IA Souveraine & MLOps

Intelligence Artificielle souveraine pour entreprises

Reprenez le contrôle de vos données IA

J’accompagne les PME et DSI dans le déploiement d’infrastructures IA On-Premise, garantissant conformité RGPD, souveraineté des données et indépendance vis-à-vis des cloud hyperscalers.

Pourquoi l’IA On-Premise ?

• Confidentialité absolue : Vos données sensibles ne quittent jamais votre infrastructure
• Conformité RGPD : Contrôle total sur le traitement et le stockage des données
• Indépendance technologique : Pas de dépendance à OpenAI, Anthropic ou Google
• Maîtrise des coûts : Pas de facturation au token, ROI maîtrisé sur le long terme
• Personnalisation : Fine-tuning sur vos données métier, adaptation à vos cas d’usage

Expertise LLM & MLOps

Modèles Open Source en production

• LLaMA 3.x (Meta) : multi-tâches
• Mistral 7B/Mixtral 8x7B : Excellence française, optimisation CPU/GPU
• Qwen 2.5 et 3 : Modèles chinois performants, support multilingue
• GPT-OSS (OpenAI) : Modèle MoE très performant pour tâches diverses
• Choix guidé : Sélection du modèle optimal selon vos contraintes (performance, latence, budget GPU)

Stack technique maîtrisée

• Déploiement production : vLLM (inference ultra-rapide), Ollama (simplicité), TensorRT-LLM (NVIDIA optimisé)
• Optimisation GPU : CUDA, ROCm (AMD), quantization (GPTQ, AWQ, GGUF), GPU passthrough (Proxmox,…)
• Orchestration : Docker, load balancing multi-GPU
• Monitoring MLOps : Prometheus, Grafana, alerting, métriques métier

Intégration RAG (Retrieval Augmented Generation)

• Exploitation documents internes : PDF, Word, bases documentaires, intranets
• Bases vectorielles : ChromaDB, PostgreSQL + pgvector
• Pipeline complet : Chunking, embeddings (BGE, E5), retrieval, génération augmentée
• Zéro fuite de données : Traitement 100% On-Premise, pas d’API externe

Architecture & Infrastructure

Dimensionnement serveur

• GPU professionnel : Recommandations NVIDIA (A100, H100, RTX 6000 Ada)
• Alternative CPU : Déploiement sans GPU pour modèles quantisés (7B-13B)
• Stockage haute performance : NVMe pour modèles et embeddings, latence minimale
• Réseau optimisé : 10GbE, architecture scale-out

Sécurisation & Conformité

• API Management : Reverse proxy NGINX, rate limiting, authentification OAuth2/SAML/LDAP
• Chiffrement end-to-end : TLS 1.3, secrets management (Vault)
• Audit trails : Logs exhaustifs, traçabilité des requêtes RGPD-compliant
• Isolation réseau : Segmentation VLAN, firewall, aucune exposition Internet non contrôlée

Haute disponibilité & Scaling

• Load balancing : Distribution multi-GPU, failover automatique
• Scalabilité horizontale : Ajout de nœuds GPU sans interruption
• Backup & DR : Sauvegarde modèles, configurations, disaster recovery

Cas d’usage entreprise

Assistants métier privés

• Support client interne : Chatbot formé sur votre documentation technique/produits
• Assistant RH : Réponses sur conventions collectives, règlement intérieur (confidentiel)
• Veille juridique : Analyse contrats, conformité réglementaire

Traitement documentaire

• Analyse de contrats : Extraction clauses critiques, résumés automatiques
• Génération de rapports : Synthèses techniques, comptes-rendus structurés
• Traduction métier : Terminologie spécialisée, confidentialité garantie

R&D & Innovation

• Génération de code : “Copilot” privé formé sur votre stack technique
• Analyse de données : Insights sur données sensibles (médical, financier)
• Prototypage rapide : POCs IA sans exposition cloud public

Méthode d’accompagnement

Phase 1 : Audit & Stratégie (1-2 jours)

1. Analyse besoins métier et cas d’usage prioritaires
2. Évaluation infrastructure existante (GPU disponibles, réseau, stockage)
3. Recommandations modèles et architecture technique
4. Estimation ROI et planning déploiement

Phase 2 : POC & Validation (3-5 jours)

1. Installation stack MLOps (vLLM/Ollama + reverse proxy)
2. Déploiement modèle pilote sur votre infrastructure
3. Tests de performance (latence, débit, qualité réponses)
4. Validation cas d’usage avec utilisateurs métier

Phase 3 : Intégration RAG (optionnel, 2-4 jours)

1. Ingestion corpus documentaire interne
2. Génération embeddings et indexation base vectorielle
3. Fine-tuning pipeline RAG (chunking, retrieval, prompt engineering)
4. Tests qualité et pertinence des réponses augmentées
5. Mise à jour régulière des documents

Phase 4 : Production & Transfert (1-2 jours)

1. Mise en production sécurisée (authentification, monitoring)
2. Documentation technique complète (architecture, runbooks)
3. Formation équipes IT et utilisateurs finaux
4. Plan de maintenance et évolutions

Livrables professionnels

• Documentation opérationnelle : Installation, configuration, troubleshooting
• Dashboards monitoring : Grafana avec métriques métier et techniques
• Runbooks incidents : Procédures diagnostics et résolution pannes
• Guide utilisateur : Best practices prompting, limitations modèles

Garanties & Support

• Conformité RGPD : Audit de conformité, documentation DPO
• Sécurité renforcée : Recommandations, hardening
• Performance garantie : SLA définis selon votre infrastructure
• Évolutivité : Architecture scale-out, migration nouveaux modèles
• Support post-déploiement : Accompagnement évolution, montée de version

Pourquoi me choisir pour votre projet IA ?

✅ Expertise hybride unique : 25 ans d’administration Linux + expertise IA récente (2022-2025)

✅ Approche souveraine : Pas de dépendance cloud US, solution 100% maîtrisée

✅ ROI démontrable : Économies long terme vs. APIs cloud (OpenAI/Claude coûtent 100x plus cher à l’usage)

✅ Pédagogie éprouvée : Transfert de compétences, pas de boîte noire, autonomie équipes

✅ Infrastructure production : Pas de POC “jouet”, architecture industrielle dès le départ

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📧 Email : yves@rougy.net 💼 LinkedIn : linkedin.com/in/yrougy 🎯 Spécialité : Déploiement LLM On-Premise depuis 2023