Une IA plus locale… mais à quelle échelle ?
Le succès des modèles d’intelligence artificielle de grande taille — comme GPT, Claude ou Gemini — a façonné l’imaginaire collectif autour d’une IA toujours plus puissante, omnisciente, mais aussi gourmande en ressources. Pourtant, dans une dynamique de souveraineté numérique, de nombreuses organisations se tournent aujourd’hui vers le déploiement local, avec une question clé : quels modèles sont réellement adaptés à l’IA on premise ?
Penser l’IA locale ne signifie pas simplement transposer ce qui existe dans le cloud à une version hébergée en interne. C’est repenser les besoins, les usages, et surtout l’équation coût/efficacité/contrôle.
De la puissance brute à la pertinence métier
Les grands modèles de langage généralistes ont démontré des capacités impressionnantes, mais ils ne sont pas toujours adaptés à une exécution locale. Leur taille (des dizaines de milliards de paramètres), leur dépendance à des infrastructures massives, ou encore leur complexité d’ajustement les rendent souvent incompatibles avec les réalités on premise.
À l’inverse, des modèles plus compacts, optimisés pour un déploiement sur GPU local, peuvent répondre avec précision à des besoins spécifiques : classification de texte, extraction d’informations, résumé de documents internes, analyse de tickets support ou encore copilote métier. Ils sont plus rapides à entraîner, plus faciles à surveiller et bien plus sobres sur le plan énergétique.
Le bon modèle n’est pas nécessairement le plus gros, mais celui qui est le mieux ajusté au cas d’usage — et à l’infrastructure disponible.
L’adaptabilité comme facteur de souveraineté
Choisir un modèle léger, c’est aussi pouvoir l’affiner, l’interroger, le comprendre. Dans un monde où la gouvernance algorithmique devient centrale, cette adaptabilité est un levier stratégique. Elle permet de rester maître de son système, sans dépendre d’un fournisseur opaque, ni sacrifier ses données à un service tiers.
L’explosion de l’open source IA (Mistral, Phi-3, TinyLLaMA, DistilBERT, Whisper) donne aujourd’hui accès à une palette de modèles entraînables localement, avec un excellent rapport performance/encombrement. Ils permettent de construire une IA plus modulaire, auditable et éthique.
Vers une IA locale, ciblée, efficiente
À l’heure où la pression réglementaire, économique et écologique s’intensifie, le tout-cloud et le tout-génératif montrent leurs limites. L’IA on premise, couplée à des modèles plus sobres, ouvre la voie à une intelligence plus ciblée, alignée avec les réalités métiers et les exigences de souveraineté.
Le futur de l’IA n’est pas forcément massif. Il pourrait bien être local, agile… et parfaitement maîtrisé.
