IA on-premise
Hébergement privé des modèles, données et services d’inférence. Contrôle total sur le périmètre.
En clair : Vos données restent sous votre gouvernance.
En clair
La bonne puissance, ni sur- ni sous-dimensionnée.
Dimensionnement GPU, stockage vectoriel et pipelines d’entraînement/inférence, on-prem ou cloud. Le surdimensionnement coûte ; le sous-dimensionnement tue l’expérience utilisateur.
Routage, quotas, coûts et qualité des réponses sont pilotés comme un service critique. Multi-modèles ne veut pas dire chaos.
MLOps : versioning, déploiement, évaluation continue et rollback. Un modèle sans cycle de vie est un POC déguisé.
Air-gap et réseaux isolés sont possibles lorsque le contexte l’exige. L’architecture part des contraintes, pas de la démo SaaS.
GPUPuissance calibrée
MLOpsCycle de vie
CoûtInférence pilotée
On-premSouveraineté
Ce que nous faisons
Porter l’IA comme un service critique.
Un socle d’exécution pour modèles, vecteurs et pipelines MLOps.
Orchestration de modèles
Routage, quotas, optimisation et gouvernance multi-modèles.
En clair : Le bon modèle pour le bon usage, au bon coût.
Observabilité IA
Traces, coûts, performances et qualité des réponses.
En clair : On voit dérives, latences et facture.
Pipelines MLOps
Versioning, déploiement et évaluation continue.
En clair : Le modèle évolue sous contrôle.
Stockage vectoriel
Index, rétention et perf de recherche sémantique.
En clair : La connaissance est servie à la bonne latence.
Questions fréquentes
Infrastructure IA — questions.
Open source ou API propriétaires ?
Les deux : selon latence, coût, confidentialité et précision cible. Souvent un mix routé intelligemment.
Air-gap possible ?
Oui — architectures conçues pour réseau isolé ou déconnecté. La contrainte guide le design dès le départ.
Comment maîtriser les coûts ?
Quotas, caching, routage modèle, batching et observabilité des tokens/requêtes. Le FinOps IA est un sujet d’architecture.
Kubernetes obligatoire ?
Fréquent, pas obligatoire. Bare metal GPU et runtimes dédiés existent selon le cas.
Lien avec RAG ?
L’infra porte embeddings, index et services d’inférence dont dépend le RAG. Les deux se dimensionnent ensemble.
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