Stable Diffusion
Stable Diffusion est la famille de modèles de diffusion à poids ouverts de Stability AI (SD 3.5, SDXL, Stable Image), accessible via poids téléchargeables ou via la plateforme API hébergée de Stability.
Score de risque
Évaluation sur la gestion des données, la conformité, la sécurité et la transparence.
Vue d'ensemble
Stable Diffusion désigne la large famille de modèles de diffusion de Stability AI pour la génération d'images, incluant Stable Diffusion 3.5 (Medium, Large, Large Turbo) et Stable Image Ultra. Les modèles sont distribués sous la Stability AI Community License (gratuite pour la recherche, usage non commercial et commercial sous 1M $ ARR) et une licence Enterprise pour les organisations plus grandes, ainsi qu'une API Developer Platform hébergée sur platform.stability.ai avec tarification à crédits. Pour les entreprises, le profil de risque dépend fortement du mode de déploiement : l'auto-hébergement des poids sur infrastructure privée garde prompts et sorties en interne, tandis que l'API hébergée envoie les prompts aux serveurs de Stability. Stability AI publie une politique de confidentialité et un Trust Center (trust.stability.ai), supporte les demandes GDPR, et conserve les données jusqu'à un an selon sa politique ; le statut SOC 2 de la plateforme hébergée doit être confirmé lors de l'achat. Le jeu de données d'entraînement de base a fait l'objet de controverses sur le droit d'auteur, donc les sorties présentent un risque IP plus élevé que des alternatives commerciales sûres.
Facteurs de risque
3- Modèle à poids ouverts pouvant être auto-hébergé, réduisant l'exposition des données
- L'utilisation de l'API peut impliquer un traitement des données par des tiers
- Informations limitées sur les politiques de conservation des données
Recommandations
8- Préférer l'auto-hébergement des poids sur infrastructure privée pour les prompts sensibles et les assets de marque
- Confirmer le seuil de revenus et obtenir une licence Enterprise si l'ARR dépasse 1M $
- Examiner le Trust Center de Stability AI et demander les rapports SOC 2 / tests d'intrusion avant utilisation de l'API hébergée
- Appliquer des filtres de sécurité d'entreprise et modération des prompts en complément des modèles de base
- Suivre quelle équipe utilise la licence Community vs Enterprise pour éviter les dérives de conformité
- Évaluer le risque IP sur les sorties ; éviter l'usage commercial reposant sur des styles protégés reconnaissables
- Bloquer la génération de visages de personnes réelles sans consentement documenté
- Surveiller les forks et LoRAs chargés dans les déploiements auto-hébergés pour les risques de chaîne d'approvisionnement
Gestion des données
- Stockage
- L'API hébergée stocke prompts, images de référence et sorties sur l'infrastructure Stability AI ; les déploiements auto-hébergés conservent toutes les données dans l'environnement client.
- Conservation
- La politique de confidentialité de Stability AI limite la conservation à un an ; après cela, les données sont supprimées, anonymisées ou isolées en toute sécurité.
- Entraînement sur les entrées
- Stability AI ne s'engage pas à entraîner les modèles sur les entrées API des utilisateurs ; les modèles de base ont été pré-entraînés sur de larges jeux de données web ; les poids auto-hébergés ne génèrent aucun flux de données vers le fournisseur.
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