Contrats confidentiels, données clients, plans de construction : beaucoup d'informations n'ont pas leur place dans une IA cloud publique. Avec l'IA locale, le modèle de langage tourne sur du matériel que vous contrôlez. Les modèles ouverts actuels sont devenus si performants qu'ils accomplissent de manière fiable de nombreuses tâches du quotidien, sans qu'un seul mot ne quitte votre réseau.
Ce que cela vous apporte
Les données restent chez vous
Aucun envoi vers des clouds tiers, aucune réutilisation pour l'entraînement. Vous décidez où se trouvent vos données.
Des coûts maîtrisés
Des coûts fixes pour le matériel et l'exploitation plutôt qu'une facturation à la requête, même si l'usage grandit dans l'équipe.
Rester indépendant
Les modèles ouverts sont interchangeables. Vous ne dépendez ni des hausses de prix ni des arrêts de service d'un fournisseur.
Nos prestations en détail
- Choix et dimensionnement des serveurs GPU en fonction du modèle et du nombre d'utilisateurs
- Exploitation de modèles de langage ouverts comme Llama, Mistral, Qwen ou gpt-oss
- Poste de chat sécurisé pour votre équipe, avec connexion via votre compte utilisateur existant
- Interface de programmation pour vos propres applications et automatisations
- Exploitation au choix chez vous ou dans notre centre de données en Allemagne
Le déroulement
- 1Exigences
Cas d'usage, nombre d'utilisateurs, types de données et règles de confidentialité déterminent le modèle et le matériel.
- 2Phase de test
Vous testez les modèles adaptés avec vos propres tâches avant tout investissement.
- 3Mise en place
Nous installons serveurs, modèles, interface de chat et interfaces, et relions le tout à votre gestion des utilisateurs.
- 4Exploitation
Nous nous chargeons des mises à jour, des nouvelles versions de modèles, de la supervision et du support.
Questions fréquentes
L'IA locale est-elle aussi bonne que ChatGPT ?
Pour de nombreuses tâches en entreprise, comme résumer, rédiger, traduire, rechercher dans vos propres documents ou extraire des données, les modèles ouverts actuels donnent d'excellents résultats. Pendant la phase de test, vous le constatez avec vos propres tâches avant d'investir.
De quel matériel a-t-on besoin ?
Cela dépend de la taille du modèle et du nombre d'utilisateurs. Pour les petites équipes, un seul serveur GPU suffit souvent ; pour les environnements plus grands, nous répartissons la charge sur plusieurs systèmes. Nous dimensionnons de façon adaptée et évolutive.
Le serveur doit-il se trouver dans nos locaux ?
Non. Vous pouvez exploiter le matériel chez vous ou dans notre centre de données en Allemagne, relié à votre site par une connexion chiffrée.
Peut-on combiner IA locale et IA cloud ?
Oui. Le confidentiel reste en local, et un modèle cloud peut être activé pour les tâches non critiques. Un filtre de confidentialité garantit qu'aucune donnée personnelle ne sorte.
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