1 - GPU pour l’inférence : adapter la carte à l’usage et aux données
De prime abord, on pourrait être tenté de considérer que la puissance GPU nécessaire à l’entraînement d’un modèle IA se cale sur les besoins en inférence. Pourtant, ces deux volets – entraînement et mise en production – présentent des profils d’usage très différents. L’entraînement est souvent intensif sur une courte période et mobilise des GPU haut de gamme pour avaler en quelques jours ou semaines un gigantesque jeu de données, dont la taille demeure fixe à cette étape. De son côté, l’inférence est moins gourmande, s’étale dans la durée, et demande de la scalabilité en fonction du nombre et du type de requêtes traitées. Un modèle de reconnaissance vocale, par exemple, peut être sollicité en continu par des centaines de milliers d’utilisateurs. On cherche alors le meilleur ratio coût-performance – et souvent, il s’avère que la carte la plus puissante n’est pas toujours indispensable. Et dans certains cas, un GPU plus modeste fera l’affaire.
À l’inverse, pour des inférences plus exigeantes (LLM de très grande taille, génération d’images haute résolution), des GPU plus avancés demeurent nécessaires. C’est là le premier levier : choisir son GPU en fonction de ses besoins.
Inférence IA : de multiples possibilités de cas d’usages
L’inférence IA couvre un large spectre d’applications. Parmi eux, on retient :
- Les grands modèles de langage (LLM), capables de générer du texte ou de répondre à des questions, ainsi que l’analyse multimodale, qui combine langage, vision, voire de l’audio, exigent une quantité de mémoire GPU importante, notamment pour charger en mémoire les modèles et gérer de longs contextes. On retrouve ce type d’usage dans les chatbots, les résumés automatiques de documents ou les assistants au codage.
- La vision par ordinateur, qui permet d’assurer de la détection d’objets, la reconnaissance d’images médicales, la vidéosurveillance intelligente ou la génération d’images (à des fins marketing par exemple). Selon la taille des images traitées, on peut opter pour un GPU milieu de gamme ou haut de gamme.
- Reconnaissance vocale et génération de voix.
Le GPU, seulement une partie de l’équation
Le matériel ne constitue qu’une partie de l’équation. Les solutions logicielles et les techniques d’optimisation jouent un rôle tout aussi crucial. Il est ainsi possible d’alléger les modèles d’IA de deux manières : par quantification - technique qui consiste à réduire la précision des poids du modèle (par exemple, passer 16 bits à 8 bits) – ce qui permet de diminuer la taille du modèle, de réduire la consommation mémoire et d’accélérer l’inférence, souvent sans perte significative de qualité. D’autres méthodes permettent d’alléger le modèle en transférant les connaissances d’un gros modèle vers un plus petit (méthode dite de « distillation »). Rappelons cependant que contrairement à la quantification, la distillation n’est pas à la portée de tout le monde et nécessite une grande quantité de GPU pour entraîner le « petit » modèle. Il s’agit donc pour l’utilisateur de sélectionner un modèle distillé plutôt que d’en créer un.
Utiliser les moteurs d’inférence de nouvelle génération, performants, notamment open-source, qui exploitent au mieux les capacités matérielles, optimisent l’exécution des modèles et permettent des gains de vitesse et de coût parfois spectaculaires. Ces moteurs, tels vLLM, sont régulièrement mis à jour et bénéficient des dernières avancées en matière d’optimisation.
D’abord, évaluer la volumétrie de données
Mais avant de se ruer vers le GPU dernier cri, il reste nécessaire d’évaluer précisément la volumétrie de données à traiter en phase d’inférence — et la sensibilité du temps de calcul. Un service de reconnaissance d’images qui ne tolère pas plus de 500 ms de latence n’a pas du tout les mêmes besoins qu’un outil d’analyse sémantique interne, utilisé par quelques dizaines d’employés avec une latence acceptable de 3 ou 4 secondes. C’est cette analyse qui permettra de savoir si l’on doit réserver un cluster de GPU dédiés, ou s’il est possible de partager une ressource GPU plus généraliste de façon ponctuelle.
2 - Quel type d’hébergement privilégier ?
Trop souvent, on oppose le cloud public, réputé flexible, et le déploiement on-premise, censé apporter une maîtrise totale, quand il n’est pas dicté par des besoins d’isolation et de sécurité. En réalité, le paysage est plus complexe : il faut souvent arbitrer différentes offres de cloud spécialisé en IA, des solutions de cloud souverain, des infrastructures hybrides, etc. Le deuxième paramètre clé pour le choix de GPU en inférence concerne l’environnement d’hébergement, qui conditionne non seulement le coût global, mais aussi l’évolutivité et la sécurité.
Faire appel à un cloud provider pour l’inférence IA présente plusieurs avantages. Tout d’abord, grâce à son évolutivité et sa flexibilité, on peut démarrer « petit » et intensifier l’usage en fonction de la croissance du projet. Autre avantage, et non des moindres : beaucoup de plateformes cloud facturent à l’heure ou à la minute. C’est le cas d’OVHcloud.
Ensuite, utiliser une plateforme cloud permet d’accéder aux dernières générations de GPU. Les grands fournisseurs mettent régulièrement à jour leur catalogue. Et pour une entreprise, suivre la cadence des évolutions matérielles en interne peut être prohibitif. En outre, la maintenance, les mises à jour et le support sont souvent inclus.
En outre, d’un point de vue financier, autre avantage, non négligeable : il n’y a pas de CAPEX. Les coûts d’infrastructure initiale (achats de serveurs et GPU) sont réduits, voire nuls, au profit d’un modèle OPEX. Toutefois, il convient d’être vigilant aux frais liés à la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur – le vendor locking.
Enfin, le critère de la localisation des données et la souveraineté de l’infrastructure demeure prépondérant dans l’arbitrage des entreprises. C’est pourquoi beaucoup d’entreprises recherchent un équilibre entre une solution de cloud public et des garanties de localisation et de confidentialité des données, voire un cloud souverain. C’est l’un des atouts d’OVHcloud.
Pourquoi s’appuyer sur un cloud spécialisé pour l’IA
Au fil des ans, plusieurs providers ont développé des offres spécifiquement conçues pour les charges IA, agrégeant une architecture GPU optimisée, des configurations de réseau haute performance, une suite logicielle de monitoring et un accompagnement sur mesure. Ainsi, OVHcloud fait partie de ces acteurs engagés dans une approche « cloud responsable » qui vise à optimiser la consommation énergétique tout en offrant une infrastructure de pointe (bare metal dédié, options de GPU variées, déploiement Kubernetes, compatibilité open source, etc.).
Ainsi, plutôt que de se contenter d’une instance GPU généraliste, on peut s’orienter vers des solutions calibrées pour l’IA, telle OVHcloud.
Le on-premise, justifié dans certains cas
Malgré la flexibilité du cloud, l’inférence IA sur site (on-premise) occupe encore une place non négligeable. Certaines industries (défense, secteur bancaire, données de santé) exigent que les données ne sortent pas d’un datacenter interne ou d’une zone géographique précise. Dans ces contextes, le on-premise peut se justifier, notamment dans les cas suivants : intégration dans des environnements sécurisés (contrôle des flux, architecture réseau cloisonnée) ; continuité d’opérations, lorsque la latence réseau vers un cloud éloigné constitue un facteur bloquant.
Reste les limites classiques du on-premise (investissement initial conséquent, gestion de la maintenance, mise à jour de matériel, consommation énergétique et accès limité aux dernières nouveautés GPU). Beaucoup d’entreprises optent donc pour la complémentarité cloud/on-premise, ou pour un cloud souverain proche physiquement de leur cœur de métier.
3 - Maîtriser la consommation énergétique et l’impact environnemental
Troisième levier à considérer : la consommation énergétique et l’impact environnemental. L’inférence IA, si elle est massivement utilisée, peut faire grimper la facture électrique et l’empreinte carbone. L’inférence représente plus de la moitié des coûts opérationnels d’un système IA en production. En outre, il peut être complexe d’allouer dans les datacenters la quantité d’énergie suffisante, non prévue à l’origine, pour des charges aussi élevées que celles nécessaires à l’inférence IA. Quantifier et optimiser la performance/watt devient stratégique.
Au-delà du simple coût d’achat ou de location, il est essentiel de mesurer l’empreinte énergétique et écologique des projets IA. Les data centers, qu’ils soient en interne ou dans le cloud, nécessitent de puissantes alimentations et des systèmes de refroidissement. La fabrication des équipements informatiques (y compris les GPU) pouvait autrefois représenter plus de 50% de l’empreinte carbone globale sur l’ensemble du cycle de vie, dans les zones où l’électricité était relativement décarbonée. Or, avec l’IA, une grande partie de l’impact se déplace désormais vers la phase d’usage, tant pour l’entraînement que pour l’inférence à grande échelle.
En témoignent ainsi les indicateurs suivis par OVHcloud : le PUE (indicateur d’efficacité énergétique) des datacenters, la consommation d’énergie peu carbonée et les mesures de la calculatrice carbone.
L’argument de la performance/watt
Un des indicateurs de plus en plus suivis est la performance par watt ou « token ou inférence par watt », en particulier pour les modèles de langage. Une carte haut de gamme peut certes consommer plusieurs centaines de watts, mais produire un débit d’inférences plus élevé qu’une carte bas de gamme, ce qui entraîne au final un coût par inférence potentiellement plus faible. Les entreprises doivent donc calculer sur le long terme : un GPU plus cher et plus efficient peut réduire la facture d’électricité et améliorer l’efficacité globale.
Des GPU d’anciennes générations pour maîtriser sa facture énergétique
Pour des usages dits « traditionnels » — par exemple la reconnaissance vocale, le fine-tuning de petits modèles ou l’entrainement de modèles pour l’analytique —, une carte sortie il y a 4 ou 5 ans hébergée sur un rack existant peut encore être rentable, surtout si la source d’électricité est faiblement carbonée. Cette stratégie limite l’investissement en nouveaux composants tout en réemployant du matériel déjà amorti.
4 - L’impératif de la conformité et de la protection des données
Le quatrième paramètre touche à la conformité réglementaire et à la protection des données, point d’autant plus sensible pour des secteurs comme la défense, la finance ou la santé. L’inférence IA s’effectue souvent sur des données utilisateur ou des flux d’information destinés à alimenter un modèle non-soumis à ce type de réglementation protectrice.
Pour certaines entreprises, confier l’inférence IA à un environnement mutualisé, soumis à la virtualisation d’un cloud public généraliste, peut constituer un risque réel ou perçu. Comme on l’a vu précédemment, plusieurs options s’offrent à elles : cloud privé sécurisé ; serveur bare metal dédié ; cloud souverain.
Ainsi, dans de nombreux secteurs, les entreprises cherchent à déployer des modèles privés (LLM spécialisés sur des données internes, traitement d’images médicales, systèmes de recommandation propriétaires, etc.). La stratégie pour l’inférence IA devient alors un choix crucial : héberger le modèle sur site, dans un datacenter local, ou s’appuyer sur un fournisseur cloud garantissant la non-exposition des données. À titre d’exemple, certains modèles de traitement d’images biométriques ou d’authentification vocale ne peuvent être déployés que dans un environnement qui respecte des normes strictes (HDS pour la santé, Tier III/IV pour la disponibilité, etc.). Dans ce contexte, accéder à un ensemble d’API managées sur un cloud souverain peut devenir un atout de premier ordre.
OVHcloud, en tant que société française, assure que les données restent dans l’Union européenne, avec des datacenters localisés dans des pays respectant le RGPD. Le client décide entièrement de la localisation de ses données. L’objectif est d’éviter l’ingérence potentielle de réglementations extraterritoriales (Cloud Act, par exemple).
5 - Quel équilibre entre performance, investissement et évolutivité ?
Enfin, cinquième levier, la scalabilité. L’inférence se joue souvent sur la durée, avec une montée en charge progressive. Or il est inutile – et coûteux – d’installer par défaut des GPU ultra-performants pour des cas d’usage encore embryonnaires. Il est plus judicieux de choisir une architecture capable de monter en gamme progressivement.
Ainsi, un système d’inférence IA pour l’automatisation d’emails internes ou la classification de documents, sollicité par 50 à 200 utilisateurs, n’exige pas de GPU haut de gamme facturé plusieurs milliers d’euros par mois. Une carte milieu de gamme ou même du CPU optimisé peut suffire dans certains cas, quitte à migrer sur une solution GPU plus puissante si le besoin s’intensifie.
Pourtant, si l’organisation prévoit un déploiement massif (des milliers d’utilisateurs, des chatbots multilingues, un usage 24/7 pour le traitement de flux streaming), mieux vaut le planifier en amont. La scalabilité inclut la capacité réseau, la bande passante d’interconnexion GPU (pour des approches multinœuds) et la distribution logicielle (MLOps, orchestrateurs de conteneurs, pipelines de CI/CD adaptés à l’IA).
Bien sûr, former l’équipe IT ou recruter des compétences spécialisées (DataOps, DevOps GPU) doit faire partie du budget d’inférence. Il ne s’agit pas seulement de payer la location GPU chaque mois, mais d’exploiter au mieux la plateforme.
À l’heure où la demande en inférence IA augmente de façon exponentielle, nombre d’entreprises réalisent que la phase de mise en production est au moins aussi décisive et coûteuse que la phase de conception. Disposer du GPU de dernière génération ou le plus puissant ne constitue pas forcément un atout : il s’agit d’abord de sélectionner des ressources GPU adaptées à la volumétrie et aux exigences de latence, dans une infrastructure qui garantisse la sécurité des données et un pilotage fin de la consommation énergétique. Dans ce contexte, les entreprises doivent se montrer vigilantes sur 5 points clés en matière d’inférence IA : identifier précisément leurs besoins GPU ; comparer le coût global plutôt que le prix unitaire ; sécuriser les données sensibles ; optimiser la consommation énergétique ; planifier l’évolutivité et la gouvernance IA.
Au regard de ces enjeux, OVHcloud se positionne comme un partenaire de choix en proposant des solutions sur mesure ou modulables pour les projets IA ; des serveurs GPU dédiés (bare metal) pour l’exécution de modèles complexes avec un contrôle total, un cloud public permettant de démarrer vite et un paiement à l’usage, ou encore des options de cloud privé pour des charges critiques ; une gamme de GPU étendue et adaptable aux différents cas de figure (LLM, traitement d’images, streaming, etc.) ; une attention portée à l’efficience énergétique, pour contenir les coûts d’exploitation, tout en réduisant l’empreinte carbone des projets IA ; enfin, des offres souveraines, pour déployer des modèles dans des datacenters localisés dans l’Union européenne, qui soient transparentes et ouvertes, compatibles avec Kubernetes et des solutions open source.
Proposer ainsi aux organisations un point d’équilibre entre l’innovation (accéder aux GPU dernier cri), la sécurité (environnements dédiés ou privés si nécessaire) et la maîtrise budgétaire (possibilité de passer d’une instance modeste à une configuration plus musclée selon l’évolution du projet) constitue l’objectif d’OVHcloud.
