Les données ne peuvent pas quitter l'entreprise
Les LLM généralistes fonctionnent dans le cloud du fournisseur : documents, données clients et savoir-faire doivent y être envoyés, ce que votre règlement, vos clients ou le RGPD interdisent.
IA on-premise
L'IA sur vos serveurs : vos données restent hors du cloud et le coût n'augmente pas à chaque requête
L'IA on-premise de Coblit est le déploiement d'un système d'IA entièrement sur les serveurs et les ressources du client, sans aucun transfert de données vers le cloud. Au lieu d'un LLM généraliste, nous construisons un modèle de domaine privé et dédié, entraîné pour une tâche précise de l'entreprise. Sur les tâches pour lesquelles il est entraîné, il atteint selon les études internes de Coblit 95 à 100 % de précision et répond en 100 ms environ, pour un coût fixe et non facturé au token.
- 95–100 %
- de précision sur les tâches pour lesquelles le modèle est entraîné (LLM généraliste : 60–70 %, études internes de Coblit)
- ~100 ms
- de temps de réponse du modèle de domaine, contre 2 à 3 s pour un LLM généraliste
- coût fixe
- au lieu d'une facturation au token : la marge ne baisse pas quand le volume augmente
- 100 % on-premise
- le modèle fonctionne sur les serveurs du client, sans transfert de données vers le cloud
Pour qui
- Les entreprises qui ne peuvent pas envoyer leurs données vers le cloud ni vers une IA publique
- Santé et pharmacie
- Droit, finance et secteur public
- Agences d'emploi et RH qui traitent des données de candidats
- Les entreprises qui bâtissent des produits et processus sur l'IA et pour qui la marge compte
- Les entreprises qui prennent des milliers de décisions répétitives par jour (classification, extraction, scoring)
Problème
Ce qui vous coûte le plus aujourd’hui
La facture de tokens grimpe avec le volume
Un LLM généraliste facture chaque requête. Plus l'IA traite de processus et de clients, plus le coût est élevé et imprévisible, et plus la marge d'un produit basé sur l'IA se réduit.
Des réponses avec erreurs et hallucinations
Selon les études internes de Coblit, un LLM généraliste donne la bonne réponse dans 60 à 70 % des cas sur des tâches ciblées de l'entreprise et peut inventer une réponse : chaque résultat doit être vérifié.
Attendre 2 à 3 secondes une réponse
La latence d'un modèle dans le cloud ralentit les processus qui comptent des milliers de décisions et le service client en temps réel.
Comment ça marche
Trois étapes vers le résultat
- Analyse des données et de la tâche.Nous examinons les données de l'entreprise et la tâche que l'IA doit accomplir (classification de documents, extraction de données, scoring) et fixons la façon de mesurer la précision.
- Un modèle de domaine privé et dédié.Nous construisons un modèle de domaine entraîné sur les données du client pour cette seule tâche, au lieu d'utiliser un LLM généraliste pour tout.
- Déploiement sur les serveurs du client.Les spécialistes de Coblit mettent en service le système d'IA entièrement on-premise, sur les ressources et serveurs de l'entreprise, avec contrôle d'accès et journaux d'utilisation : les données ne partent pas dans le cloud.
- Maintenance et évolution.Nous surveillons le modèle, le réentraînons sur de nouvelles données et étendons le système à d'autres tâches.
Découvrez comment nous menons un projet, de l’analyse au déploiement
Ce que nous faisons concrètement
- Déploiement de l'IA on-premise sur les serveurs et ressources du client
- Un modèle de domaine privé et dédié à la place d'un LLM généraliste
- Classification et scoring (par ex. appels d'offres, documents, candidats)
- Extraction de données à partir de documents
- Intégration du modèle aux systèmes de l'entreprise
- Maintenance, supervision et réentraînement du modèle
Compatible avec vos systèmes
- Serveurs du client (on-premise)
- Infrastructure propre de l'entreprise
- Systèmes documentaires
- CRM, ERP et logiciels métier
- Google Cloud Platform, si le client préfère le cloud
Réalisations
Nous l’avons déjà fait pour
Sécurité
Vos données restent chez vous
- Le modèle fonctionne entièrement on-premise : les données ne sont pas transférées vers le cloud
- Les données ne vont ni chez OpenAI, ni chez Google, ni chez Anthropic et n'entraînent pas de modèles externes
- Le modèle de domaine n'hallucine pas dans son domaine : il répond uniquement dans la tâche pour laquelle il a été conçu et n'invente pas de réponses en dehors
- Contrôle d'accès et journaux d'utilisation
- Accompagnement pour la conformité au RGPD et à l'AI Act (règlement européen sur l'IA)
Coût et délai
Combien ça coûte et en combien de temps ça fonctionne
Le prix et le délai de déploiement de l'IA on-premise sont établis au cas par cas : ils dépendent de la tâche, des données et de l'infrastructure du client. Nous commençons par une courte analyse, à l'issue de laquelle vous recevez une proposition concrète.
FAQ
Questions fréquentes
Qu'est-ce que l'IA on-premise ?
C'est un système d'IA qui fonctionne sur les serveurs et les ressources de l'entreprise plutôt que dans le cloud d'un fournisseur. Coblit déploie l'IA entièrement on-premise : les données ne sont pas transférées vers le cloud.
Peut-on faire tourner une IA sur son propre serveur, sans cloud ?
Oui. Coblit construit un modèle de domaine privé et dédié, adapté à la tâche de l'entreprise et le déploie sur ses serveurs ; nous avons des spécialistes pour cela.
Peut-on déployer un LLM on-premise ?
Oui, mais pour beaucoup de tâches un modèle de domaine est plus adapté. Selon les études internes de Coblit, sur les tâches pour lesquelles il est entraîné, il atteint 95 à 100 % de précision et ~100 ms de temps de réponse, contre 60 à 70 % et 2 à 3 s pour un LLM généraliste.
L'IA on-premise envoie-t-elle des données vers le cloud ?
Non. Le modèle fonctionne sur l'infrastructure du client : les données ne sont transférées ni vers le cloud, ni vers ChatGPT, Gemini ou Claude, et n'entraînent pas de modèles externes.
Existe-t-il une IA sans hallucinations ?
Le modèle de domaine de Coblit n'hallucine pas dans son domaine. Il répond uniquement dans la tâche pour laquelle il a été conçu (classification, extraction de données ou scoring sur les données du client) et ne génère pas de texte libre en dehors : il n'invente donc pas de réponses hors de son domaine.
Combien coûte un modèle d'IA à coût fixe plutôt qu'au token ?
Nous établissons un devis au cas par cas. Un modèle de domaine a un coût fixe et non une facturation à chaque requête : les processus et produits basés sur l'IA conservent leur marge quand le volume augmente.
Combien de temps dure un déploiement d'IA on-premise ?
Le délai est fixé au cas par cas après l'analyse des données et de la tâche. À titre de comparaison, nous mettons en service le système d'IA d'analyse des appels d'offres avec modèle dédié en 60 jours.
Coblit a-t-il déjà des déploiements avec un modèle dédié ?
Oui. Pour une entreprise pharmaceutique internationale, nous avons construit un modèle d'analyse des appels d'offres entraîné uniquement sur les données du client : le travail qui mobilisait plus de 10 personnes est aujourd'hui assuré par 3.
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