Infrastructure IA
LLM en local : une nécessité pour garantir souveraineté, confidentialité et robustesse des données
L’histoire du LLM en local : d’un risque majeur vers un modèle souverain
Intelligence artificielle, maintenant omniprésente et nécessaire
L’intelligence artificielle générative impose aujourd’hui sa puissance via les LLM (Large Language Models). Ces modèles révolutionnent la réduction, l’analyse linguistique et bien d’autres tâches des entreprises.
L’intelligence artificielle générative impose aujourd’hui sa puissance via les LLM (Large Language Models). Ces modèles révolutionnent la réduction, l’analyse linguistique et bien d’autres tâches des entreprises modernes.
Dans le développement rapide qui observe, les outils comme GitHub Copilot transforment le travail des développeurs, et l’on constate une fusion toujours plus importante du LLM et des workflows d’entreprise.
Les limites des LLM propriétaires avant 2023
Jusqu’en 2023, et malgré le bon de certains projets forts, les LLM libres et propriétaires, tels que Alpaca ou d’autres modèles open-source, ne se sont pas imposés des ténors privés.
Limites des LLM propriétaires
Novembre 2022
ChatGPT par le groupe OpenAI crée la sensation
Février 2023
LLaMA lancé par le groupe Meta
Mars 2023
DeepSeek, développé entièrement en Chine
Juillet 2023
Code Llama (Ancêtre d’OpenDevin)
Les contraintes matérielles : pourquoi un LLM nécessite autant de ressources ?
Les LLM open source sont prometteurs mais leur déploiement reste exigeant en ressources.
Pourquoi les stations « IA » grand public ne suffisent pas ?
-
RAM limitée (maximum < 32 Go)
-
GPU insuffisant (8-16 Go de vRAM)
-
Puissance CPU sous-dimensionnée
-
Coûts élevés pour un résultat inadéquat
Deux solutions existantes… mais aucune adaptée aux PME
Solution individuelle (3 000-5 000 €)
-
Qualité faible, lente, non scalable
Solution dédiée (80 000-4 800 000 €)
-
Équipements et infrastructures très coûteuses
-
Trop complexe pour une équipe de 20-40 utilisateurs
L’évolution du matériel GPU : la vRAM rend les LLM locaux accessibles
Le duo d’une IA performante n’est plus seulement le nombre de GPU, mais la quantité de vRAM.
Évolution des besoins
32 GPU
H.100 à 80 Go = modèle 200B
2 GPU
L40 à 48 Go = modèle 100B
1 GPU
L40 à 48 Go = modèle 50B
Notre solution : un serveur IA pensé pour les équipes de 10 à 100 personnes
Des solutions locales performantes adaptées aux besoins réels des PME et ETI.
Architecture serveur optimale
-
Serveurs multi-GPU optimisés avec liaison NVLink
-
Architecture décentralisée pour 10 à 100 utilisateurs simultanés
-
Investissement maîtrisé entre 5 000 et 80 000 €
-
Support technique et accompagnement personnalisé
L’Accès Direct à la
puissance de Calcul IA.
Simulez votre configuration, estimez votre budget et démarrez un échange avec notre équipe technique. Nous vous aiderons à trouver le meilleur ratio performance / prix pour vos usages.
