Des données qui ne doivent pas sortir
Dossiers médicaux, données bancaires, secrets industriels, informations classifiées ou contrats clients qui interdisent le recours à un service tiers. C’est la raison la plus fréquente.
Intégration IA · Modèles ouverts
IA auto-hébergée : déployer un LLM open source en entreprise
Une IA auto-hébergée repose sur un modèle de langage ouvert exécuté sur votre propre infrastructure, dans votre cloud ou sur site, plutôt que sur l’API d’un fournisseur. Etixio vous aide à décider si c’est pertinent, puis à le mettre en production : choix et évaluation du modèle, serveur d’inférence, dimensionnement GPU, sécurité, supervision et comparaison des coûts avec une API.
Comprendre la technologie
Un modèle qui tourne chez vous.
Plusieurs éditeurs publient les poids de leurs modèles : parmi les familles les plus utilisées figurent Llama (Meta), Mistral, Qwen (Alibaba) ou Gemma (Google). Ces modèles peuvent être téléchargés et exécutés sur vos serveurs, sans que les données transmises quittent votre environnement.
« Open source » est souvent un raccourci : on parle plus exactement de modèles à poids ouverts, dont les licences varient. Certaines sont très permissives (Apache 2.0, MIT), d’autres imposent des conditions d’usage ou de mention. Nous vérifions la licence de chaque modèle avant de le retenir pour un usage commercial.
Pertinent ou non
Quand l’auto-hébergement a-t-il du sens ?
Un environnement isolé
Sites industriels, réseaux sans accès à Internet, postes embarqués. Un modèle compact peut fonctionner localement.
Des volumes élevés et réguliers
Sur une charge importante et stable, une infrastructure bien utilisée peut coûter moins cher que la facturation au token. Le calcul se fait au cas par cas.
Un besoin de maîtrise ou de spécialisation
Version figée sans retrait imposé par un fournisseur, adaptation fine d’un modèle sur votre vocabulaire métier, contrôle complet de la chaîne.
À l’inverse, l’auto-hébergement est rarement le bon choix pour un premier projet au volume incertain, pour des tâches qui exigent les modèles les plus avancés du marché, ou si personne ne peut exploiter une infrastructure GPU dans la durée. Une API européenne, par exemple celle de Mistral AI, ou l’API d’un grand fournisseur avec des engagements contractuels adaptés peut suffire.
Notre champ d’intervention
La chaîne technique d’un LLM auto-hébergé.
Choix et évaluation du modèle
Comparaison de plusieurs modèles ouverts de tailles différentes sur vos exemples, en regard d’un modèle accessible par API servant de référence. La taille retenue est la plus petite qui atteint le niveau de qualité attendu.
Serveur d’inférence
vLLM pour servir un modèle à plusieurs utilisateurs avec un bon débit, Ollama ou llama.cpp pour des postes ou des usages légers. Ces outils exposent une API compatible avec les conventions du marché, ce qui simplifie l’intégration.
Dimensionnement et quantification
La mémoire GPU nécessaire dépend de la taille du modèle, de la longueur du contexte et du nombre de requêtes simultanées. La quantification réduit cette mémoire, avec un effet sur la qualité à mesurer.
Infrastructure
GPU loués chez un hébergeur cloud (y compris européen), serveurs dédiés ou matériel sur site, déploiement conteneurisé avec Docker et Kubernetes, montée en charge et haute disponibilité selon le besoin.
Recherche documentaire et agents
Modèle d’embeddings et base vectorielle également hébergés chez vous, pour un RAG entièrement interne, et appel d’outils pour les agents lorsque le modèle le permet.
Sécurité
Cloisonnement réseau, authentification devant le serveur d’inférence, chiffrement, gestion des droits dans l’application, journaux maîtrisés et mises à jour des composants.
Les choix qui comptent
Auto-hébergement ou API, comparer les coûts.
Une API se paie à l’usage : le coût suit le volume, sans investissement initial. Un modèle auto-hébergé se paie à la capacité : GPU loués ou achetés, qu’ils soient utilisés ou non, plus le temps d’ingénierie pour exploiter, superviser et mettre à jour. À faible volume ou avec une charge irrégulière, l’API est presque toujours moins chère ; à volume élevé et régulier, l’écart peut s’inverser.
Nous établissons la comparaison sur vos volumes estimés, en incluant l’exploitation, et nous gardons une architecture capable de passer de l’un à l’autre. Une approche hybride est fréquente : modèle interne pour les données sensibles, API pour le reste.
Sur le terrain
Un assistant documentaire sans sortie de données.
Pour un assistant qui interroge des documents confidentiels, l’ensemble de la chaîne reste dans l’environnement du client : extraction et découpage des documents, embeddings, base vectorielle, modèle de génération servi par vLLM, application et journaux. Le jeu d’évaluation compare le modèle retenu à une référence afin de connaître l’écart de qualité accepté en échange de la confidentialité. La supervision suit l’occupation des GPU, la latence et les files d’attente.
Du travail aux livrables
Ce que nous livrons.
- Étude de pertinence et comparaison chiffrée entre auto-hébergement et API.
- Évaluation des modèles candidats sur vos exemples, avec vérification des licences.
- Infrastructure d’inférence déployée, sécurisée et documentée (infrastructure as code).
- Application intégrée à vos données et à vos outils, avec droits d’accès.
- Supervision de la qualité, de la latence, de l’usage GPU, et procédure de mise à jour du modèle.
Les pratiques d’évaluation et de supervision sont détaillées sur notre page LLMOps et évaluation IA. Si un prototype existe déjà, nous partons de lui avec notre offre de reprise de POC IA. Pour un éditeur dont les clients exigent un hébergement maîtrisé, un modèle auto-hébergé peut aussi porter des fonctionnalités IA intégrées au produit.
Questions fréquentes
IA auto-hébergée : vos questions.
Qu’est-ce qu’une IA auto-hébergée ?
C’est une solution IA dont le modèle de langage tourne sur une infrastructure que vous contrôlez (cloud privé, serveurs dédiés ou matériel sur site), au lieu d’être appelé via l’API d’un fournisseur. Les données traitées restent dans votre environnement.
Un LLM open source est-il aussi bon que GPT, Claude ou Gemini ?
Sur de nombreuses tâches ciblées (extraction, classement, recherche documentaire, résumé), les meilleurs modèles ouverts donnent des résultats satisfaisants. Sur le raisonnement complexe ou les agents longs, les modèles propriétaires les plus avancés gardent souvent un avantage. Seule une évaluation sur vos exemples permet de trancher.
Quel matériel faut-il pour héberger un LLM ?
Cela dépend de la taille du modèle, de la longueur des documents et du nombre d’utilisateurs simultanés. Un petit modèle peut tourner sur un seul GPU, voire sur un poste ; un grand modèle demande plusieurs GPU à forte mémoire. Nous dimensionnons à partir de mesures de charge.
L’auto-hébergement est-il moins cher qu’une API ?
Pas toujours. Il l’est surtout pour des volumes élevés et réguliers, lorsque les GPU sont bien utilisés. Pour un usage modéré ou irrégulier, une API revient généralement moins cher, surtout en tenant compte du coût d’exploitation.
Peut-on déployer une IA sur site, sans connexion Internet ?
Oui. Le modèle, la base documentaire et l’application peuvent fonctionner dans un réseau isolé. Il faut alors prévoir la procédure de mise à jour des modèles et des composants, et le matériel adapté sur site.
Les licences des modèles ouverts autorisent-elles un usage commercial ?
La plupart des modèles courants le permettent, mais les conditions varient d’une licence à l’autre (restrictions d’usage, obligations de mention, seuils d’utilisateurs). Nous les vérifions pour chaque modèle ; une validation par votre service juridique reste recommandée.
Étudions si l’auto-hébergement est adapté à votre projet.
Présentez-nous votre cas d’usage, vos données et vos contraintes d’hébergement. Nous comparerons avec vous les options, de l’API européenne au modèle sur site.