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LLM local et privé, connecté à vos outils

Vos données ne sortent jamais de chez vous.

Pour les métiers où la confidentialité n'est pas négociable (santé, juridique, finance, données sensibles), un modèle de langage open-weight peut être installé sur votre propre infrastructure ou un cloud privé, connecté à vos outils, sans qu'aucune donnée ne transite par une plateforme IA externe.

Comment ça fonctionne

  1. 1Choix d'un modèle open-weight adapté au besoin et à la puissance disponible
  2. 2Déploiement sur votre infrastructure ou un cloud privé dédié
  3. 3Connexion à vos outils existants, sans appel à une API IA externe

Questions fréquentes

Un LLM local est-il aussi performant qu'une API comme Claude ou GPT ?

Les modèles open-weight actuels couvrent bien la majorité des cas d'usage métier (classification, extraction, réponse à partir de documents), mais restent en général en retrait sur le raisonnement le plus complexe. On évalue avec vous si le compromis confidentialité / performance est le bon avant de s'engager.

Quelle infrastructure faut-il pour héberger un LLM en local ?

Ça dépend de la taille du modèle retenu : certains tournent sur un serveur d'entreprise classique avec GPU, d'autres nécessitent un cloud privé dédié. C'est l'un des premiers points évalués lors du cadrage du projet.

Est-ce compatible avec des données de santé ou juridiques sensibles ?

C'est précisément l'intérêt de cette approche : aucune donnée ne quitte votre infrastructure, ce qui simplifie les enjeux de conformité par rapport à l'usage d'une plateforme IA externe.

Outils utilisés

  • Ollama
  • vLLM
  • modèles open-weight (Llama, Mistral, Qwen)
  • n8n

Les autres automatisations

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