LLM en entreprise : pourquoi, comment ?
Depuis la démocratisation des modèles de langage (LLM), les entreprises et les administrations s’interrogent : doit-on faire confiance aux interfaces publiques comme ChatGPT ? Faut-il héberger un modèle en interne ? Quels sont les vrais leviers de contrôle ?
La réalité est plus nuancée que "local vs cloud" : il s’agit d’arbitrer entre performances, coût, sécurité, et maîtrise des flux de données.
Chez UCS, nous aidons nos clients à s’orienter dans cet écosystème complexe, en gardant une boussole simple : vous devez garder la main sur ce que vous faites, et sur ce que vous exposez.
Comment fonctionne un LLM ?
Un LLM repose sur une architecture de neurones appelée transformer, capable d’ingérer du texte, d’en comprendre la structure, et de prédire la suite d’une séquence à partir de son contexte. Ce mécanisme est basé sur l’attention multi-têtes, une technique qui pondère dynamiquement les relations entre les mots.
Plus un modèle est gros, plus il est capable de comprendre des nuances, mais plus il consomme :
- En nombre de paramètres : de 7 milliards (Mistral 7B) à plus de 100 milliards (GPT-4).
- En ressources matérielles : typiquement plusieurs GPU A100 ou H100, voire des clusters entiers pour l’inférence multi-utilisateurs.
- En bande passante mémoire : le bottleneck est souvent l’accès à la VRAM plus que la puissance brute.
Choisir un LLM : pas qu’une histoire de taille
La course au gigantisme n’est pas toujours justifiée. Voici les critères à évaluer :
- Taille du modèle (et efficacité) Un modèle 7B bien entraîné est souvent suffisant pour des cas d’usage métiers simples (chatbot RH, synthèse, reformulation). Les modèles de 30B ou 70B offrent une meilleure compréhension multi-phrases et de meilleures capacités de raisonnement.
- Capacité d’inférence Pour chaque requête, le modèle doit charger ses poids en mémoire et dérouler une prédiction token par token. Cela exige de :
- Fine-tuning vs. Prompt Engineering
- Accès aux logs, aux embeddings, aux métriques Un modèle public ne vous donne aucun accès à ces couches. Or ce sont elles qui permettent d’expliquer, corriger, fiabiliser les réponses.
Maîtriser ses données, c’est maîtriser ses usages
La majorité des modèles publics (même open source, via des API SaaS) enregistrent des logs de requêtes, parfois à des fins d’amélioration continue. Cela pose plusieurs problèmes :
- Exposition accidentelle de données sensibles
- Absence de visibilité sur les traitements secondaires
- Impossibilité d’implémenter un droit à l’oubli ou une conformité RGPD stricte
En hébergeant votre propre LLM — ou en l'exécutant via une infrastructure contrôlée, vous regagnez la visibilité sur :
- Ce que le modèle reçoit
- Ce qu’il apprend
- Comment il évolue
Mutualisation : le bon compromis pour l’IA performante
Déployer un modèle de 30B ou plus demande des dizaines de milliers d’euros d’investissement matériel, sans compter la maintenance, l’optimisation logicielle, la surveillance de charge.
La solution ? Mutualiser l’infrastructure, sans mutualiser les données.
Chez UCS, nous proposons :
- Des clusters GPU mutualisés, optimisés pour les modèles open source
- Des environnements logiquement séparés (réseaux, volumes, logs)
- Une facturation flexible à l’usage réel, en toute transparence
Cela permet d’accéder à des modèles exigeants comme LLaMA 3 ou Mixtral en production, sans sacrifier la maîtrise ou exploser les coûts.
☁️ Pourquoi choisir UCS ?
Nous croyons à une IA utile, contrôlée, adaptée au contexte français et européen. Nos solutions LLM incluent :
- Le choix du modèle open source adapté à votre métier
- L’hébergement en France, dans un environnement respectueux de vos contraintes réglementaires
- L’accès aux logs, aux métriques, à l’interface d’administration complète
- Un accompagnement sur les bonnes pratiques (contextualisation, mesure de biais, prompt design, etc.)
🤝 Nos experts vous accompagnent
Déployer un modèle de langage ne s’improvise pas. Entre les choix d’architecture, les arbitrages techniques, la gestion fine des coûts et la sensibilité des données manipulées, il est essentiel d’avancer avec méthode.
Chez Unitel Cloud Services, nos équipes vous accompagnent à chaque étape :
- Identification du modèle le plus adapté à votre usage
- Définition d’une infrastructure performante mais raisonnée
- Mise en place d’environnements isolés, maîtrisés, évolutifs
- Pilotage des performances, des risques, et de la valeur métier générée
👉 Vous avez un projet ou une question ? Écrivez-nous ou demandez à être rappelé : nos ingénieurs IA & cloud sont là pour vous aider à y voir clair : unitel.fr/contact
