctions), EBIOS RM, RGPD par construction et veille AI Act permanente. Objectif de labellisation/certification (CSPN) sur la roadmap.

Et le matériel souverain, c'est du concret ? Expert

C'est la brique Serend Infra : box Jetson à court terme, puis appliance RISC-V + FPGA + TPM avec seL4, en partenariat CEA/INRIA. Détails dans la stratégie.

11 Glossaire

LLM (Large Language Model)
Grand modèle de langage : une IA entraînée à comprendre et générer du texte.
IA agentique
Plusieurs IA spécialisées (« agents ») qui collaborent et enchaînent des actions, au lieu d'un simple chatbot.
RAG
« Retrieval-Augmented Generation » : on retrouve d'abord les bons documents, puis le LLM répond en s'appuyant dessus (moins d'erreurs).
Base vectorielle / embeddings
On transforme un texte en « empreinte » numérique pour retrouver des contenus par le sens, pas seulement par mot exact.
OSINT
Renseignement de sources ouvertes : information publiquement accessible (web, publications, dépôts).
Prospective
Anticipation structurée de l'avenir : scénarios, signaux faibles, tendances.
vLLM
Serveur open source qui fait tourner les LLM efficacement sur GPU.
WireGuard
VPN moderne : crée un tunnel chiffré entre machines.
TLS / HTTPS
Le chiffrement du web (le cadenas dans le navigateur).
LUKS
Chiffrement des disques sous Linux (données illisibles sans la clé).
RISC-V / FPGA / TPM
Briques matérielles souveraines : processeur ouvert / puce reconfigurable / racine de confiance matérielle.
seL4
Micro-noyau dont la sécurité est mathématiquement prouvée.
SecNumCloud
Qualification ANSSI pour un cloud de confiance français.
Human-in-the-Loop
L'humain garde le contrôle et valide les décisions de l'IA.
BITD
Base Industrielle et Technologique de Défense (l'écosystème défense français).

12 Aller plus loin

Vous voulez creuser, tester, ou explorer un partenariat ? Nous ouvrons volontiers la discussion.

Nous contacter Voir la stratégie Découvrir la plateforme