Confidentialité et conservation des données
Alteryx conserve un historique des messages pendant une durée de 90 jours. Pour plus d'informations sur la sécurité et la confidentialité des données avec Alteryx, consultez les Questions fréquentes pour Ask Alteryx ou consultez la page Alteryx Trust.
Comment Alteryx Copilot génère des réponses avec Google Gemini
Ask Alteryx génère des réponses à l'aide des modèles Google Gemini hébergés sur la plateforme Vertex AI de Google Cloud. Par conséquent, les contrôles de sécurité, de confidentialité et de traitement des données de Copilot sont basés sur ceux proposés par Google Cloud.
Comment Alteryx protège vos données avec les services Google Cloud
Alteryx configure les services Google Cloud de sorte que les données Copilot soient chiffrées en transit et au repos à l'aide des protocoles de chiffrement standard du secteur. Pour obtenir des informations exactes et à jour sur les pratiques de sécurité et de protection des données de Google Cloud, veuillez consulter :
Sécurité Google Cloud : https://cloud.google.com/security
Gouvernance et confidentialité des données sur Vertex AI : https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/general/data-governance
Présentation du chiffrement Google Cloud : https://cloud.google.com/security/encryption
Détails supplémentaires
Par défaut, Ask Alteryx n'a accès qu'aux métadonnées de workflow, au XML de workflow et aux métadonnées de votre jeu de données. Les métadonnées sont uniquement envoyées à Ask Alteryx lorsque vous envoyez une nouvelle instruction. Si vous activez la conscience des données, Ask Alteryx aura également accès aux données de votre workflow.
Model Training and Prompt Engineering
Ask Alteryx doesn't train, retrain, or fine-tune AI models with your workflows or data. These points clarify how Ask Alteryx uses AI models:
What Ask Alteryx Does Not Do
Train or retrain foundation models (large language models).
Fine-tune models using your data.
Build new models from scratch.
What Ask Alteryx Does Do
Use pre-trained third-party models.
Improve responses through prompt design and system instructions.
Supply structured context with each request.
Retrieve relevant product or workflow information at runtime to ground responses.
Evaluate and refine prompts and orchestration logic to improve accuracy, safety, and usefulness.
Why This Matters
Model training and fine-tuning require large datasets and permanently change model behavior. Prompt engineering and retrieval don't modify the model. They shape individual requests and responses.
From a compliance perspective, this distinction is critical. Ask Alteryx behavior is driven by runtime instructions and context, not by retraining models on your data.