Face à ces enjeux, l’émergence de solutions alternatives, ancrées en Europe, amorce une nouvelle ère pour répondre aux défis qui se posent aujourd’hui aux responsables IT et métiers pour industrialiser leurs usages d’IA. Comment combiner simplicité de déploiement, approche souveraine et réels gains d’efficacité ?  C’est l’objectif de l’une d’entre elles, proposée par OVHcloud : AI Endpoints.

L’IA générative à l’heure du déploiement

Chatbots conversationnels intégrés au service client ou au support interne, automatisation de la classification de documents ou d’e-mails, traitement d’images, génération de visuels ou synthèse vidéo, transcription et analyse de l’audio, outils d’aide à la rédaction et au marketing, la génération de code ou assistance à la programmation : les déploiements IA en entreprise se multiplient et passent aujourd’hui à l’échelle pour des applications variées.

Parallèlement, le volume de données à traiter s’accroît, et les entreprises réalisent que leur performance dépend de plus en plus de la qualité des algorithmes d’IA qu’elles emploient, en particulier pour la réduction des coûts et l’amélioration de l’expérience client. 

Les organisations en quête de souveraineté

A cela s’ajoute l’impératif croissant de souveraineté. Les organisations, notamment en Europe, doivent se conformer à des politiques strictes de localisation et de protection des données (RGPD). Au-delà du risque de sanctions, des problématiques d’extraterritorialité, en cas de stockage de données hors du continent, peuvent exposer les entreprises à des lois étrangères. Enfin, l’élaboration d’un cadre contractuel avec les fournisseurs cloud traditionnels peut aboutir à un effet de lock-in, à des coûts non maîtrisés et à une exposition trop importante des données sensibles. 

Ces questions sont d’autant plus cruciales que les géants du numérique ont été les premiers à rendre l’IA accessible à grande échelle. Aujourd’hui, nombre d’entreprises s’appuient sur ces plateformes qui proposent des modèles pré-entraînés, faciles à intégrer via des API. Cependant, cette facilité d’usage cache souvent des contraintes : des coûts d’utilisation pouvant vite grimper, un risque de dépendance technique, ou encore une incertitude concernant la gestion et la localisation des logs ou des informations sensibles.  

Alors que l’IA a une portée grandissante dans les processus d’innovation en entreprise, son industrialisation pose des questions récurrentes en matière de souveraineté, qui amènent de plus en plus d’acteurs à rechercher des solutions d’hébergement en Europe, conformes au RGPD et capables de leur offrir la souplesse nécessaire pour expérimenter rapidement, sans verrouiller l’architecture et les budgets sur le long terme.

Des freins persistants à l’adoption d’une IA souveraine

Malgré l’intérêt de passer à des solutions locales, de nombreux freins subsistent. Premier d’entre eux : la complexité technique. Mettre en place une infrastructure capable de supporter des modèles de deep learning entraînés sur des volumes massifs de données n’est pas évident. Cela suppose de déployer des ressources matérielles adaptées (GPU), maîtriser la configuration d’outils d’orchestration et de conteneurisation, gérer un tableau complet de sécurité et de performance (certifications ISO, haute disponibilité, monitoring, etc.). En outre, pour les DSI et équipes techniques, l’investissement initial peut être conséquent, tant en matériel qu’en compétences internes. Certaines organisations craignent également de ne pas trouver l’expertise nécessaire pour opérer un cluster GPU ou accomplir l’inférence de modèles open source.

Deuxième frein : la facilité de mise à disposition par les big techs de modèles IA, malgré leurs limites en matière de souveraineté. Si les solutions proposées par les grandes plateformes cloud et les startups spécialisées (comme OpenAI ou Anthropic) sont efficaces et éprouvées, elles accroissent encore plus notre dépendance à ces acteurs. En outre, même si les grands fournisseurs garantissent a minima des engagements de sécurité et de compliance, les données peuvent circuler dans des régions multiples, selon la géolocalisation des serveurs ou la gestion des sauvegardes, et de toute façon ne garantissent pas l’immunité aux lois extraterritoriales (comme le Cloud Act).

Pour une entreprise qui souhaite maîtriser l’intégralité de la chaîne de traitement, l’option souveraine offre des garanties fortes : hébergement en Europe, certifications de sécurité et conformité, absence de transfert automatique vers des territoires non couverts par le RGPD. Ces exigences sont particulièrement sensibles pour des secteurs comme la santé (données HDS), la finance, la défense ou encore l’administration publique.

Enfin, troisième frein : le retour sur investissement d’un projet IA, parfois jugé incertain lorsqu’il s’agit de construire l’infrastructure de zéro. Des retards peuvent subvenir si les équipes data sont absorbées par des tâches de configuration ou par la maintenance des environnements. Par ailleurs, la mise à l’échelle des ressources doit être gérée finement pour éviter de surdimensionner l’infrastructure ou, à l’inverse, de provoquer des ralentissements lors de pics de charge. 

Dernier frein : la faible visibilité sur les gains réels. Les décideurs, pour leur part, ont besoin de visibilité sur les coûts et les gains potentiels, tout en souhaitant minimiser l’empreinte organisationnelle liée à la mise en place de l’IA. Ainsi, la solution idéale serait d’accéder à des modèles robustes, immédiatement opérationnels et hébergés de manière flexible en Europe, sans mobiliser d’armées de spécialistes pour gérer le déploiement.

Les modèles d’IA sur étagère, hébergés en Europe : une voie médiane

Face à la tension entre le « tout sur mesure » et l’adoption de services big tech, émerge une voie médiane : l’usage de modèles d’IA sur étagère, mais déployés sur un cloud souverain. Précision : utiliser un modèle (par exemple, chinois) n’implique pas que les données fuitent vers son pays d’origine – en l’occurrence, la Chine. Effectivement, télécharger un modèle consiste à télécharger l’ensemble des paramètres du réseau neuronal et sa structure. Puis ce modèle est déployé via un moteur d’inférence sur des serveurs avec GPUs. Il n’y a donc pas de communication entre le modèle et son développeur.

Cette approche présente plusieurs avantages. Tout d’abord, des gains en termes de temps et de simplicité. Les modèles étant déjà pré-entraînés, (textes, images, etc.), leur disponibilité sous forme d’API réduit considérablement la barrière à l’entrée. L’entreprise n’a pas à tout reconstruire ni à gérer les phases d’entraînement les plus gourmandes en ressources. 

Ensuite, elle évite de mobiliser les équipes IT à 100%. L’intégration de ces modèles peut s’effectuer via des appels d’API REST ou des SDK, ce qui permet aux équipes (développeurs, data analysts) de se concentrer sur la personnalisation ou l’interface logicielle, plutôt que sur l’infrastructure IA, par exemple.

La conformité réglementaire garantie

Cerise sur le gâteau : lorsque ces « modèles sur étagère » sont hébergés dans des datacenters européens, la localisation des données, l’historique des requêtes et les logs peuvent être maîtrisés. Les entreprises bénéficient des certifications ISO/IEC (27001, 27017, 27018, 27701) ou HDS pour la France, et s’assurent d’une conformité vis-à-vis du RGPD. 

Un avantage réglementaire certain, d’autant que de nombreux fournisseurs souverains proposent un paiement à l’usage, en facturant au nombre de requêtes traitées ou au volume de ressources GPU mobilisées. Les coûts sont ainsi mieux maîtrisés, et l’approche est particulièrement adaptée aux projets pilotes ou aux pics d’activité saisonniers. 

Cette voie médiane réconcilie donc rapidité de mise en production, souveraineté et scalabilité technique. Les responsables IT peuvent configurer l’utilisation de ces modèles d’IA en fonction de politiques internes de sécurité, et conserver la possibilité de porter les modèles pré-entrainés sur l’infrastructure d’un autre fournisseur, réduisant le risque de verrouillage.

Déployer ses modèles rapidement et simplement

OVHcloud, leader européen du cloud, s’inscrit pleinement dans cette logique de souveraineté et de facilité d’accès. Avec son offre AI Endpoints, le cloud provider, d’origine française qui opère aujourd'hui 44 datacenters dans le monde, d’origine française et désormais d’envergure internationale (avec un objectif de 100 locales zones déployées dans les deux prochaines années), répond aux préoccupations majeures des entreprises désireuses d’exploiter l’IA générative ou d’autres briques d’apprentissage machine, et ce, sans avoir à recourir à des plateformes non conformes aux exigences locales – notamment réglementaires.

Contrairement à un déploiement classique où l’on doit réserver des machines virtuelles ou configurer soi-même des conteneurs, AI Endpoints propose une approche serverless : l’utilisateur se contente d’appeler un endpoint correspondant à un modèle d’IA (ex. génération de texte, transcription vocale, classification d’images, etc.), sans avoir à gérer l’infrastructure GPU, la montée en charge ni la répartition de la charge. 

La facturation se fait à l’usage, basée sur le nombre de jetons ou le volume de données traitées, ce qui favorise une grande souplesse budgétaire : aucune machine à laisser tourner en permanence, et la possibilité d’arrêter le service quand on le souhaite. Les utilisateurs peuvent tester les modèles, puis basculer dans un environnement de production une fois les validations techniques effectuées.

Un hébergement en Europe, conforme au RGPD

L’un des points forts de la solution réside dans l’implantation des datacenters OVHcloud, situés principalement en France et dans les pays voisins. La localisation des données est ainsi parfaitement connue, évitant le recours à des régions extra-européennes où la réglementation est différente. 

OVHcloud est reconnu pour ses certifications de sécurité ISO/IEC 27001, 27017, 27018, 27701 (gestion de la confidentialité), ainsi que HDS pour l’hébergement des données de santé. Cette couverture garantit une protection adéquate, élément clé pour les DSI et RSSI.

Accès à un catalogue de modèles clés en mains

L’offre AI Endpoints intègre un catalogue de modèles « clés en main », qui inclut des LLM open weights, comme Mistral, Llama, ou Qwen, par exemple. Cette approche open source est essentielle pour les entreprises qui souhaitent conserver la possibilité de personnaliser ou de redéployer ces modèles sur leur propre infrastructure à terme. 

De plus, cette diversité des modèles permet aux équipes techniques de sélectionner la variante la plus adaptée à leurs cas d’usage : certains LLM se révèlent plus performants sur l’analyse de textes techniques, d’autres sur la compréhension de conversations ou la génération de réponses plus contextuelles. Ainsi, l’entreprise n’est pas enfermée dans un unique modèle propriétaire, ce qui renforce encore la souveraineté.

Enfin, un « gros » modèle nécessitant des GPU plus performants et en plus grand nombre, donc plus coûteux et plus consommateurs d’énergie, l’offre AI Endpoints permet d’optimiser les coûts et de réduire son empreinte environnementale.

Une intégration facilitée par des API standards

Afin d’accéder aux services d’AI Endpoints, il suffit de passer par des appels API standardisés (souvent REST, telle que l’API d’OpenAI qui est devenue un standard de fait pour les LLM). Les développeurs peuvent rapidement coder des tests ou intégrer les fonctionnalités dans leurs applications existantes. Par exemple, un chatbot interne pourra se connecter au modèle conversationnel via un simple appel HTTPS et récupérer la réponse en quelques millisecondes.
Pour davantage de simplicité, des frameworks open-source existent pour être encore plus agnostiques des modèles et fournisseurs (comme Langchain, LlamaIndex, ou Langflow ou n8n pour la gestion de workflow et l’agentique).

En cas de montée en charge, la plateforme réalloue automatiquement les ressources (GPU, CPU) pour gérer le trafic important, sans que l’équipe IT n’ait à se préoccuper de redimensionner manuellement l’infrastructure. Cet avantage est d’autant plus appréciable qu’il répond à l’exigence, souvent formulée par les PME et ETI, de ne payer que ce qui est effectivement consommé.