Déploiement d'IA open source
L'IA de pointe sur votre propre infrastructure
L'essentiel : les modèles à poids ouverts comme Kimi K3 rivalisent désormais avec les meilleures IA fermées — contexte d'un million de tokens, meilleures places en codage et en agents. Nous les installons et les exploitons sur vos propres serveurs ou cloud privé : vos données ne sortent jamais — pas d'API tierce, pas de transfert de données, des coûts prévisibles à l'échelle.
Ce que nous livrons
- Audit & dimensionnement — nous établissons des références sur vos cas d'usage et dimensionnons l'ensemble : serveur GPU sur site, cloud privé souverain ou hybride.
- Stack d'inférence sécurisée — service de production avec SSO, contrôle d'accès et journaux d'audit, à l'intérieur de votre périmètre réseau.
- RAG sur votre savoir interne — le modèle répond depuis vos documents et bases de données, avec sources, le tout en local.
- Agents par-dessus — des équipes d'agents autonomes construites sur vos modèles privés, qui automatisent des workflows entiers de bout en bout.
- Supervision & montées de version — tableaux de bord d'usage, contrôles qualité et mises à jour au fil des sorties de nouveaux modèles ouverts.
- Formation des équipes — pour que vos équipes adoptent réellement et exploitent la plateforme.
Pourquoi auto-héberger
Les données restent chez vous
Prompts, documents et sorties ne quittent jamais vos serveurs. Pas d'API tierce, pas de transfert — une exigence non négociable en juridique, santé, finance et industrie.
RGPD par conception
L'auto-hébergement supprime tout transfert hors UE et fournit un journal d'audit complet — nous documentons le déploiement pour que votre DPO valide.
Coûts prévisibles
Pas de facturation au token qui explose avec l'adoption : une infrastructure dimensionnée, un coût fixe. L'usage intensif n'est plus pénalisé.
Pas de dépendance
Les poids ouverts vous appartiennent, pour toujours. Changez de modèle quand de meilleurs sortent — sans réécrire votre pile.
Notre méthode
Audit & dimensionnement
Nous cartographions vos cas d'usage, contraintes de données et infrastructure, puis recommandons modèles et matériel.
Pilote
Un modèle déployé sur votre infrastructure, évalué sur vos vraies tâches — pas une démo générique.
Production
Durcissement sécurité, SSO, supervision, RAG et intégrations — prêt pour toute l'entreprise.
Transmission
Nous formons vos équipes et vous remettons les clés. La plateforme vous appartient ; nous restons en renfort.
Cas d'usage courants
Savoir interne & RAG
Des réponses pour toute l'entreprise, ancrées dans vos wikis, procédures et bases — rien ne sort des murs.
Traitement de documents réglementés
Contrats, dossiers médicaux et pièces juridiques traités par des modèles que vous maîtrisez.
Charges d'agents à fort volume
Un trafic d'agents soutenu, qui coûterait une fortune au token sur API, tourne à coût d'infrastructure fixe.
Architectures hybrides
Les charges sensibles auto-hébergées ; certaines tâches routées vers des API externes selon des règles que vous définissez.
Tarifs
Les projets de déploiement sont cadrés selon l'infrastructure et le cas d'usage. Notre audit vous donne le point d'équilibre réel entre auto-hébergement et coûts API pour vos volumes — avant tout investissement.
Pour l'aspect économique, consultez notre analyse LLM auto-hébergé vs API : le vrai coût.
Perguntas frequentes
Les modèles open source sont-ils vraiment aussi bons que GPT ou Claude ?
Pour une part croissante des tâches, oui. Depuis juillet 2026, Kimi K3 — un modèle à poids ouverts de Moonshot AI — se classe au-dessus de plusieurs modèles fermés de premier plan dans des tests comparatifs à l'aveugle, et DeepSeek, Llama et Qwen sont proches sur beaucoup de charges. La réponse honnête dépend de votre cas d'usage — c'est pourquoi notre pilote évalue les modèles candidats sur vos vraies tâches avant tout engagement.
Quel matériel faut-il ?
Moins qu'on ne l'imagine. Les modèles à l'échelle frontière comme Kimi K3 demandent un serveur multi-GPU ou un cluster cloud privé, mais la plupart des usages d'entreprise tournent très bien sur des modèles ouverts de taille intermédiaire qui tiennent sur un seul serveur GPU. Nous dimensionnons l'infrastructure pour le cas d'usage — pas pour le plus gros modèle du classement.
L'auto-hébergement aide-t-il pour le RGPD et l'EU AI Act ?
Considérablement. Avec un modèle auto-hébergé, il n'y a aucun transfert de données vers un tiers ni hors UE : prompts, documents et sorties restent sur une infrastructure que vous contrôlez, avec un journal d'audit complet. Nous documentons le déploiement pour que votre DPO et votre équipe sécurité valident.
L'IA auto-hébergée est-elle moins chère que l'API ?
À faible usage, l'API coûte moins cher. À usage soutenu et à l'échelle de l'entreprise, l'auto-hébergement gagne généralement : vous payez une infrastructure dimensionnée plutôt que chaque token. Notre audit vous donne le point d'équilibre réel pour vos volumes avant tout investissement.
Peut-on combiner modèles privés et API ?
Oui — l'hybride est souvent la bonne architecture. Les données sensibles et les charges volumineuses tournent sur vos modèles privés ; certaines tâches sont routées vers une API externe selon des règles que vous définissez. Nous construisons le routage pour que ce choix soit une politique, pas le hasard.
Combien de temps prend un déploiement ?
Un pilote prend généralement quelques semaines. Le passage en production dépend de vos exigences de sécurité et de votre infrastructure, mais comptez en semaines, pas en trimestres — l'outillage open source a énormément mûri.