Cloud & on-prem
Vos systèmes IA déployés là où vos contraintes l'exigent, jusque dans votre infrastructure, sans que vos données n'en sortent.
La souveraineté n'est pas une option pour tout le monde. Je déploie sur votre cloud quand la vitesse prime, et directement dans votre infrastructure quand vos données ne doivent jamais sortir. Modèles open-source privés, hébergement UE: c'est votre périmètre qui décide.
Repères
on-prem
modèles privés dans votre infra
UE
hébergement souverain possible
0
donnée hors de votre périmètre, par conception
Ce que je construis
Déploiement cloud
Mise en production scalable et monitorée sur votre cloud (AWS, GCP, Azure, Vercel), avec CI/CD et coûts maîtrisés.
AWS · GCP · Vercel · CI/CD
On-prem & modèles privés
Des modèles open-source déployés dans votre infrastructure: vos données ne quittent jamais votre périmètre.
On-prem · Open-source · Souveraineté · Sécurité
Industrialisation (MLOps)
Versioning, monitoring, mises à jour sans coupure: un système d'IA qu'on exploite sereinement dans la durée.
MLOps · Monitoring · Zero-downtime
La promesse
Vos données restent chez vous.
Avant, après
Des données qui doivent transiter par un cloud tiers
Des modèles privés dans votre infrastructure
Un POC qui tourne sur un laptop
Un système déployé, scalable et monitoré
La stack
Docker
AWS
GCP
Azure
Ollama
vLLM
Terraform
Vercel
Questions franches
Mes données peuvent-elles rester entièrement en interne ?
Oui. Je déploie des modèles open-source directement dans votre infrastructure: rien ne sort de votre périmètre, ni les documents, ni les questions posées. On arbitre ensemble coût, performance et souveraineté.
Un modèle privé vaut-il GPT ou Claude ?
Pour beaucoup de tâches ciblées, oui: classification, extraction, RAG sur un domaine précis. Pour le raisonnement complexe, les grands modèles gardent l'avantage. C'est un arbitrage qu'on mesure sur vos données, pas une croyance.
L'IA est-elle compatible avec le RGPD ?
Oui, à condition de choisir la bonne architecture: hébergement UE, modèles privés, accords de traitement des données. Chez moi, c'est un critère de conception dès le premier jour, pas une contrainte qu'on découvre à la fin.
Quelle infrastructure faut-il pour de l'on-prem ?
Moins qu'on ne le croit: un serveur avec GPU suffit souvent pour un RAG ou de la classification à l'échelle d'une équipe. Je dimensionne selon vos volumes réels, et le cloud UE reste l'alternative quand l'investissement ne se justifie pas.
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