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Déployer un LLM on-premise en entreprise : guide décisionnel

Déployer un LLM on-premise en entreprise : guide décisionnel

Déployer un LLM on-premise en entreprise : guide décisionnel

Des techniciens s’activent pour assurer la maintenance des serveurs au cœur du datacenter.

Déployer un grand modèle de langage sur votre propre infrastructure est la bonne option si votre organisation traite des données sensibles, génère un volume soutenu de requêtes (au-delà de quelques millions de tokens par mois) ou opère dans un secteur réglementé où la localisation des données en France ou en UE n’est pas négociable. Pour les usages ponctuels, les pics imprévisibles ou les équipes sans compétences GPU en interne, le cloud reste souvent plus économique à court terme. L’hybride convient à la majorité des organisations en transition.

Checklist pour démarrer un PoC :

  • Cas d’usage : identifiez un périmètre précis (support client, génération de documents, extraction d’entités) avec un jeu de données représentatif.
  • SLA cible : définissez la latence maximale acceptable (ex. : moins de 2 secondes par requête) et la disponibilité requise (99,5 % ou 99,9 %).
  • Volumétrie : estimez le nombre de tokens générés par mois ; en dessous de 5 millions, le cloud est souvent moins cher à court terme.
  • Infrastructure minimale : vérifiez la disponibilité d’au moins un GPU 24 Go de VRAM (ou un serveur CPU récent pour des modèles quantifiés) et d’une connexion réseau interne sécurisée.
  • Critères d’acceptation : fixez des métriques mesurables (précision sur un jeu de test, coût par token, conformité RGPD documentée) avant de lancer le PoC.

Conseil de pro : Commencez par un modèle 7–8B quantifié sur un seul GPU avant d’investir dans un cluster multi-GPU. Cela permet de valider le cas d’usage et les critères d’acceptation en deux à trois semaines, sans engagement matériel lourd.

Points clés

Un déploiement LLM on-premise est économiquement et opérationnellement justifié pour les organisations françaises qui traitent des données sensibles à volume soutenu, à condition de planifier la gouvernance des modèles et les compétences internes dès le premier jour.

Point Détails
Seuil de rentabilité Les modèles 7–8B atteignent le breakeven en 0,3–3 mois ; les modèles 70B+ nécessitent plus de 50M tokens/mois pour être rentables.
Infrastructure minimale Un GPU 24 Go de VRAM suffit pour un PoC avec un modèle 7–8B ; la production multi-utilisateurs nécessite 2–4 GPU A100/H100.
Conformité RGPD L’hébergement local simplifie la DPIA et élimine les transferts hors UE, mais la responsabilité RGPD reste à l’entité opératrice.
Stack recommandée vLLM ou llama.cpp pour l’inférence, Qdrant ou pgvector pour les embeddings, Prometheus/Grafana pour le monitoring.
Botiqueai Accompagne les entreprises françaises de l’audit de faisabilité au déploiement en production, avec PoC encadré et livrables contractuels.

Table des matières

Qu’est-ce qu’un LLM on-premise et en quoi cela diffère-t-il du cloud ?

Un LLM on-premise (ou modèle de langage hébergé localement) désigne un grand modèle de langage dont les poids, l’inférence et les données traitées restent intégralement sur l’infrastructure de l’organisation, qu’il s’agisse d’un datacenter interne, d’une salle serveurs ou d’un environnement de colocation. Aucune requête ne transite par un fournisseur tiers. Le périmètre réseau est entièrement sous votre contrôle.

La différence avec le cloud n’est pas seulement technique. Sur le plan opérationnel, c’est l’organisation elle-même qui assume la responsabilité de la disponibilité, des mises à jour et de la sécurité du modèle. Sur le plan financier, le cloud fonctionne en OpEx pur (facturation à l’usage, à la requête ou au token), tandis que l’on-premise implique un CapEx initial significatif (matériel, licences éventuelles, intégration) suivi d’OpEx récurrents plus faibles (électricité, maintenance, personnel).

Critère Cloud On-premise Hybride
Lieu d’exécution Datacenter fournisseur Infrastructure interne Les deux selon le flux
Responsabilité des données Partagée (contrat DPA) Entièrement interne Selon la classification
Modèle de coût OpEx variable CapEx + OpEx fixe Mixte
Accès aux modèles frontier Immédiat Limité aux modèles open-weight Frontier via cloud, local pour données sensibles
Délai de mise en service Heures Semaines à mois Variable
Conformité RGPD Dépend du contrat Simplifiée (données localisées) Complexité intermédiaire
Personnalisation (fine-tuning, RAG) Limitée ou coûteuse Totale Partielle selon le composant

Le modèle hybride mérite une mention particulière : il permet de router les requêtes impliquant des données sensibles vers l’infrastructure locale, tout en utilisant le cloud pour les tâches génériques ou les pics de charge. C’est souvent le point d’arrivée pragmatique pour les organisations en cours de maturité IA.

Pourquoi les entreprises françaises choisissent-elles l’on-premise ?

Souveraineté et conformité RGPD/CNIL

La localisation des données en France ou en UE simplifie considérablement la preuve de conformité : pas de transfert hors UE à justifier, pas de clause contractuelle type à négocier avec un sous-traitant américain ou asiatique. La DPIA (analyse d’impact relative à la protection des données) est plus facile à documenter quand vous pouvez montrer que les données n’ont jamais quitté votre périmètre réseau. Attention toutefois : l’hébergement local ne transfère pas la responsabilité RGPD. C’est l’entité qui opère le traitement qui reste responsable, quelle que soit l’architecture.

Pour les secteurs bancaire, assurantiel, de la santé ou de la défense, la souveraineté numérique n’est pas un argument marketing : c’est une exigence réglementaire ou contractuelle.

Sécurité opérationnelle et contrôle des accès

  • Journalisation exhaustive de chaque requête et réponse, sans dépendance à l’API d’un tiers.
  • Possibilité de déploiement en mode air-gap (réseau totalement isolé) pour les environnements les plus sensibles.
  • Gestion des accès via votre propre annuaire (Active Directory, LDAP) sans exposition externe.
  • Audit de sécurité interne possible sur l’ensemble de la pile, du modèle à l’API.

Personnalisation, latence et fine-tuning

Un modèle hébergé localement peut être affiné sur vos données métiers (fine-tuning supervisé, RLHF léger) sans que ces données ne transitent par un tiers. Les architectures RAG (retrieval-augmented generation) avec une base vectorielle locale offrent des latences inférieures à 500 ms sur des requêtes documentaires, là où un appel API cloud ajoute systématiquement une latence réseau incompressible.

Économie à volume soutenu

Au-delà d’un certain seuil de volumétrie, le coût marginal d’une requête on-premise devient très faible : le matériel est amorti, et le coût par token tend vers le seul coût d’électricité et de maintenance. L’analyse de rentabilité dépend fortement de la taille du modèle et du volume mensuel, un point développé dans la section sur le TCO.

Quand le cloud ou l’hybride est-il préférable ?

La décision n’est pas idéologique. Voici les cinq signaux qui devraient vous orienter vers le cloud ou l’hybride plutôt que vers un déploiement purement local :

  • Volume faible : moins de 5 millions de tokens par mois, le CapEx matériel ne s’amortit pas avant plusieurs années.
  • Besoin de modèles fermés : GPT-4o, Claude 3.5 ou Gemini 1.5 Pro ne sont pas disponibles en open-weight ; si votre cas d’usage exige leurs capacités, le cloud est incontournable.
  • Pics imprévisibles : une charge qui multiplie par dix en quelques heures est difficile à absorber on-premise sans sur-dimensionnement coûteux.
  • Absence de compétences GPU en interne : administrer un cluster vLLM ou gérer des mises à jour de modèles nécessite des profils MLOps rares et coûteux.
  • Budget CapEx limité : un GPU H100 80 Go représente un investissement matériel important à l’achat ; pour une PME sans budget d’investissement dédié, le cloud reste la voie d’entrée.

L’analyse coût-bénéfice publiée sur arXiv montre que le point d’équilibre varie fortement selon la taille du modèle : les petits modèles (7–8B) atteignent le point d’équilibre en quelques mois, les modèles moyens en plusieurs mois, tandis que les très grands modèles (70B+) demandent généralement un volume très élevé de tokens mensuels pour être rentables. Un cadre décisionnel pragmatique : si votre horizon de rentabilité dépasse 24 mois, commencez par le cloud et réévaluez à 12 mois.

Le modèle hybride répond à la plupart des cas intermédiaires : les données sensibles restent locales, les requêtes génériques ou les pics sont absorbés par le cloud. La complexité opérationnelle est plus élevée, mais c’est souvent le meilleur compromis pour une organisation en phase de montée en charge.

Pour comparer les critères de décision entre abonnement API cloud et déploiement local, l’analyse des alternatives aux solutions SaaS IA offre un cadre utile.

Quels modèles et moteurs d’inférence pour un déploiement local ?

Modèles open-weight à considérer

Llama (Meta) : la famille Llama 3.x (8B, 70B, 405B) reste la référence pour les usages généralistes en français et en anglais. Le modèle 8B tient sur un GPU 24 Go et couvre la majorité des cas de support client, résumé et extraction d’entités.

Mistral : Mistral 7B et Mixtral 8x7B sont particulièrement adaptés aux usages métiers en français, avec une bonne performance sur les tâches de génération structurée (JSON, SQL) et de classification. Mistral Small et Mistral Large sont disponibles en open-weight pour un déploiement local.

Qwen : la famille Qwen2.5 (Alibaba) offre d’excellentes performances sur les tâches multilingues et de code, avec des variantes de 7B à 72B. Pertinent pour les organisations avec des flux de données multilingues ou des besoins de génération de code.

Moteurs d’inférence : lequel choisir ?

  • vLLM : le choix de référence pour la production à forte charge. Gestion du batching continu, PagedAttention, débit élevé. Idéal pour les déploiements multi-utilisateurs avec SLA de latence.
  • llama.cpp : inférence CPU et GPU légère, quantification GGUF native. Parfait pour les environnements edge, les machines sans GPU dédié ou les PoC rapides.
  • Ollama : surcouche conviviale sur llama.cpp, avec gestion des modèles en une commande. Recommandé pour les équipes de développement qui veulent prototyper sans configuration complexe.
  • OnPrem.LLM : boîte à outils Python conçue pour les exécutions entièrement locales, compatible avec llama_cpp, transformers, vLLM et Ollama, et fournie avec une interface web pour l’accès local. Particulièrement adapté aux équipes Python qui veulent une abstraction unifiée sur plusieurs backends.
  • Modelship : solution auto-hébergée compatible OpenAI, basée sur Ray Serve, avec support multi-GPU et backends vLLM/llama.cpp. Permet d’exposer un endpoint /v1/chat/completions local, ce qui facilite la migration d’agents existants depuis une API cloud sans modifier le code applicatif.
  • llmaker : plateforme open source qui provisionne la pile LLM complète (base vectorielle, embeddings, cache, observabilité) en une seule commande. Réduit la charge d’assemblage pour les équipes qui veulent une stack reproductible sans gérer chaque composant séparément.

Règle pratique de dimensionnement : un modèle 7–8B tient sur un GPU 24 Go de VRAM ; un modèle 32–34B nécessite 48–80 Go ; un modèle 70B requiert 2 à 4 GPU de 80 Go ou une quantification avancée (GPTQ, AWQ). Pour les environnements sans GPU, un Intel Xeon récent avec llama.cpp en GGUF Q4 peut servir un modèle 7B à 10–20 tokens/seconde, suffisant pour des usages asynchrones.

Comment dimensionner votre infrastructure GPU et réseau ?

Trois configurations types couvrent la majorité des besoins en entreprise française.

Ces fourchettes n’incluent pas le serveur hôte, le stockage (prévoir 2–4 To NVMe pour les embeddings et les logs), l’alimentation redondante ni le refroidissement.

Sur le réseau, une latence interne inférieure à 1 ms entre le serveur GPU et les applications clientes est recommandée pour les usages interactifs. Un lien 10 Gbps suffit pour la plupart des déploiements ; les clusters multi-GPU nécessitent InfiniBand ou NVLink pour la communication inter-GPU.

Conseil de pro : La colocation dans un datacenter certifié (Tier III minimum) est souvent préférable à une salle serveurs interne pour les déploiements de production : SLA d’alimentation et de refroidissement garantis, accès à des techniciens 24/7, et coût total parfois inférieur à une infrastructure interne quand on intègre les coûts d’électricité et de personnel. Évaluez la colocation dès que votre configuration dépasse deux GPU H100.

Quelle architecture logicielle pour un déploiement on-premise solide ?

La pile technique d’un déploiement local suit un flux en cinq étapes : ingestion des documents → génération des embeddings → stockage vectoriel → inférence LLM → exposition API → monitoring.

Composants recommandés par couche :

  • Modèles et poids : Hugging Face Hub reste la source de référence pour télécharger les poids open-weight (Llama, Mistral, Qwen) et les modèles d’embeddings (sentence-transformers, e5-mistral).
  • Moteur d’inférence : vLLM pour la production à fort débit, llama.cpp/Ollama pour le prototypage ou les environnements contraints.
  • Base vectorielle : Qdrant (performant, déployable en conteneur), Chroma (simple, adapté aux PoC), ou pgvector (si vous avez déjà PostgreSQL en production).
  • Orchestration RAG : LangChain ou LlamaIndex pour la chaîne de récupération et d’augmentation, avec OnPrem.LLM comme abstraction unifiée si l’équipe est Python-first.
  • Assemblage de la pile : llmaker provisionne l’ensemble (vector DB, embeddings, cache, tracing) en une commande déclarative, ce qui réduit significativement la charge d’intégration initiale.
  • Interface et agents : Modelship expose un endpoint compatible OpenAI, ce qui permet de brancher des agents LangChain ou des interfaces comme Open WebUI sans modifier le code.
  • Monitoring : Prometheus pour les métriques (débit, latence, erreurs), Grafana pour les tableaux de bord, et un système de tracing distribué (Jaeger ou OpenTelemetry) pour le débogage des chaînes RAG.
  • Orchestration des conteneurs : Docker Compose suffit pour un PoC ; Kubernetes (avec l’opérateur GPU NVIDIA) est recommandé dès que vous avez plusieurs services ou plusieurs GPU à orchestrer.

Pour les intégrations RAG en production, l’étude de cas Acolad illustre comment une architecture agent-RAG peut être déployée sur des données documentaires sensibles avec des contraintes de conformité strictes.

Conformité et sécurité en France : RGPD, CNIL et IA Act

Actions concrètes pour la conformité RGPD/CNIL

  • Tenir le registre des traitements à jour, en incluant le LLM comme traitement automatisé avec finalité, base légale et catégories de données traitées.
  • Appliquer le principe de minimisation : ne faire transiter dans le modèle que les données strictement nécessaires au cas d’usage.
  • Chiffrer les données au repos (AES-256 minimum) et en transit (TLS 1.3).
  • Mettre en place une gestion des accès basée sur les rôles (RBAC) avec authentification forte (MFA).
  • Documenter les sous-traitants éventuels (fournisseur de colocation, éditeur de la plateforme) avec des DPA conformes à l’article 28 du RGPD.

Éléments à documenter pour une DPIA

  1. Description du traitement : finalité, données traitées, durée de conservation, destinataires.
  2. Évaluation de la nécessité et de la proportionnalité du traitement.
  3. Identification et évaluation des risques pour les droits et libertés des personnes concernées.
  4. Mesures techniques et organisationnelles : pseudonymisation, chiffrement, contrôle d’accès, journalisation.
  5. Plan de gestion des incidents (notification CNIL sous 72 heures en cas de violation).
  6. Consultation du DPO et, si nécessaire, consultation préalable de la CNIL.

L’hébergement local en France simplifie la preuve de localisation des données et facilite les démarches DPIA, mais ne dispense pas de ces étapes. La responsabilité RGPD reste à l’entité qui opère le traitement.

Notes sur l’IA Act

Un LLM utilisé pour des décisions à fort impact (crédit, recrutement, sécurité) entre dans la catégorie « haut risque » et nécessite une documentation technique, des tests de robustesse et une supervision humaine documentée. Pour les usages internes à faible impact (résumé, recherche documentaire), les obligations sont allégées mais la traçabilité reste recommandée.

Du PoC à la production : un runbook en six étapes

  1. Audit infrastructure et données (semaines 1–2) : inventaire des serveurs disponibles, évaluation de la VRAM, cartographie des flux de données sensibles, identification du DPO et des parties prenantes sécurité.
  2. Prototype technique (semaines 3–4) : installation d’Ollama ou llama.cpp sur un GPU de test, chargement d’un modèle 7–8B quantifié, validation de la latence et de la qualité sur 50–100 requêtes représentatives. Responsable : équipe dev/MLOps.
  3. PoC encadré (semaines 5–10) : déploiement de la pile complète (moteur d’inférence + RAG + base vectorielle + monitoring), test avec un groupe pilote de 10–30 utilisateurs, mesure des critères d’acceptation (latence P95, précision sur jeu de test, coût par token estimé). Responsable : dev + data owner + DPO.
  4. Revue de conformité (semaine 10–11) : validation DPIA, revue des journaux d’accès, test de restauration après incident. Responsable : DPO + sécurité.
  5. Montée en charge (semaines 12–16) : passage à la configuration cible (multi-GPU si nécessaire), mise en place du monitoring Prometheus/Grafana, tests de charge (k6 ou Locust), validation du SLA. Responsable : IT infra + fournisseur/intégrateur.
  6. Mise en production (semaine 17+) : bascule progressive du trafic, runbook de gestion des incidents, plan de mise à jour des modèles (fréquence, procédure de rollback), formation des utilisateurs. Responsable : ensemble des parties.

Les performances multi-tours sont un critère d’acceptation souvent négligé : un modèle qui dégrade ses réponses après cinq échanges dans une conversation est inutilisable pour un support client ou un copilote métier. Intégrez des tests multi-tours dès le PoC.

Coûts, TCO et exemples de retour sur investissement

Décomposition du TCO

Le coût total de possession d’un déploiement on-premise comprend :

  • CapEx : matériel GPU, serveur hôte, stockage, réseau, installation.
  • OpEx récurrents : électricité (un H100 consomme environ 700 W sous charge), maintenance matérielle, mises à jour logicielles, personnel MLOps (0,5 à 1 ETP selon la complexité).
  • Coûts cachés : formation des équipes, intégration avec les systèmes existants, licences éventuelles (plateforme PaaS, support éditeur).

La formule de breakeven est simple : t = CapEx / (coût API mensuel cloud - OpEx mensuel on-premise)*. Dès que t* est inférieur à votre horizon de projet, l’on-premise est économiquement justifié.

Ces exemples sont illustratifs et reposent sur des hypothèses de coût API de l’ordre de 0,15 € pour 1 000 tokens en sortie (tarifs de référence courants pour des modèles de taille comparable). L’analyse publiée sur arXiv confirme que les petits modèles atteignent le breakeven en quelques mois, tandis que les grands modèles nécessitent des volumes très élevés pour être rentables.

Pour les PME, l’analyse des gains opérationnels liés à l’IA montre que les économies les plus rapides viennent des tâches à fort volume et faible valeur ajoutée (traitement de documents, réponses aux questions fréquentes), précisément celles où un modèle 7–8B local excelle.

Stratégies hybrides : comment combiner on-premise et cloud ?

Quatre patterns couvrent la majorité des architectures hybrides en entreprise :

  • Local-first pour données sensibles : toutes les requêtes impliquant des données personnelles ou confidentielles sont routées vers le modèle local ; les requêtes génériques (résumé de textes publics, traduction) peuvent aller vers le cloud. Un proxy de classification des requêtes (basé sur des règles ou un modèle léger) gère le routage.
  • Burst vers le cloud : l’infrastructure locale absorbe la charge nominale ; un autoscaler déclenche des appels API cloud quand la file d’attente dépasse un seuil défini. Nécessite une abstraction unifiée (LiteLLM ou équivalent) pour que les applications ne voient pas la différence.
  • Model routing selon SLA/précision : les requêtes nécessitant une précision maximale (contrats, analyses juridiques) sont envoyées vers un modèle frontier cloud ; les requêtes à faible enjeu restent locales. Ce pattern optimise le coût global tout en maintenant la qualité sur les cas critiques.
  • Shadowing pour migration progressive : pendant la phase de transition, les requêtes sont envoyées en parallèle au modèle local et au modèle cloud. Les résultats sont comparés automatiquement (BLEU, ROUGE, ou évaluation LLM-as-judge) pour valider que le modèle local atteint la qualité cible avant la bascule complète.

Sur le plan réseau, les flux entre l’infrastructure locale et le cloud doivent transiter par un VPN ou un lien privé (AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute, ou équivalent OVHcloud/Scaleway pour rester en souveraineté française). Le chiffrement de bout en bout est obligatoire, et les journaux de flux doivent être conservés pour l’audit RGPD.

Études de cas : déploiements on-premise en entreprise française

PME de services : automatisation du support client

Une PME de 80 personnes dans le secteur des services professionnels a déployé un modèle Mistral 7B quantifié sur un seul GPU RTX 4090 pour automatiser les réponses aux questions fréquentes de ses clients. Le PoC a duré six semaines. Le point d’équilibre financier a été atteint en moins de 12 mois par rapport au coût d’une API cloud équivalente, grâce à un volume de 8 millions de tokens par mois.

La principale leçon : la qualité des données d’entraînement du RAG (base de connaissances interne) a eu plus d’impact sur la précision que le choix du modèle lui-même. Une gouvernance rigoureuse des documents sources est indispensable.

ETI industrielle : automatisation du traitement de factures

Une ETI du secteur industriel a intégré un pipeline RAG local basé sur Qwen2.5 14B pour extraire et valider les données de factures fournisseurs. L’infrastructure : deux GPU A100 40 Go en colocation. Le breakeven a été atteint en 14 mois.

Un technicien en train de raccorder un serveur GPU dans un centre de données en colocation.

L’étude de cas PwC réalisée par Botiqueai illustre comment une architecture d’automatisation documentaire peut être déployée avec des contraintes de conformité strictes dans un contexte grand compte.

Comment choisir un intégrateur pour votre projet LLM on-premise ?

Dix critères de sélection

  • Expertise GPU et infrastructure (administration de clusters vLLM, gestion des drivers CUDA).
  • Maîtrise de la stack open source (llama.cpp, Ollama, Modelship, llmaker, Hugging Face).
  • Expérience documentée en conformité RGPD et capacité à accompagner la DPIA.
  • Références en France sur des projets similaires (secteur, taille, cas d’usage).
  • SLA de support clairement défini (temps de réponse, escalade, astreinte).
  • Capacité à former vos équipes internes (transfert de compétences, documentation).
  • Présence locale ou capacité d’intervention sur site en France.
  • Processus de mise à jour des modèles et de gestion des incidents documenté.
  • Indépendance vis-à-vis des fournisseurs cloud (pas de lock-in implicite).
  • Modalités de sortie de contrat et de transfert des livrables (code, modèles, documentation).

Questions à poser lors d’un appel d’offres

  1. Pouvez-vous fournir une architecture de référence documentée pour un déploiement vLLM + RAG en production ?
  2. Comment gérez-vous les mises à jour de modèles sans interruption de service ?
  3. Quelle est votre procédure en cas d’incident de sécurité impliquant des données personnelles ?
  4. Comment assurez-vous la reproductibilité de la stack (Infrastructure as Code, versioning) ?
  5. Quels sont vos engagements de SLA pour la phase de production ?

Les signaux de confiance concrets : études de cas avec métriques mesurables, preuves d’architecture (diagrammes, code open source), disponibilité d’un interlocuteur technique senior en France, et engagement contractuel sur les critères d’acceptation du PoC.

Pour les décideurs qui évaluent plusieurs prestataires, l’analyse des critères de sélection pour solutions IA offre un cadre de comparaison utile.

Ce que l’on observe vraiment sur le terrain

L’on-premise séduit souvent pour de bonnes raisons, mais les projets qui échouent partagent presque toujours le même point de départ : une décision prise sur la base de la souveraineté ou du coût théorique, sans avoir validé le cas d’usage sur des données réelles. Le modèle le plus performant sur les benchmarks publics n’est pas nécessairement celui qui répond le mieux à vos documents internes, dans votre vocabulaire métier, avec vos contraintes de format.

Ce que Botiqueai observe systématiquement : les projets qui réussissent commencent par un PoC de quatre à six semaines avec des critères d’acceptation chiffrés, un jeu de test représentatif, et une équipe interne impliquée dès le premier jour. Ceux qui échouent ont tendance à sous-estimer la charge opérationnelle post-déploiement : mises à jour des modèles, dérive de la qualité, gestion des cas limites.

Les livrables typiques d’un engagement Botiqueai sur un projet LLM on-premise : audit de faisabilité (infrastructure, données, conformité), architecture de référence documentée, déploiement du PoC avec stack complète, rapport de conformité RGPD/DPIA, et plan de montée en charge vers la production.

Botiqueai vous accompagne de l’audit au déploiement en production

Passer de l’intention à un LLM on-premise opérationnel en France demande plus qu’un GPU et un modèle open-weight. Botiqueai propose un accompagnement structuré, de l’audit initial jusqu’à l’exploitation continue.

Botiqueai

Ce que couvre l’offre :

  • Audit de conformité RGPD et faisabilité infrastructure (2–3 jours).
  • Dimensionnement de la pile technique (GPU, moteur d’inférence, RAG, monitoring).
  • Intégration complète : vLLM, llama.cpp, Ollama, base vectorielle, API métier.
  • Déploiement du PoC avec critères d’acceptation définis contractuellement.
  • Support et exploitation continue, avec gestion des mises à jour de modèles.

Le PoC encadré dure typiquement six à dix semaines et se conclut par un rapport de conformité, une architecture documentée et un modèle en production sur votre infrastructure. Pas de dépendance à un cloud tiers, pas de données qui quittent votre périmètre.

Consultez les solutions IA de Botiqueai ou prenez contact directement pour cadrer votre projet.

Ressources utiles pour approfondir

  • Hugging Face Hub : source de référence pour télécharger les poids des modèles open-weight (Llama, Mistral, Qwen) et les modèles d’embeddings. Indispensable pour tout déploiement local.
  • Analyse coût-bénéfice on-premise (arXiv) : étude quantitative sur les périodes de breakeven selon la taille du modèle et le volume de tokens. Référence pour construire votre business case.
  • Guide de dimensionnement GPU et vLLM : règles pratiques de sizing par taille de modèle, comparaison vLLM vs NVIDIA NIM, et recommandations pour les environnements edge.
  • OnPrem.LLM (GitHub) : boîte à outils Python pour exécutions locales, compatible avec llama_cpp, vLLM et Ollama. Idéal pour les équipes Python qui veulent une abstraction unifiée.
  • Modelship (GitHub) : solution auto-hébergée compatible OpenAI avec support multi-GPU. Facilite la migration d’agents depuis une API cloud vers un endpoint local.
  • llmaker (GitHub) : provisionnement de la pile LLM complète en une commande. Réduit la charge d’assemblage pour les équipes qui veulent une stack reproductible.
  • LayerOps On-Premise : plateforme PaaS on-premise avec catalogue de services, autoscaling, RBAC et intégration Active Directory. Option pertinente pour les moyennes et grandes entreprises qui veulent réduire la charge opérationnelle.
  • Guide RGPD et IA locale (QuelLLM.fr) : explications pratiques sur la conformité RGPD pour un hébergement local en France, avec focus sur la DPIA et la souveraineté des données.
  • Guide self-hosted LLM 2026 (Prem AI) : comparaison d’outils (Ollama, vLLM) et recommandations pratiques pour passer du prototype à la production.
  • Odysseus (GitHub) : workspace auto-hébergé pour chat, agents et workflows locaux, avec guide de sécurité et recommandations de déploiement.

Sources

Recommandation

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