Déployez un LLM local
dans votre entreprise —
sans fuite de données.
WELL ASSOCIÉS installe votre LLM local sur vos serveurs OVH France : Mistral, LLaMA ou Phi selon votre infrastructure. Données 100% privées, RGPD natif, zéro cloud. Benoît Fort et son équipe suivent chaque déploiement de A à Z.
Qu'est-ce qu'un LLM local
en entreprise ?
Un LLM local (Large Language Model on-premise) est un modèle d'intelligence artificielle installé directement sur les serveurs de l'entreprise. Aucune donnée n'est envoyée vers des serveurs distants — tout reste dans votre infrastructure.
LLM cloud (ChatGPT, Claude, Gemini)
Vos prompts partent vers des serveurs distants — souvent aux États-Unis. Vous n'avez aucun contrôle sur ce qui arrive à vos données. Abonnement mensuel, dépendance totale au fournisseur, RGPD fragile.
LLM local (on-premise)
Le modèle tourne sur vos propres serveurs. Aucune donnée ne quitte votre infrastructure. Coût fixe après déploiement, RGPD natif, zéro dépendance fournisseur. Vous possédez l'IA.
Pourquoi les entreprises passent au LLM on-premise
Secteurs réglementés (assurance, finance, santé, juridique) qui ne peuvent pas envoyer de données clients vers des serveurs étrangers. PME qui veulent contrôler leurs coûts IA à long terme. Toute entreprise souhaitant se protéger des risques de conformité RGPD.
Performance sans latence réseau
Un LLM local répond sans passer par Internet — latence quasi nulle pour les tâches internes. Disponible même hors connexion. Adapté aux environnements avec contraintes réseau (sites industriels, zones blanches).
Fine-tuning sur vos données
Seul un LLM local peut être spécialisé sur votre vocabulaire métier, vos processus, vos documents internes. Une IA qui connaît votre secteur — pas une IA générique.
L'IA cloud : 36 outils,
zéro souveraineté
Fragmentation
Entre ChatGPT, Claude, Gemini, Notion AI, Jasper... le coût moyen d'une PME qui tente de s'outiller en IA dépasse 2 000€/an. Et les résultats restent fragmentés — chaque outil parle son propre langage, sans cohérence.
Données qui fuient
Chaque prompt que vous envoyez à OpenAI ou Google est potentiellement utilisé pour entraîner leurs modèles. Vos données clients, vos stratégies, vos contrats — tout part à l'extérieur de votre infrastructure.
RGPD fragile
Les serveurs sont aux États-Unis. Les transferts de données hors UE sont soumis au Cloud Act américain — une exposition légale réelle pour les entreprises européennes, et une source de risque CNIL croissante.
Dépendance au fournisseur
Si votre fournisseur SaaS IA disparaît, change ses tarifs ou interrompt son service, vous perdez tout. Vous n'êtes que locataire d'une infrastructure que vous ne contrôlez pas.
Les 4 raisons de déployer
un LLM en local
Confidentialité totale des données clients
Aucune donnée ne quitte vos serveurs. Vos fichiers clients, vos contrats, vos dossiers — tout reste dans votre infrastructure. Aucun opérateur tiers n'a accès à vos prompts ou à vos résultats. C'est le seul moyen de garantir à vos clients que leurs données ne sont pas utilisées pour entraîner un modèle tiers.
Zéro abonnement, zéro dépendance fournisseur
Contrairement aux solutions SaaS facturées au token ou au mois, un LLM local représente un investissement unique. Votre coût IA devient prévisible et décroissant. Et si Mistral ou Meta sort une nouvelle version, vous choisissez vous-même si et quand migrer — personne ne vous impose rien.
Conformité RGPD native
Déployé sur OVH France, votre LLM local est soumis au droit français et européen. Aucun transfert hors UE, conformité documentée pour votre DPO, opposable à une inspection CNIL. En 2023, la CNIL a sanctionné plusieurs entreprises pour des transferts non conformes vers des prestataires cloud américains — sanctions pouvant atteindre 4% du CA mondial.
Disponibilité offline et performances
Un LLM local fonctionne sans connexion Internet. Pas de latence réseau, pas de panne de service cloud, pas de maintenance imprévue côté fournisseur. Pour les équipes terrain ou les environnements avec contraintes réseau, c'est un avantage opérationnel direct.
Une IA déployée chez vous.
Que vous possédez.
On conçoit, déploie et configure votre stack IA complète sur vos serveurs OVH en France. Vous gardez la main sur chaque composant.
Mistral open source
LLM 100% français, fondé par d'anciens chercheurs de DeepMind et Meta, basé à Paris. Open source : vous possédez le modèle, vous pouvez le modifier, le fine-tuner, le déployer où vous voulez.
OVH Paris
Données hébergées sur le territoire de l'Union Européenne. RGPD natif — pas de transfert hors UE, conformité DPO facilitée, souveraineté numérique garantie.
Fine-tuning sur vos données
On spécialise le modèle sur votre vocabulaire métier, vos processus, vos documents internes. Une IA qui vous ressemble — pas une IA générique qui ne connaît pas votre secteur.
Ce que nos clients courtiers
font avec leur LLM local
Résumé automatique de dossiers clients
L'IA lit vos dossiers (PDF, notes CRM, emails) et génère une synthèse en 30 secondes. Vos commerciaux arrivent préparés en rendez-vous, sans passer 20 minutes à relire les échanges précédents.
Relance et qualification de leads
L'agent IA contacte vos leads dans les 60 secondes suivant leur livraison, qualifie leur besoin et programme le rappel avec votre commercial disponible — sans exposer les données à un service cloud externe.
Génération de devis et documents
L'IA rédige vos devis, lettres de résiliation, emails de relance et documents contractuels à partir de vos modèles internes. Adapté à votre ton, votre vocabulaire, votre charte.
Recherche dans vos données internes
Via RAG (Retrieval-Augmented Generation), l'IA répond aux questions de vos équipes en puisant dans vos bases documentaires internes — PDF, Google Sheets, SharePoint — sans les exposer.
Analyse de sinistres et réclamations
Pour les courtiers en assurance, l'IA analyse les déclarations de sinistre, extrait les informations clés et propose une première classification — réduisant le temps de traitement de 60%.
Chatbot interne confidentiel
Un assistant IA qui connaît vos procédures internes, vos grilles tarifaires, vos conditions générales. Accessible à vos équipes 24h/24 — sans que vos données métier partent chez OpenAI.
Quel LLM choisir
pour votre entreprise ?
Mistral, LLaMA, Phi — chaque modèle a ses forces. Voici comment nous choisissons avec nos clients.
| Modèle | Origine | Points forts | Idéal pour |
|---|---|---|---|
| Mistral 7B / Large | 🇫🇷 France | Excellent en français · Open source · RGPD natif · Fine-tunable | Courtiers et assureurs en France — notre recommandation principale |
| LLaMA 3 (Meta) | 🇺🇸 USA | Très performant en anglais · Large communauté · Modèles de toutes tailles | Entreprises avec besoins multilingues ou usage technique avancé |
| Phi-3 (Microsoft) | 🇺🇸 USA | Ultra-léger · Faible consommation GPU · Rapide sur CPU | Infrastructure limitée · Tâches simples · Machines sans GPU |
| Mistral Large 2 | 🇫🇷 France | Niveau GPT-4 · Contexte 128K tokens · Multilingue · Raisonnement complexe | Analyse de dossiers complexes · Contrats · Réglementaire |
Notre recommandation pour les courtiers et assureurs français : Mistral — souverain, performant en français, open source, et déployable sur OVH France en conformité totale.
LLM local vs cloud :
comparatif complet
| Critère | IA Cloud US (ChatGPT, Claude…) | LLM local WELL ASSOCIÉS |
|---|---|---|
| Localisation des données | USA (potentiellement) | France — OVH Paris/Roubaix |
| RGPD | Fragile (transfert hors UE) | Natif (données sur territoire UE) |
| Dépendance | Totale (si ferme, vous perdez tout) | Nulle (vous possédez le modèle) |
| Coût | Abonnement mensuel × N outils | Déploiement unique + maintenance fixe |
| Fine-tuning | Impossible ou très limité | Total sur vos données et vocabulaire |
| Disponibilité offline | Non — dépend d'Internet | Oui — fonctionne sans connexion |
| Audit et conformité | Impossible — boîte noire | Total — code source accessible |
De l'audit à la mise en production
Benoît Fort suit personnellement chaque déploiement. Notre stack propriétaire (Mistral + OVH France) est opérationnelle en 2 à 4 semaines selon votre infrastructure.
Audit infrastructure et besoins
On analyse vos flux de travail, vos données, vos outils actuels. On identifie les cas d'usage où un LLM local apporte le plus de valeur — et ceux où il n'en apporte pas. Résultat : un plan d'architecture précis et un devis fixe.
Choix du modèle
Selon votre infrastructure, vos cas d'usage et votre budget, on sélectionne le modèle adapté : Mistral pour les courtiers français, LLaMA pour les besoins multilingues, Phi-3 pour les infrastructures légères. On installe, on teste, on valide.
Connexion à vos données (RAG)
On connecte votre LLM local à vos bases documentaires : PDF, CSV, Google Sheets, CRM, SharePoint. L'IA répond en lisant vos données en temps réel — sans les stocker ailleurs que sur votre serveur.
Fine-tuning et déploiement
On spécialise le modèle sur votre vocabulaire métier. Installation sur vos serveurs OVH France. Tests de charge, validation, sécurisation. On ne livre pas tant que vous n'êtes pas 100% satisfait.
Formation et prise en main
Formation de votre équipe sur les cas d'usage concrets. Documentation complète. Support continu — on reste disponibles longtemps après la mise en production.
Questions fréquentes sur
le LLM local en entreprise
Pour comprendre la mécanique complète (cerveau, mémoire, outils) derrière un agent IA local, lisez notre article dédié.
Faut-il une infrastructure GPU pour déployer un LLM local ?
Pas obligatoirement. Pour les modèles légers comme Phi-3, un serveur CPU standard suffit. Pour Mistral 7B, un GPU dédié (NVIDIA A100 ou équivalent) est recommandé pour des performances optimales. Nous adaptons le choix du modèle à votre infrastructure existante lors de l'audit.
Peut-on connecter le LLM à notre CRM ou nos Google Sheets ?
Oui. Via RAG (Retrieval-Augmented Generation), votre LLM local peut interroger vos bases de données, fichiers CSV, PDF, Google Sheets, ou tout CRM avec une API. L'IA lit vos données en temps réel sans les stocker hors de votre infrastructure.
Combien de temps prend le déploiement ?
Entre 2 et 4 semaines selon la complexité de votre infrastructure et le nombre de cas d'usage à développer. Un déploiement simple (modèle de base + connexion aux données) peut être opérationnel en moins de 2 semaines.
Le LLM local fonctionne-t-il sans connexion Internet ?
Oui — c'est l'un de ses avantages principaux. Une fois déployé sur vos serveurs, votre LLM local fonctionne en totale autonomie réseau. Idéal pour les environnements avec contraintes réseau ou pour garantir la disponibilité même en cas de panne Internet.
Peut-on migrer vers un nouveau modèle plus tard ?
Oui, et c'est un avantage clé du LLM on-premise. Vous choisissez vous-même quand et si vous migrez vers une nouvelle version. Nous gérons la migration sans interruption de service. Vous n'êtes jamais forcé de migrer comme avec un SaaS cloud.
WELL ASSOCIÉS assure-t-il la maintenance ?
Oui. Nous assurons la maintenance, la surveillance, les mises à jour du modèle et le support continu. Benoît Fort et son équipe basée à Paris 7ème suivent personnellement chaque déploiement après la mise en production.
Déployez votre LLM local avec nous
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