Vos modèles, votre infrastructure,
vos données
Déployer des modèles de langage ouverts dans votre salle serveur ou votre cloud privé : confidentialité, coûts prévisibles, latence maîtrisée et indépendance vis-à-vis des fournisseurs d'API.
Pourquoi héberger le modèle plutôt que consommer une API
Confidentialité
Les requêtes et les documents traités ne quittent pas votre infrastructure. Ce seul point décide souvent du choix.
Souveraineté
Vous savez où sont les données, qui y accède et sous quelle juridiction elles sont traitées — et vous pouvez le démontrer.
Coûts prévisibles
Un investissement d'infrastructure amorti, plutôt qu'une dépense variable qui suit l'usage. La consommation ne dépend plus d'une grille tarifaire externe.
Latence et continuité
Réponses immédiates sur le réseau local, et un service qui ne s'interrompt ni avec une coupure internationale ni avec un changement d'offre chez un fournisseur.
Indépendance
Changer de modèle redevient une décision technique interne : vous n'êtes plus lié à la politique commerciale ou de rétention d'un tiers.
Maîtrise du cycle de vie
Vous décidez quand mettre à jour, quand figer une version et combien de temps conserver les journaux d'usage.
Comment nous déployons un modèle sur site
Dimensionner
Volumétrie, nature des tâches, nombre d'utilisateurs, contraintes d'énergie, de refroidissement et de place disponible.
Choisir les modèles ouverts
Familles de modèles, tailles, licences, langues couvertes et qualité mesurée sur vos propres documents.
Préparer le matériel
Serveurs et accélérateurs dédiés, mémoire, stockage, redondance de l'alimentation, supervision matérielle.
Conteneuriser
Déploiement reproductible, mise à jour maîtrisée, séparation des environnements de test et de production.
Quantifier et optimiser
Réduction de la précision des poids et du cache pour tenir dans la mémoire disponible et accélérer les réponses.
Ouvrir une passerelle interne
Un point d'entrée unique pour les applications : authentification, quotas, filtrage, choix du modèle selon la sensibilité de la demande.
Journaliser et éprouver
Journal des requêtes et des réponses, mesure de la qualité, tests de non-régression à chaque changement de modèle.
Sur site ou par API : ce qui change réellement
| Critère | Sur site | API publique |
|---|---|---|
| Confidentialité | Les données ne sortent pas de l'entreprise | Les données sont transmises à un tiers, dans le cadre d'un contrat |
| Coût | Investissement matériel, puis coûts d'exploitation et d'énergie | Dépense variable selon l'usage, sans investissement initial |
| Latence | Réponses sur le réseau local, indépendantes de la bande passante internationale | Dépend de la qualité de la connexion internationale |
| Compétences requises | Exploitation, supervision et mises à jour à assurer | Effort local limité à l'intégration applicative |
| Évolution | Le changement de modèle est décidé par vous | Dépend des versions et des conditions du fournisseur |
| Coupure de connexion | Le service continue de fonctionner | Le service devient indisponible |
Les deux approches peuvent cohabiter : les traitements sensibles sur site, les tâches non sensibles par API.
Quand l'API publique reste préférable
- Quand les volumes sont faibles et irréguliers : un serveur dédié ne se justifie pas encore.
- Quand les données traitées ne sont pas sensibles et peuvent sortir de l'entreprise dans un cadre contractuel.
- Quand vous avez besoin immédiatement du meilleur modèle disponible, sans délai de mise en œuvre.
- Quand vous n'avez ni salle serveur, ni compétences d'exploitation à consacrer au sujet.
- Comme solution d'attente, pendant la préparation d'un déploiement interne.
Décider sur des faits, pas sur une mode
Nous examinons vos données, votre infrastructure et vos contraintes d'exploitation, puis nous écrivons une recommandation argumentée — y compris lorsqu'elle consiste à ne rien déployer sur site.