Un LLM privé pour vos fichiers les plus confidentiels.
Contrats, dossiers du personnel, code source, chiffres avant publication : ce sont justement les documents qu’on n’a pas le droit de coller dans une IA grand public. On installe un modèle de langage sur vos serveurs ou dans un cloud européen, et ces fichiers peuvent enfin passer par lui.
Avec un service d’IA public
- Vos requêtes et vos fichiers sont traités sur les serveurs du fournisseur.
- Les conditions de conservation et d’usage, c’est lui qui les change.
- Impossible de vérifier ce qui est gardé, ni combien de temps.
- Les documents sensibles restent interdits dans tous les outils d’IA.
Avec votre LLM privé
- Il tourne sur vos serveurs ou dans un cloud européen que vous choisissez.
- Vous choisissez le modèle, sa version et quand il change.
- Chaque requête est tracée chez vous, selon votre politique.
- Contrats et dossiers RH peuvent y passer aussi.
Qu’est-ce qu’un LLM privé ?
Un LLM privé est un grand modèle de langage qui tourne dans un environnement que vous contrôlez : vos serveurs, un cloud privé ou une instance dédiée en Europe. Requêtes, documents et réponses restent dans ce périmètre et n’entraînent jamais le modèle de quelqu’un d’autre. En LLM local comme en IA on premise, vous choisissez le modèle, sa version et qui peut y accéder.
Le LLM local, installé dans vos locaux, en est la forme la plus stricte : le modèle tourne dans votre salle serveur, et peut même fonctionner sans aucune connexion à Internet. Le cloud privé est souvent le meilleur équilibre : des ressources dédiées dans une région européenne, le matériel géré par quelqu’un d’autre.
Les modèles viennent de familles à poids ouverts comme Mistral, Llama ou Qwen, et on vérifie chaque licence pour votre usage. On ne cite aucun score de banc d’essai. Les modèles candidats passent sur vos propres tâches, vous voyez les résultats, et on recommande le plus petit qui fait bien le travail.
API publique, API hébergée en Europe, cloud privé ou vos serveurs : où faire tourner votre LLM ?
Quatre façons de faire tourner un modèle de langage, de la plus pratique à la plus maîtrisée. La bonne dépend de ce que vos données autorisent.
| Critère | API d’IA publique | API hébergée en Europe | Cloud privé (UE) | Sur vos serveurs |
|---|---|---|---|---|
| Où vos données sont traitées | Chez le fournisseur, parfois hors UE | Chez le fournisseur, dans l’UE | Ressources dédiées dans une région de l’UE | Dans votre propre salle serveur |
| Qui peut y accéder | Le fournisseur, selon ses conditions | Le fournisseur, selon ses conditions | Vous et votre hébergeur | Vous seul |
| Choix du modèle | Le catalogue du fournisseur | Le catalogue du fournisseur | Tout modèle à poids ouverts | Tout modèle à poids ouverts |
| Fonctionne sans Internet | Non | Non | Non | Oui, si besoin |
| Comportement des coûts | Paiement à l’usage | Paiement à l’usage | Capacité réservée, au mois | Matériel à l’achat, puis coûts d’exploitation |
| Idéal pour | Données non sensibles, démarrage rapide | La plupart des données d’entreprise | Données sensibles, usage régulier | Données réglementées ou confidentielles |
Ce que votre équipe sécurité peut vérifier elle-même.
Sécurité et donnéesLe périmètre est écrit.
Les règles réseau disent exactement ce qui peut sortir, et votre équipe peut les tester.
Aucun entraînement sur vos données.
Le modèle est utilisé tel quel, ou ajusté pour vous seul, et le résultat vous appartient.
Les traces restent chez vous.
Chaque requête et chaque réponse sont traçables, selon la durée de conservation que vous décidez.
Vos droits d’accès, respectés.
À travers l’IA, chacun n’atteint que les documents qu’il pouvait déjà ouvrir.
Documenté pour votre DPO.
Flux de données, hébergement, conservation et obligations de l’AI Act sont rédigés pour revue avant la mise en service.
Le travail confidentiel que vos équipes peuvent maintenant confier à une IA.
Six cas types. La confidentialité tenait l’IA à l’écart de chacun d’eux ; une fois le modèle chez vous, ce sont souvent eux qui ont le plus à y gagner.
Analyse de contrats
AvantLes juristes lisent chaque clause à la main, parce qu’un contrat ne part pas vers un service public.
AprèsLe modèle signale les clauses inhabituelles et les manques, sur vos serveurs, et un juriste tranche.
Dossiers RH
AvantLes RH répondent à la main aux mêmes questions de règlement, en gardant les données du personnel loin de toute IA.
AprèsUn assistant répond à partir de vos règles et de vos dossiers, dans les droits de chacun.
Code source
AvantLes développeurs ont pour consigne de ne pas coller de code dans les outils d’IA, alors ils se passent d’aide.
AprèsUn assistant de code tourne dans votre réseau, sur vos dépôts, sans rien envoyer dehors.
Recherche et brevets
AvantLes notes et brouillons de R&D restent hors de tout outil d’IA, parce qu’une fuite coûterait l’avance.
AprèsLes chercheurs interrogent, résument et comparent leurs travaux avec un modèle qui ne quitte jamais le labo.
Finance avant publication
AvantLes chiffres sous embargo passent entre quelques mains, sans aide et sans droit à l’erreur.
AprèsBrouillons, contrôles et commentaires sont préparés par le modèle, dans le périmètre de la finance.
Dossiers du secteur public
AvantLes dossiers d’usagers et les notes internes ne peuvent pas partir vers un service hors de votre contrôle.
AprèsLes agents rédigent leurs réponses et retrouvent les décisions passées avec une IA hébergée sous votre juridiction.
Du périmètre aux premiers utilisateurs, étape par étape.
Semaine 1
Fixer le périmètre
Quelles données, quels utilisateurs, où le modèle doit tourner, et ce qu’exigent la loi et vos propres règles. La semaine se termine par un périmètre écrit et un prix ferme.
Semaines 2 à 3
Tester les modèles sur vos tâches
Des modèles à poids ouverts candidats passent sur un lot de vos vraies tâches. Vous voyez les résultats côte à côte, et vous choisissez.
Semaines 3 à 5
Installer et connecter
Le modèle est déployé sur vos serveurs ou votre cloud privé, relié à votre authentification et à vos documents. S’il faut acheter du matériel, sa livraison donne le rythme.
Semaine 6
Ouvrir à vos équipes
Un premier groupe l’utilise, avec un suivi de la qualité, de la charge et des usages, puis le cercle s’élargit.
L’endroit où tourne le modèle fait l’essentiel du prix.
Votre propre matériel, un cloud privé ou une instance dédiée dans l’UE : c’est ce choix qui pèse le plus. Le reste dépend du nombre d’utilisateurs et de l’usage. Le prix est fixé par écrit une fois le périmètre arrêté, avant toute installation.
Voir les fourchettes du marché dans le guide des prix d’un agent IA- 01L’hébergement : votre propre matériel, un cloud privé ou une instance dédiée dans l’UE.
- 02La taille du modèle, qui fixe la puissance de calcul nécessaire.
- 03Le nombre d’utilisateurs, et combien l’utilisent en même temps.
- 04Les documents et les systèmes auxquels il faut le relier.
- 05Les exigences de sécurité, de traçabilité et de certification de votre secteur.
- 06Qui l’exploite et le met à jour une fois en service.
LLM privé : les questions qu’on nous pose
Un LLM privé est-il aussi bon que les grands modèles publics ?
Tout dépend de la tâche. Pour résumer, extraire, rédiger et répondre à partir de vos documents, les modèles à poids ouverts suffisent souvent largement. Pour le raisonnement le plus difficile, les plus grands modèles en cloud peuvent garder une avance. On teste sur vos cas avant de recommander, et un mélange des deux reste possible.
Quel matériel faut-il pour un LLM local ?
Cela dépend de la taille du modèle et du nombre d’utilisateurs simultanés. Un petit modèle tourne sur un seul serveur équipé d’une carte graphique ; les plus grands en demandent davantage. On dimensionne le matériel à partir de votre charge réelle, ou on propose un cloud privé si l’achat ne se justifie pas.
Quels modèles déployez-vous ?
Des familles à poids ouverts comme Mistral, Llama et Qwen, entre autres. On choisit selon vos tâches, vos langues et les conditions de licence, qui diffèrent d’un modèle à l’autre et sont vérifiées pour votre usage avant toute installation.
Le modèle peut-il fonctionner sans connexion à Internet ?
Oui. Une installation sur vos serveurs peut tourner entièrement déconnectée d’Internet, ce qui convient aux environnements les plus sensibles. Les mises à jour du modèle ou du logiciel passent alors par une procédure contrôlée, relue et validée par votre équipe.
Un LLM privé nous rend-il conformes au RGPD et à l’AI Act ?
Il retire une grande part du risque, puisque les données ne sortent plus de votre contrôle. La conformité dépend aussi de la finalité, de la durée de conservation et de l’information des personnes. On documente l’ensemble pour que votre DPO puisse le relire et le valider.
Peut-on commencer dans le cloud et rapatrier le modèle plus tard ?
Oui. La couche applicative est construite pour que le modèle puisse changer d’endroit sans rien réécrire. Un parcours courant consiste à démarrer dans un cloud privé européen pour prouver la valeur, puis à rapatrier le modèle une fois l’usage connu.
Souvent construits ensemble
- Assistant sur vos documents Pour interroger vos documents avec votre modèle privé.
- Agents IA Pour confier de vraies tâches à votre modèle privé.
- Intégration IA Pour l’amener dans les outils de vos équipes.
- L’IA souveraine, expliquée Ce que recouvre le terme, et ce qu’il demande en pratique.
- L’AI Act en entreprise Ce que le règlement attend de vos systèmes d’IA.
- Gouvernance de l’IA Qui décide des données et des usages autorisés pour le modèle.
- IA et RGPD Ce que le RGPD demande à l’entreprise qui utilise l’IA, article par article.
Quels documents oseriez-vous enfin confier à une IA ?
Dites-nous quelles données doivent rester privées et où elles se trouvent aujourd’hui. Sous un jour ouvré, on revient vers vous avec le déploiement qu’on recommanderait. Le premier audit de 30 minutes est gratuit.