Une IA installée chez toi : aucune donnée ne sort de l’entreprise
On installe un modèle d’IA ouvert sur un serveur que tu contrôles, en Europe ou dans tes locaux, et on le branche à tes outils comme n’importe quelle IA en ligne.
- Étape 1 L’usage est défini RésumerClasserExtraireConverser
- Étape 2 Le bon modèle est choisi Un modèle ouvert, adapté à cet usage
- Étape 3 Il est installé chez toi Sur un serveur en Europe ou dans tes locaux
- Étape 4 Tes outils s’y branchent Automatisations et assistants, comme avec ChatGPT
- Étape 5 Sa qualité est testée Comparée aux modèles en ligne, puis surveillée
Contexte et enjeux
Le problème de départ
Un cabinet d’avocats, un laboratoire, un industriel sous secret défense, une collectivité : tous veulent utiliser l’IA sur leurs documents. Aucun n’a le droit de les envoyer à un service américain.
Résultat : ils n’utilisent rien. Ou pire, leurs salariés utilisent ChatGPT en cachette, avec des données confidentielles.
La solution déployée
Ce qu’on a construit, étape par étape
- 01
On choisit le modèle selon l’usage : résumer, classer, extraire, converser (Mistral, Llama, Qwen ou Gemma).
- 02
On dimensionne le serveur, avec ou sans carte graphique, en Europe ou dans tes locaux.
- 03
On installe le modèle et on ouvre un point d’accès compatible avec les outils du marché : tes automatisations et tes assistants s’y branchent comme sur ChatGPT.
- 04
On teste sa qualité par rapport aux modèles en ligne, puis on surveille son fonctionnement.
- 05
Quand un modèle en ligne reste nécessaire, on choisit un fournisseur européen ou une offre qui s’engage par contrat à ne pas conserver les données.
- Serveur dédié ou VPS avec carte graphique
- Ollama ou vLLM
- Mistral, Llama, Qwen, Gemma
- Coolify
- Docker
Résultats et impacts
Ce que ça a changé
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Aucune donnée ne sort
Les documents restent sur un serveur que tu contrôles.
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L’IA enfin accessible aux métiers sensibles
Assistants documentaires et automatisations IA deviennent possibles.
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Fini l’IA utilisée en cachette
Les équipes ont enfin un outil autorisé pour travailler avec l’IA.
Comme souvent, ce déploiement s’inscrit dans un accompagnement plus large : une mission de conseil pour choisir les bons chantiers, et une formation des équipes, en ligne ou en présentiel, pour qu’elles s’approprient l’outil.
