Cloud & on-prem

Vos systèmes IA déployés là où vos contraintes l'exigent, jusque dans votre infrastructure. L'agent agit sur vos outils, et quand le modèle et le serveur MCP tournent dans votre périmètre, aucune donnée n'en sort.

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 et serveur MCP dans votre infra

UE

hébergement souverain, hors Cloud Act US

0

donnée hors de votre périmètre, par conception

Cloud & on-prem

Ce que je construis

01

Serveur MCP souverain

Vos CRM, e-mails, bases et outils branchés à l'agent via un serveur MCP qui tourne chez vous ou sur un cloud UE. Couplé à un modèle privé ou hébergé en UE, l'agent lit, décide et exécute sur place : ni vos documents ni vos requêtes ne partent chez un tiers. Je cadre avec vous où doit tourner le modèle pour que la promesse tienne vraiment.

MCP · On-prem · Souveraineté · Cloud UE

02

On-prem & modèles privés

Des modèles open-source déployés dans votre infrastructure : vos données ne quittent jamais votre périmètre, ni pour répondre, ni pour agir, ni pour entraîner quoi que ce soit.

On-prem · Open-source · Modèles privés · Sécurité

03

Déploiement UE & industrialisation

Mise en production scalable et monitorée sur un cloud UE ou votre cloud (AWS, GCP, Azure, Vercel), avec CI/CD, versioning et mises à jour sans coupure. Je vérifie où tournent vraiment vos modèles, pas seulement le logo sur la facture.

Cloud UE · CI/CD · MLOps · Zero-downtime

La promesse

Vos données restent chez vous, même quand l'agent agit.

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Avant, après

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La stack

Docker

AWS

GCP

Azure

Ollama

vLLM

Terraform

Vercel

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Questions franches

01

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.

02

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.

03

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.

04

Un modèle européen suffit-il pour être souverain ?

Pas toujours. Beaucoup de modèles, y compris européens, tournent sur des clouds américains type Azure et retombent alors sous le Cloud Act US : en théorie, une autorité américaine peut y demander l'accès. La vraie souveraineté se joue sur l'endroit où tournent le modèle ET le serveur MCP qui agit sur vos outils. Je vérifie ce point avant de vous conseiller, et je bascule sur du cloud UE ou de l'on-prem quand vos données l'exigent.

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