Vos modèles d’IA (LLM) tournent chez vous.

Pour certaines données, un traitement sur site mérite d’être comparé au cloud. On conçoit un serveur d’inférence à votre mesure : langage, transcription ou images, avec réseau, stockage et maintenance cadrés.

Ce que vous obtenez

  • Un serveur avec carte graphique (GPU) dimensionné à vos usages réels, installé dans vos locaux
  • Modèles de langage à poids ouverts (open-weight) dont la licence est vérifiée pour l’usage prévu
  • Transcription, synthèse vocale et génération d’images selon vos besoins
  • Connexion standard (API) : vos outils s’y branchent comme sur un service cloud
  • Flux réseau, journaux, télémétrie et accès de support vérifiés

Pourquoi un serveur dans vos murs

Pour des données sensibles, un serveur local peut réduire les transferts et renforcer le contrôle. Mises à jour, télémétrie, sauvegardes, outils connectés et accès de support restent à vérifier. Le matériel seul ne supprime ni sous-traitants ni obligations d’audit.

Ce qu’on installe

Des modèles à poids ouverts choisis pour la tâche, licence et conditions d’usage vérifiées : langage, transcription, synthèse vocale ou image. Une connexion (API) compatible réduit l’intégration, mais chaque modèle reste à tester.

Dimensionné à vos usages, pas au marketing

Le dimensionnement suit les modèles, la mémoire, les utilisateurs, les pics et le délai attendu. Une seule machine convient à certains usages de PME, pas à tous. Le coût complet inclut énergie, refroidissement, garantie, sauvegardes, exploitation et renouvellement.

Installé, expliqué, maintenu

Le périmètre peut couvrir installation, intégration, formation et contrat de maintenance. Chaque tâche (mises à jour, correctifs, sauvegardes, alertes, accès à distance) a un responsable. Pas de surveillance continue sans niveau de service convenu.

Questions fréquentes

Quel matériel faut-il ?

Un serveur avec carte graphique (GPU) adapté aux modèles, au contexte, aux utilisateurs simultanés et au délai attendu. Une tour suffit parfois ; d’autres usages demandent plus de mémoire ou plusieurs accélérateurs. On mesure avant de dimensionner.

Quels modèles peut-on faire tourner ?

Les modèles récents à poids ouverts : modèles de langage pour le texte et les documents, transcription, synthèse vocale, génération d’images. On vérifie les licences pour l’usage commercial avant d’installer quoi que ce soit.

Est-ce aussi bon que ChatGPT ?

Pour une tâche cadrée, un modèle local peut atteindre le seuil attendu, à vérifier sur un jeu d’essai représentatif. Si la qualité, le délai ou le coût ne suivent pas, une architecture cloud ou hybride peut être préférable.

Qui assure la maintenance ?

C’est fixé au contrat : équipe interne, ARCKONE ou rôles partagés. Mises à jour, correctifs, sauvegardes, surveillance et délais d’intervention y sont inclus explicitement, pas supposés.

Et le RGPD ?

Le local peut réduire les transferts si tout le flux est configuré ainsi. Journaux, télémétrie, sauvegardes, accès de maintenance, outils connectés et mesures de sécurité restent à documenter. Le matériel ne garantit pas la conformité au RGPD.

On cadre ça en 20 minutes.

Un échange suffit pour savoir si le sujet vaut un vrai chantier.

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