LLM & souveraineté

LLM privé & souverain

Toute la puissance des grands modèles de langage (LLM), chez vous ou en France, sans jamais envoyer vos données à OpenAI.

Le principe

Toute la puissance de l’IA, sans fuite de données

Un LLM comme Mistral, français, ou Llama sait rédiger, résumer, extraire et classer. Au lieu de l’utiliser dans le cloud américain, nous le faisons tourner sur une infrastructure que vous contrôlez, ou sur un cloud souverain en France. Vos données restent les vôtres et ne quittent jamais l’Europe.

  • Vos données ne partent jamais vers OpenAI ou les États-Unis
  • Modèles open source, souvent français (Mistral)
  • Branché sur vos documents, sans les exposer
  • Conforme RGPD par conception
LLM privé

3 niveaux possibles

Selon vos données et votre budget

Sur votre infrastructure

Le modèle tourne sur votre propre serveur. Souveraineté totale, vos données restent physiquement chez vous. Idéal pour les données très sensibles.

Cloud souverain français

Un serveur GPU dédié en France (OVHcloud, Scaleway). Aucun matériel à acheter, et vos données restent sur le territoire.

API souveraine européenne

L’API Mistral hébergée en Europe : des modèles puissants et rapides, données en UE, sans gérer de serveur. Le plus simple.

Ce que vous pouvez en faire

Un LLM branché sur votre métier

Rédaction & synthèse

Emails, comptes-rendus, fiches et résumés de documents, à votre ton.

Extraction & classification

Lire des documents, en extraire les informations clés et les ranger automatiquement.

Assistant interne privé

Un chatbot branché sur vos procédures, dont les réponses ne fuitent nulle part.

Agents & automatisations

Enchaîner des actions dans vos outils, toujours avec validation humaine.

Performance

Performance

Rapide, à condition de bien dimensionner

La vitesse dépend de la puissance mise en face. Nous choisissons le bon modèle et le bon niveau pour que ce soit fluide sans faire exploser le budget. Un modèle compact bien dimensionné répond en quelques secondes, et les traitements de masse tournent en arrière-plan.

  • Petits modèles rapides pour l’usage courant
  • GPU loué en France, sans gros investissement
  • Le bon dosage selon vos données et votre budget

Comment on procède

De l’évaluation à la mise en service

1

Cadrage

On évalue vos données, leur sensibilité et votre budget pour choisir le bon niveau.

2

Déploiement

On installe le modèle et on le branche sur vos données, chez vous ou en France.

3

Mise en service

Garde-fous, formation de vos équipes et suivi de la fiabilité dans le temps.

Gardez la main sur votre IA et vos données

On fait le point ensemble sur la solution la plus souveraine et la plus adaptée à votre cas.

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