Qu'est-ce qu'un LLM local ?
Un LLM local (Large Language Model) est un modèle d'intelligence artificielle générative installé et exécuté directement dans votre infrastructure : serveur dédié, cluster GPU ou machine virtuelle on-premise. Contrairement aux solutions cloud, aucune donnée ne transite par un service tiers. L'ensemble de l'inférence — c'est-à-dire le traitement des requêtes et la génération des réponses — se déroule au sein de votre réseau local.
Cette approche répond à un besoin croissant des entreprises qui souhaitent exploiter la puissance des modèles de langage tout en conservant une maîtrise totale de leurs données. Dans des secteurs comme le juridique, la santé, la défense ou les services publics, l'externalisation des données vers un cloud américain n'est tout simplement pas une option.
Les technologies que nous déployons
La plateforme Mon IA & Moi s'appuie sur des technologies open source éprouvées pour l'inférence locale :
- Ollama — Serveur d'inférence simplifié qui permet d'exécuter des modèles open source (Llama, Mistral, Qwen, Gemma) en quelques commandes. Idéal pour des déploiements rapides et une gestion facilitée des modèles.
- vLLM — Moteur d'inférence haute performance avec gestion avancée de la mémoire GPU (PagedAttention). Conçu pour les environnements de production à fort débit, avec support du batching continu.
Ces outils supportent une large gamme de modèles open source, du Mistral 7B au Llama 3.1 405B, en passant par Qwen 2.5, Gemma 2 ou DeepSeek. Nous vous aidons à choisir le modèle adapté à votre cas d'usage et à votre matériel.
Quel matériel est nécessaire ?
Le déploiement d'un LLM en local nécessite un investissement en matériel GPU. Les besoins varient selon la taille du modèle visé :
- Modèles 7B-14B (Mistral, Llama 3.1 8B) : une carte GPU avec 16 Go de VRAM suffit (NVIDIA RTX 4090, A4000). Budget matériel : 2 000 à 5 000 euros.
- Modèles 30B-70B (Llama 3.1 70B, Qwen 72B) : nécessitent 48 à 80 Go de VRAM. Cartes professionnelles NVIDIA A100, H100 ou configuration multi-GPU. Budget : 10 000 à 30 000 euros.
- Modèles 100B+ : clusters multi-GPU dédiés. Solution réservée aux organisations avec des besoins spécifiques et des équipes techniques internes.
Nous vous accompagnons dans le dimensionnement précis de votre infrastructure, en tenant compte du nombre d'utilisateurs simultanés, de la longueur des contextes et de vos exigences de latence.
Les avantages du LLM local
- Souveraineté totale des données — Aucune information ne quitte votre infrastructure. Conformité RGPD native, pas de risque de fuite vers un prestataire cloud.
- Aucun coût par token — Une fois le matériel acquis, l'inférence est gratuite. Pas de facture surprise liée au volume d'utilisation.
- Latence maîtrisée — L'inférence se fait sur votre réseau local, sans dépendance à la bande passante internet. Temps de réponse stables et prévisibles.
- Indépendance vis-à-vis des fournisseurs — Pas de vendor lock-in. Vous changez de modèle quand vous le souhaitez, sans migration complexe.
- Fonctionnement hors ligne — L'IA continue de fonctionner même en cas de coupure internet.
Les limites à connaître
Le déploiement local n'est pas exempt de contraintes. Il est important de les anticiper :
- Investissement matériel initial — L'achat de GPU professionnels représente un budget significatif, même si le retour sur investissement est rapide à l'échelle d'une équipe.
- Contraintes de taille de modèle — Votre matériel détermine les modèles que vous pouvez faire tourner. Les modèles les plus performants (100B+) nécessitent un investissement conséquent.
- Maintenance technique — L'infrastructure nécessite une supervision : mises à jour des modèles, gestion des GPU, monitoring des performances.
Comment nous vous accompagnons
Déployer un LLM en local ne se résume pas à installer un logiciel. Notre accompagnement couvre l'ensemble du processus :
- Audit et dimensionnement — Analyse de vos besoins, recommandation matérielle, estimation des performances attendues.
- Installation et configuration — Déploiement d'Ollama ou vLLM sur votre infrastructure, configuration réseau, sécurisation des accès.
- Sélection des modèles — Choix du ou des modèles adaptés à vos cas d'usage (génération de texte, analyse documentaire, synthèse, traduction).
- Intégration plateforme — Connexion avec la plateforme Mon IA & Moi pour la gouvernance, les contextes métier et la gestion des droits.
- Formation et transfert — Formation de vos équipes techniques et utilisateurs finaux. Documentation complète.
À qui s'adresse le déploiement local ?
Le LLM local est particulièrement adapté aux organisations qui :
- Manipulent des données sensibles ou confidentielles (juridique, santé, défense, finance)
- Souhaitent maîtriser intégralement leur infrastructure IA
- Ont un volume d'utilisation suffisant pour rentabiliser l'investissement matériel
- Disposent d'un environnement technique capable d'héberger un serveur GPU
- Veulent une IA souveraine, indépendante des GAFAM
Vous pouvez également combiner le déploiement local avec d'autres modes. Consultez notre comparatif des solutions pour identifier la meilleure approche pour votre organisation.