Déployez des modèles IA de niveau frontier entièrement sur vos serveurs — air-gapped, conformes RGPD, sans factures d'API. Nous concevons, déployons et durcissons l'infrastructure IA on-premise pour les industries réglementées qui ne peuvent pas utiliser les API cloud.
L'article 46 du RGPD et les obligations de l'EU AI Act interdisent l'envoi de données personnelles vers des tiers hors EEE
Les environnements air-gapped (défense, infrastructure critique) n'ont aucune connectivité vers des API externes
Imprévisibilité des coûts d'API : un pic d'utilisation devient une facture à six chiffres du jour au lendemain
Dépendance fournisseur : votre capacité IA dépend entièrement des décisions de tarification et de disponibilité d'un fournisseur
Exigences d'audit : les industries réglementées ont besoin de journaux complets de chaque entrée et sortie du modèle — les API cloud ne fournissent pas cela
Six étapes de l'audit d'infrastructure au déploiement IA souverain durci en production.
Inventorier les ressources GPU/CPU, la topologie réseau, le stockage et les exigences de sécurité. Définir le plafond de capacité que votre matériel supporte.
Faire correspondre vos exigences de cas d'usage au matériel disponible. Équilibrer capacité, latence et débit — tous les cas d'usage ne nécessitent pas des modèles 70B.
Déployer Ollama pour la simplicité, vLLM pour un débit élevé, ou TGI pour l'intégration dans l'écosystème Hugging Face — en fonction de vos besoins spécifiques.
Exposer des API REST compatibles OpenAI pour que les outils existants (LangChain, LlamaIndex, OpenAI SDK) fonctionnent sans modification de code — remplacement direct.
Isolation réseau, mTLS, contrôles d'accès, atténuations d'injection de prompt, journalisation d'audit vers SIEM, et procédures régulières de mise à jour des modèles.
Dashboards Prometheus/Grafana pour la latence, le débit et les taux d'erreur. Runbooks pour les mises à jour de modèles et la mise à l'échelle de la capacité.
Nos déploiements on-premise suivent une architecture en couches : matériel → runtime d'inférence → API gateway → couche de sécurité → intégration applicative. Chaque couche est remplaçable et auditable indépendamment.
Vous opérez dans la banque, la santé, la défense ou le secteur public européen où la résidence des données est non négociable. Vous avez des environnements air-gapped. Vos coûts IA cloud dépassent €10K/mois et augmentent. Ou votre service juridique vous a indiqué que les cas d'usage IA cloud nécessitent des amendements DPA que vous ne pouvez pas faire approuver.
Minimum : un poste de travail avec une NVIDIA RTX 3090 (24GB VRAM) fait tourner les modèles 7B à 30 tokens/seconde — suffisant pour 10–20 utilisateurs simultanés. Production : 2–4× A100 80GB ou H100 gère les modèles 70B avec un débit élevé. Nous fournissons un guide détaillé de dimensionnement matériel basé sur vos exigences de concurrence.
Oui. L'inférence CPU uniquement avec llama.cpp ou Ollama fonctionne bien pour les modèles 7B à 3–8 tokens/seconde. C'est adéquat pour les cas d'usage asynchrones (traitement de documents, analyse par lots) mais pas pour le chat en temps réel. AMD ROCm fournit une accélération GPU sur les cartes AMD.
Nous mettons en place un pipeline de mise à jour des modèles avec des portes d'approbation — les nouvelles versions de modèles sont testées en staging, benchmarquées par rapport à vos évaluations personnalisées, puis promues en production via le même runbook que le déploiement initial. Échanges de modèles sans interruption avec vLLM.
Oui par conception. Aucune donnée ne quitte votre infrastructure — il n'y a pas d'appels API externes une fois déployé. Nous documentons les flux de données pour votre DPO et fournissons les registres de traitement requis par l'article 30.
Dans la plupart des cas, oui. Nous déployons des endpoints compatibles OpenAI — même schéma d'URL de base, même format requête/réponse. Vous changez une ligne de configuration (l'URL de base), et votre code LangChain, LlamaIndex ou API direct existant fonctionne sans modification.
Pour de nombreux cas d'usage entreprise, oui. Llama 3.3 70B égale ou dépasse GPT-4 sur le suivi d'instructions, le coding et les benchmarks de raisonnement. Pour votre cas d'usage spécifique, nous effectuons toujours une comparaison benchmark avant de recommander un modèle de base.
Discutons de la facon dont ce service peut repondre a vos defis specifiques et produire des resultats concrets.