IA souveraine
Comprendre ce qu'est une IA souveraine et comment l'appliquer concrètement dans votre entreprise.
En savoir plus →IA locale · On-premise
IA locale en entreprise : un LLM sur vos serveurs, sans aucune donnée qui sort
Une IA locale est un modèle de langage (LLM) qui tourne entièrement sur votre matériel ou dans votre cloud privé. Les requêtes, les documents et les réponses restent dans votre réseau. Kalinom dimensionne l'infrastructure, déploie le modèle, sécurise les accès et forme vos équipes à l'exploiter.
- Zéro fuiteAucune requête ne transite vers un fournisseur d'IA public.
- Coût maîtriséPas de facturation au token : le coût est celui de votre matériel.
- RéversibleAPI compatible OpenAI : vos outils existants s'y branchent.
Pourquoi passer à une IA locale ?
- Confidentialité : données clients, contrats, R&D, dossiers RH ou santé restent chez vous.
- Conformité : traitement maîtrisé au sens du RGPD, sans transfert hors UE ni sous-traitant IA supplémentaire.
- Disponibilité : fonctionne sur un réseau isolé, sans dépendance à une API externe ni à ses quotas.
- Prévisibilité des coûts : un usage intensif ne fait pas exploser la facture.
- Personnalisation : choix du modèle, du prompt système, de la langue et des garde-fous.
Quel matériel pour faire tourner un LLM en local ?
Le facteur limitant est la mémoire GPU (VRAM). Un petit modèle (7 à 14 milliards de paramètres, quantifié) tourne sur une carte de station de travail et suffit pour l'assistance rédactionnelle ou un chatbot documentaire. Les modèles plus grands, ou un usage par de nombreux collaborateurs simultanés, demandent des GPU de datacenter (gamme NVIDIA L40S, H100 ou équivalent) ou plusieurs cartes.
Nous dimensionnons à partir de vos cas d'usage réels : nombre d'utilisateurs, longueur des documents, temps de réponse attendu. Vous n'achetez pas plus de puissance que nécessaire.
Notre stack d'inférence
- vLLM pour la production : haut débit, gestion de nombreux utilisateurs simultanés, API compatible OpenAI.
- Ollama pour les postes, les maquettes et les petits volumes : installation simple, nombreux modèles disponibles.
- Modèles open-weight : Mistral, Llama, Qwen, Gemma… choisis selon la langue, la tâche et la licence.
- Interface de chat d'entreprise avec authentification SSO, historique et gestion des droits.
- Supervision (métriques GPU, latence, usage) et journalisation conforme à votre politique de rétention.
Méthode
Comment se déroule un projet d'IA locale
Étape 1
Diagnostic
Cas d'usage, contraintes de sécurité, infrastructure existante et budget.
Étape 2
Dimensionnement
Choix du modèle et du matériel, testés sur vos propres exemples.
Étape 3
Déploiement
Installation sur vos serveurs ou votre cloud privé, intégration SSO et réseau.
Étape 4
Transfert
Documentation, formation des équipes IT et des utilisateurs, plan d'exploitation.
Étape 5
Support
Mises à jour des modèles, supervision et évolution des usages.
FAQ
Questions fréquentes
Une IA locale est-elle aussi bonne que ChatGPT ?
Pour la plupart des tâches d'entreprise (synthèse, rédaction, recherche dans vos documents, extraction de données), un modèle open-weight récent bien choisi donne des résultats comparables. Nous le vérifions sur vos propres exemples avant tout achat de matériel.
Peut-on utiliser l'IA locale sans GPU ?
Pour tester ou pour un usage très ponctuel, oui, sur CPU avec de petits modèles quantifiés. Pour une utilisation quotidienne par plusieurs personnes, un GPU est nécessaire pour obtenir des temps de réponse confortables.
Ollama ou vLLM : lequel choisir ?
Ollama est idéal pour démarrer, pour un poste individuel ou une petite équipe. vLLM est conçu pour la production : il sert beaucoup d'utilisateurs simultanés sur le même GPU avec un meilleur débit. Nous utilisons souvent Ollama en phase pilote puis vLLM en production.
Qui maintient le système après le déploiement ?
Au choix : vos équipes, après un transfert de compétences, ou Kalinom dans le cadre d'un contrat de support (mises à jour, supervision, évolution des modèles).
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