LLM on-premise : faire tourner un modèle de langage privé sur vos serveurs

Certaines données ne doivent jamais quitter vos murs : dossiers de patients, plans industriels, pièces de procédure. Pour ces cas, nous étudions puis déployons un LLM on-premise : choix du modèle à poids ouverts, dimensionnement des serveurs et des cartes graphiques, installation d'un moteur d'inférence, authentification de vos utilisateurs, journalisation et plan de maintenance. Vous obtenez un pilote mesuré sur vos propres documents, un coût total comparé à une solution hébergée en Europe, et une recommandation honnête, y compris quand le local n'est pas le bon choix.

Faire tourner un modèle de langage chez soi paraît séduisant : aucune requête ne part à l'extérieur, le fournisseur ne peut pas modifier le modèle du jour au lendemain, et le contrôle est total. La contrepartie est réelle : achat ou location de serveurs avec cartes graphiques, compétences pour les exploiter, qualité inférieure des plus petits modèles et mises à jour à organiser. Les entreprises qui demandent un LLM on-premise sont surtout celles qui manipulent des données très sensibles, qui répondent à des exigences de secteur ou qui travaillent dans des sites sans accès à Internet. Au quotidien, les équipes retrouvent un assistant proche de ceux qu'elles connaissent, branché sur leurs documents, mais hébergé sur leur propre infrastructure. Ce service est d'abord du conseil et un pilote cadré, pas un projet d'infrastructure sans limite : nous chiffrons l'investissement, mesurons la qualité sur vos cas réels et comparons avec un hébergement souverain en Union européenne. Il ne remplace pas votre équipe d'exploitation, que nous formons, et ne promet pas la performance des plus grands modèles du marché sur du matériel modeste.

• Le choix du modèle est fait sur vos documents et vos questions, pas d'après un classement général.
• Le coût total compare serveurs, électricité, exploitation et renouvellement avec une API européenne sur trois ans.
• Nous recommandons l'hébergement externe quand il est plus raisonnable, y compris si cela réduit la mission.
• La passerelle d'accès gère les droits par utilisateur, les quotas et la journalisation dès le pilote.
• Votre équipe technique est formée à la mise à jour des modèles et à la supervision des performances.

• Comparatif des modèles testés sur vos documents
• Dossier de dimensionnement et de coût sur trois ans
• Pilote fonctionnel installé sur votre infrastructure
• Passerelle d'accès avec authentification et journaux
• Procédure d'exploitation et de mise à jour
• Session de formation de l'équipe technique

• Nos données sont trop sensibles pour être envoyées à un service externe
• Nous ignorons quel matériel acheter et ce que cela coûte vraiment
• Nous ne savons pas si un petit modèle local suffira à nos besoins

Cabinet de radiologie de 60 personnes qui veut résumer des comptes rendus sans sortie de données : un modèle de taille moyenne est installé sur un serveur dédié et son exactitude est mesurée avant généralisation.

Industriel de 250 salariés avec un site sans accès à Internet : un assistant local interroge ses procédures de maintenance.

Cabinet notarial de 30 personnes : la comparaison montre qu'une solution hébergée en Europe suffit, et évite un investissement matériel injustifié.

Public visé

DSI · RSSI · Dirigeant de PME · Responsable infrastructure

Tailles d’entreprise

PME · ETI

Secteurs adaptés

Santé · Industrie · Défense et sécurité · Services juridiques · Collectivités · Finance

Prérequis

Une salle serveur ou un hébergeur capable d'accueillir des cartes graphiques · Un échantillon de documents et de questions représentatives · Un référent technique pour l'exploitation future

• vLLM
• Ollama
• llama.cpp
• Mistral
• Llama
• Qwen
• Docker
• Qdrant

Souvent, l'investissement local ne se justifie que pour des volumes élevés ou des données qui ne peuvent pas sortir. L'étude le chiffre sur trois ans, avec un point de bascule par rapport à une API, à valider lors du diagnostic.