IA souveraine

Déployer des LLM sur votre infrastructure ou chez un hébergeur français

Nous concevons des systèmes RAG, agents, extraction et automatisations sur des modèles ouverts comme Mistral, Llama, Qwen ou Gemma, servis avec vLLM ou Ollama, sur vos serveurs, sur un cloud français ou en architecture hybride. Vos données restent dans le périmètre que vous fixez. Tensoria est une agence IA basée à Toulouse qui conçoit des systèmes IA souverains sur mesure pour les PME et ETI.

Échanger sur votre besoin de souveraineté Recevoir un devis

Trois niveaux de souveraineté

Le bon niveau dépend de votre contrainte réelle

Souveraineté totale et complexité vont ensemble. Nous qualifions d'abord ce que votre contexte exige avant de proposer le niveau le plus lourd.

API hébergée en Europe

Pour les entreprises dont les données peuvent transiter par une API, sous réserve d'un hébergement et d'un traitement localisés en Union européenne.

Ce que ça garantit

Localisation du traitement en Europe, cadre contractuel RGPD clair, mise en place rapide.

Complexité

La plus faible des trois niveaux. Pas d'infrastructure à exploiter, l'intégration ressemble à celle d'une API classique.

Cloud français avec modèle ouvert

Pour les entreprises qui veulent un modèle ouvert dont elles maîtrisent le comportement, sans porter elles mêmes l'exploitation matérielle.

Ce que ça garantit

Hébergement chez un acteur français comme Scaleway ou OVHcloud, modèle ouvert dont on connaît le comportement et les biais, pas de dépendance à un fournisseur de modèle propriétaire.

Complexité

Intermédiaire. Il faut choisir, dimensionner et surveiller le modèle servi, mais l'infrastructure physique reste gérée par l'hébergeur.

Sur vos serveurs

Pour les organisations dont les données ne doivent jamais quitter leur propre périmètre réseau, par obligation sectorielle ou contractuelle.

Ce que ça garantit

Aucune donnée ne sort de votre infrastructure. Contrôle complet sur le matériel, le réseau et les journaux d'accès.

Complexité

La plus élevée. GPU à provisionner et à faire vivre, mises à jour à gérer, supervision à mettre en place, avec une équipe ou un contrat de maintenance.

Quand c'est nécessaire, quand ça ne l'est pas

La souveraineté n'est pas une case à cocher par principe

Quand elle est vraiment nécessaire

Données de santé, données couvertes par le secret médical ou des obligations sectorielles fortes.
Défense, aéronautique et sous-traitance de rang soumise à des clauses de sécurité contractuelles.
Données juridiques sensibles, secret professionnel, dossiers clients confidentiels.
Données RH nominatives, dossiers de paie ou d'évaluation individuelle.
Clauses contractuelles clients qui interdisent explicitement le transfert vers un pays tiers.
Secteur public, en particulier lorsqu'une doctrine ou un référentiel impose une localisation précise.

Quand un hébergement européen suffit

Beaucoup d'usages internes, comme la recherche documentaire générale, la rédaction assistée ou le support de premier niveau, n'exigent pas un déploiement on premise. Un hébergement d'API en Union européenne, avec un contrat qui encadre le traitement, répond déjà à la majorité des exigences RGPD. Lire notre comparaison de Microsoft Copilot et de l'IA souveraine française pour situer les deux options sur des cas concrets.

Dans certains cas, l'anonymisation des données avant envoi à une API suffit à lever la contrainte. Voir notre article sur l'anonymisation RGPD avec Presidio pour savoir quand cette approche tient et quand elle ne suffit pas.

Ce qu'on déploie

Les mêmes usages, hébergés dans votre périmètre

RAG documentaire, agents outillés, extraction d'information et automatisations métier. Ce qui change, c'est où tournent le modèle et les données, pas les usages eux mêmes. Voir aussi notre offre d'assistant IA interne RAG pour le détail d'un déploiement documentaire.

RAG souverain

Recherche documentaire sur vos données internes, base vectorielle hébergée dans votre périmètre. Voir notre architecture de RAG souverain avec Mistral.

Agents outillés

Agents qui appellent des outils internes sans que les requêtes ne sortent de votre réseau.

Extraction structurée

Extraction de données depuis des documents techniques, juridiques ou industriels, sur un modèle que vous hébergez.

Automatisations

Orchestration de tâches métier auto hébergée. Voir notre guide pour auto héberger n8n en conformité RGPD.

Serveur de modèle

vLLM ou Ollama selon le débit et le matériel disponible.

Modèles ouverts

Mistral, Llama, Qwen, Gemma, choisis et mesurés sur votre cas.

Base vectorielle

Hébergée dans le même périmètre que le modèle et les documents.

Observabilité

Journalisation des requêtes, supervision de la charge GPU et des erreurs.

Comment on procède

Quatre étapes, du besoin réel au transfert

Qualification du besoin réel de souveraineté

Nature des données, obligations sectorielles ou contractuelles, sensibilité réelle des traitements. Cette étape détermine si le niveau qui convient est une API européenne, un cloud français ou un déploiement sur vos serveurs.

Choix et mesure du modèle sur le cas réel

Comparaison de plusieurs modèles ouverts sur vos données et vos scénarios, pas sur des bancs d'essai génériques. L'écart avec une API de pointe se mesure, il ne se suppose pas.

Déploiement et sécurisation

Mise en place du serveur de modèle, de la base vectorielle et des accès, avec journalisation des requêtes et cloisonnement réseau adaptés au contexte. Voir notre retour sur le déploiement d'une IA on premise sécurisée en aéronautique.

Exploitation et transfert

Documentation de l'architecture, transfert de compétences vers votre équipe technique ou mise en place d'un contrat de maintenance si vous n'avez pas la capacité de l'exploiter en interne.

Conditions de réussite et limites

Ce qu'il faut savoir avant de se lancer

Un déploiement sur vos serveurs suppose un budget d'exploitation GPU récurrent, pas seulement un investissement initial.
Il faut une équipe capable de maintenir le système, ou un contrat de maintenance : un LLM hébergé en interne ne se gère pas comme un site web statique.
Un modèle ouvert de taille moyenne est parfois moins bon qu'une API de pointe sur certaines tâches. Cet écart doit être mesuré sur votre cas réel avant de trancher, pas supposé.
La souveraineté n'existe pas par défaut : si les données finissent par transiter ailleurs, par un connecteur tiers, une extension ou un export non maîtrisé, la garantie tombe. L'architecture complète doit être cohérente, pas seulement le modèle.
Le sujet dépasse le seul modèle de langage. Voir notre checklist de sécurité des données IA en PME et notre analyse du coût réel d'une migration on premise pour ne pas découvrir ces conditions en cours de route.

Livrables

Ce que vous recevez

Architecture documentée

Schéma complet du système, des flux de données et des choix d'hébergement retenus.

Modèle choisi et mesuré

Comparatif des modèles testés sur vos données, avec les résultats qui ont motivé le choix final.

Déploiement reproductible

Configuration versionnée, permettant de reconstruire l'environnement sans dépendre d'une intervention manuelle.

Journalisation

Traçabilité des requêtes et des accès, utile pour l'audit interne et la conformité.

Transfert de compétences

Documentation et passation vers votre équipe technique, ou mise en place d'un suivi d'exploitation.

Optimisation mesurée

Réglages de latence et de débit quand ils sont nécessaires. Voir notre article sur vLLM et le speculative decoding.

Contextes déjà traités

Des enjeux de souveraineté concrets

Nous avons déployé des LLM ouverts avec vLLM dans un contexte spatial et aéronautique, et un RAG souverain pour un acteur du secteur public hors de France, en Andorre.

Continental

Assistant RAG industriel

Un assistant documentaire déployé pour plus de 2 000 utilisateurs en usine, avec une précision de réponse passée de 67 % à 89 %.

Voir le cas client →

Sous-traitance industrielle

IA souveraine ou ChatGPT en aéronautique

Comment un sous-traitant aéronautique doit arbitrer entre une API grand public et une solution souveraine, selon les clauses contractuelles en jeu.

Lire l'article →

Pour aller plus loin

Voisines de cette offre

Assistant IA interne RAG

Le déploiement d'un assistant documentaire sur vos données, avec ou sans exigence de souveraineté.

Audit RAG et Agents IA

L'analyse d'un système déjà en place, y compris pour vérifier qu'il respecte les contraintes de souveraineté attendues.

Expertise technique IA

Diagnostic et amélioration de systèmes IA existants, RAG, agents ou modèles spécialisés.

Guide RAG en entreprise

Les fondamentaux du RAG en entreprise avant de choisir un niveau d'hébergement.

Questions fréquentes

Cela dépend de la tâche et il faut le mesurer sur votre cas réel plutôt que de le supposer. Sur du RAG documentaire ou de l'extraction structurée, un modèle ouvert de taille moyenne comme Mistral Small ou Qwen atteint souvent un niveau très proche des API de pointe. Sur du raisonnement complexe ou des tâches très générales, l'écart peut rester réel. Nous comparons toujours les options sur vos données avant de recommander une architecture.

Non. Le on premise complet a du sens quand la donnée elle même ne doit jamais quitter votre périmètre, par contrainte sectorielle ou contractuelle. Dans beaucoup d'autres cas, un hébergement européen ou une architecture hybride suffisent à répondre aux exigences RGPD sans porter la complexité et l'exploitation d'une infrastructure GPU interne. Nous qualifions le besoin réel avant de proposer le niveau le plus lourd.

Le dimensionnement dépend du modèle choisi, du volume de requêtes simultanées et de la latence attendue, il n'existe pas de configuration universelle. Un modèle ouvert de taille moyenne servi avec vLLM peut tourner sur un serveur avec un ou plusieurs GPU adaptés, chez vous ou chez un hébergeur français comme Scaleway ou OVHcloud. Le dimensionnement fait partie du travail de déploiement et se valide par la mesure, pas par une estimation générique.

Votre équipe technique si elle a la capacité de le faire, avec une documentation et un transfert de compétences prévus dès le déploiement. Si ce n'est pas le cas, un contrat de maintenance ou d'exploitation peut être mis en place. Dans les deux cas, la charge de maintenance d'un système hébergé chez vous est réelle : mises à jour, supervision, gestion de la charge GPU. Nous en parlons dès la qualification, elle fait partie du choix d'architecture.

Dans certains cas oui : si les données peuvent être anonymisées ou pseudonymisées de façon fiable avant d'être envoyées à une API, un hébergement européen classique peut suffire. Dans d'autres cas, l'anonymisation dégrade la qualité du traitement, est incomplète sur des documents non structurés, ou ne répond pas à une exigence contractuelle qui porte sur la localisation même du traitement. Nous évaluons si l'anonymisation est une réponse suffisante avant de la retenir.

Vos données, votre infrastructure, votre décision

Présentez nous la nature de vos données et vos contraintes réelles. Nous vous dirons quel niveau de souveraineté est justifié et ce qu'il implique concrètement à mettre en place.

Planifier un échange Recevoir un devis écrit