Inférence d'IA locale à l'intérieur de votre périmètre
Pour les petites équipes comme pour les grandes entreprises : vos modèles, votre matériel et vos données.
Les coûts API augmentent avec chaque utilisateur et chaque jeton. Nous concevons et exploitons l’inférence locale sur des clusters GPU sur site et sur les appareils Apple Silicon déjà disponibles. Le coût total et le seuil de rentabilité sont calculés avant tout achat de matériel.
Ce que nous prenons en charge
Économie d'inférence et modélisation du TCO
Nous commençons par une analyse économique vérifiable.
- Profilage du volume de jetons et analyse de la charge de travail au sein de vos équipes
- Modèle TCO : dépenses API par rapport à l'amortissement du cluster, seuil de rentabilité, sensibilité à la croissance
- Sélection des modèles selon le niveau de qualité requis, entre modèles à poids ouverts et API avancées
Plateformes d'inférence sur site
Clusters de production dans votre périmètre réseau, y compris dans des environnements isolés.
- Conception et déploiement de clusters GPU (vLLM/SGLang service, quantification, traitement par lots)
- Modèles à poids ouverts évalués sur vos tâches réelles
- Kubernetes ou bare metal, observabilité, mise à l'échelle automatique, runbooks d'astreinte
Inférence en périphérie sur vos appareils existants
Nous exploitons le matériel déjà disponible lorsque ses performances et son coût sont adaptés.
- Inférence locale sur les appareils Apple Silicon des collaborateurs avec MLX et mémoire unifiée
- Clusters équipés de RTX 3090 ou 5090 lorsque leur rapport coût-performance est adapté
- Routage entre appareils, cluster interne et API de modèles avancés
Sécurité, conformité et opérations
L'inférence locale nécessite une exploitation continue, pas une installation ponctuelle.
- Les données ne quittent jamais le périmètre : isolation, contrôle d'accès, pistes d'audit
- Mises à jour du modèle, portes de régression d'évaluation, planification des capacités
- Transfert à votre équipe ou exploitation continue au forfait mensuel
Questions fréquemment posées
Quand l'inférence locale est-elle réellement rentable ?
Lorsque l'utilisation est stable et que le nombre de sièges augmente. Le modèle typique : une équipe dépense cinq à sept chiffres par an en API par jeton pour les charges de travail que les modèles à pondération ouverte gèrent avec la qualité requise. Un cluster acheté une fois s'amortit au fil des années ; notre évaluation indique votre seuil de rentabilité en semaines de données d'utilisation, et non en opinions.
Quels modèles peuvent fonctionner à l'intérieur de notre périmètre ?
Familles actuelles de poids ouverts (Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral et autres) dans des tailles allant de la périphérie à la qualité des centres de données. Nous comparons les candidats par rapport à vos tâches réelles et à votre barre de qualité avant de recommander du matériel.
Apple Silicon est-il une plateforme d'inférence sérieuse ?
Pour de nombreuses charges de travail, oui. La mémoire unifiée sur les machines de la série M exécute localement des modèles étonnamment volumineux, et votre équipe possède déjà le matériel. Nous déployons l'inférence basée sur MLX sur les appareils des employés pour les tâches tolérantes à la latence et critiques pour la confidentialité, avec une lourde charge partagée sur le cluster.
GPU grand public comme RTX 3090/5090 en production, vraiment ?
Oui, lorsque le profil de charge le permet. Pour certains modèles de taille moyenne, un cluster grand public réduit fortement le coût par jeton. Nous tenons toutefois compte des limites, notamment l'absence de NVLink et la quantité de VRAM par carte, et recommandons du matériel de centre de données lorsque c'est nécessaire.
Qu'en est-il de la confidentialité et de la conformité des données ?
La confidentialité est souvent la principale raison de passer à l’inférence locale. Les requêtes, documents et résultats restent dans votre réseau; les environnements isolés sont également possibles. La conception inclut isolation, contrôle d’accès et journaux d’audit.
Pouvons-nous combiner l'inférence locale avec des API de modèles avancés ?
Oui. Les modèles locaux traitent la majorité des requêtes et les API externes les tâches les plus difficiles. La couche de routage choisit le niveau le moins coûteux qui atteint la qualité requise.
Comment démarre la mission et combien coûte-t-elle ?
Le travail commence par une étude économique à périmètre fixe fondée sur vos données d’usage. Vous recevez le modèle de coût total, la recommandation matérielle et le plan de déploiement. La réalisation fait ensuite l’objet d’un prix fixe; l’exploitation continue peut être organisée au forfait mensuel.
Qui exploite le cluster par la suite ?
Votre choix : nous documentons tout et le remettons à votre équipe, ou nous continuons à l'exploiter sous un forfait, y compris les mises à jour de modèles et les portes d'évaluation.
Évaluez la rentabilité avant d'acheter du matériel
Envoyez une note sur vos charges de travail et vos dépenses API actuelles : nous vous répondons dans un délai d'un jour ouvrable sous la forme d'une évaluation et d'un prix fixe.
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