Rédaction BtoB leaders 
Les API des grands fournisseurs d’IA comme OpenAI (ChatGPT) ou Anthropic (Claude) donnent un accès simple et intuitif aux modèles de langage les plus performants. Mais certaines entreprises, par souci de confidentialité ou d’indépendance, préfèrent héberger leurs propres modèles en interne.
Les progrès des solutions open source comme Llama 2 ou Mistral rendent cette approche de plus en plus accessible. Est-ce vraiment envisageable pour votre entreprise ? Tour d’horizon des prérequis et des avantages.
Faire tourner un modèle IA en interne : de quoi parle-t-on, exactement ?
Le self-hosting désigne l’approche qui consiste à installer et exécuter un modèle de langage directement sur ses propres serveurs ou machines, plutôt que de passer par les API des grands fournisseurs comme OpenAI ou Anthropic.
Concrètement, l’entreprise télécharge le modèle open source (comme Llama 2, Deep Seek ou Mistral), l’installe sur son infrastructure et peut l’utiliser sans connexion internet.
Cette approche diffère des solutions API classiques où chaque requête est envoyée aux serveurs du fournisseur. Avec un modèle en interne, tous les calculs sont effectués localement, ce qui permet de garder un contrôle total sur les données et les performances.
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Les modèles open source ont fait d’énormes progrès. S’ils n’égalent pas encore les performances des modèles propriétaires les plus avancés, ils offrent déjà des capacités suffisantes pour de nombreux cas d’usage business : rédaction de contenus, analyse de documents, assistance au support client, etc.
Il existe différents niveaux de self-hosting, du plus simple (installation sur un PC puissant) au plus complexe (déploiement sur un cluster de serveurs). Le choix dépend des besoins en performance et du volume de requêtes à traiter.
Pourquoi faire tourner un modèle IA en interne ?
Le self-hosting répond d’abord à des enjeux de confidentialité. Les données traitées ne quittent jamais l’infrastructure de l’entreprise, contrairement aux API où chaque requête transite par les serveurs du fournisseur. Cette approche est particulièrement pertinente pour les données sensibles (informations clients, documents internes, propriété intellectuelle…).
Le modèle local donne également une indépendance totale vis-à-vis des fournisseurs. Plus de risque de changement tarifaire inattendu, de modification des conditions d’utilisation ou même d’indisponibilité des serveurs. L’entreprise maîtrise ses coûts puisqu’elle paie uniquement l’infrastructure nécessaire pour faire tourner le modèle.
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Côté latence, il n’y a aucun besoin d’aller-retour vers des serveurs distants. Les réponses sont donc (généralement) plus rapides. Cette réactivité devient décisive pour certains cas d’usage comme l’assistance en temps réel des clients ou l’analyse de documents à la volée.
Le self-hosting permet aussi de personnaliser le modèle selon ses besoins. L’entreprise peut le fine-tuner sur ses propres données, ajuster ses paramètres de génération ou même le spécialiser sur certaines tâches métier.
Enfin, cette approche permet une visibilité totale sur les performances du modèle. L’entreprise peut monitorer précisément son utilisation des ressources et optimiser son infrastructure en conséquence.
De quoi a-t-on besoin pour faire tourner un modèle IA en interne ?
Les besoins en infrastructure dépendent directement de la taille du modèle choisi. Les modèles les plus légers (7B) nécessitent environ 16 GB de RAM, quand les plus grands (70B) exigent plus de 140 GB. Les GPU modernes de type NVIDIA RTX 4090 suffisent pour les modèles compacts.
La puissance de calcul requise va également changer selon le nombre d’utilisateurs simultanés. Un PC puissant peut gérer quelques requêtes en parallèle, mais un usage intensif nécessite des serveurs dédiés, voire un cluster pour les grands modèles. Le temps de réponse se dégrade rapidement si l’infrastructure est sous-dimensionnée.
Pour ce qui est de l’expertise, l’installation et la maintenance d’un modèle IA exigent des compétences en Python, en administration système et en optimisation de modèles. Le déploiement sur un cluster demande aussi une maîtrise des architectures distribuées.
Enfin, pour le stockage, les modèles de langage pèsent plusieurs dizaines de gigaoctets, auxquels s’ajoutent les données d’entraînement pour le fine-tuning. Un système de sauvegarde robuste est donc nécessaire pour sécuriser cet investissement.
