IA en entreprise : Faut-il externaliser ou internaliser l’intelligence artificielle pour protéger ses données ?
Introduction : L’enjeu stratégique de l’IA en entreprise
IA en entreprise : Faut-il externaliser ou internaliser l’intelligence artificielle pour protéger ses données ?
L’intelligence artificielle en entreprise est aujourd’hui un levier de compétitivité incontournable. Son adoption permet d’améliorer la productivité, d’automatiser des processus complexes et d’optimiser la prise de décision. Cependant, son intégration pose un défi stratégique majeur : faut-il externaliser ou internaliser l’intelligence artificielle ?
L’externalisation de l’IA offre un accès rapide à des technologies avancées via des prestataires spécialisés, mais expose l’entreprise à des risques de cybersécurité, de perte de souveraineté et de dépendance technologique. À l’inverse, l’internalisation de l’intelligence artificielle permet un meilleur contrôle des données sensibles et assure une meilleure conformité aux régulations telles que le RGPD, mais nécessite des investissements importants en infrastructures et en compétences.
Dans cet article, nous analyserons les avantages et les inconvénients de l’externalisation et de l’internalisation de l’IA en entreprise, afin d’identifier la meilleure approche pour protéger les données et garantir la souveraineté numérique.
Externalisation de l’IA : Une solution rapide mais risquée
IA en entreprise : Faut-il externaliser ou internaliser l’intelligence artificielle pour protéger ses données ?
L’externalisation de l’intelligence artificielle en entreprise repose sur le recours à des prestataires spécialisés pour le développement, l’entraînement et l’exploitation des modèles d’IA. Cette approche séduit de nombreuses organisations grâce à sa rapidité de mise en œuvre et à l’accès à des technologies de pointe. Cependant, elle comporte des risques majeurs en matière de protection des données et de souveraineté technologique.
Les avantages de l’externalisation de l’intelligence artificielle
L’externalisation de l’IA permet aux entreprises de bénéficier immédiatement des dernières avancées technologiques, sans avoir à supporter la complexité et les coûts liés à une gestion interne. Les principaux avantages sont les suivants :
- Accès aux infrastructures de calcul avancées : L’entraînement des modèles d’IA requiert une puissance de calcul considérable, notamment via des GPU haute performance (NVIDIA A100, H100) ou des TPU (Tensor Processing Units) développés par Google. Les prestataires spécialisés proposent des environnements cloud optimisés pour le deep learning, évitant aux entreprises d’investir dans des clusters coûteux.
- Réduction des délais de mise en production : Grâce aux services cloud (AWS SageMaker, Azure Machine Learning, Google Vertex AI), les entreprises peuvent déployer des modèles pré-entraînés et bénéficier d’API intelligentes sans passer par un long cycle de développement.
- Optimisation des coûts à court terme : L’externalisation évite les dépenses initiales en matériel et en recrutement d’experts en IA. Les entreprises peuvent opter pour un modèle de facturation à l’usage (pay-as-you-go) qui s’adapte à leur consommation réelle.
- Maintenance et mises à jour incluses : Les fournisseurs de solutions IA assurent l’amélioration continue des modèles, intégrant les dernières avancées en machine learning sans nécessiter d’intervention de l’entreprise cliente.
Les risques liés à l’externalisation de l’intelligence artificielle
Malgré ses bénéfices, l’externalisation de l’IA en entreprise introduit des vulnérabilités critiques qui peuvent compromettre la sécurité des données et la souveraineté numérique.
- Perte de contrôle sur les données sensibles : Lorsqu’une entreprise externalise son IA, ses données d’entraînement et ses modèles peuvent être hébergés sur des serveurs situés hors de sa juridiction. Cela soulève des risques de non-conformité avec des réglementations comme le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) ou des lois extraterritoriales comme le Cloud Act américain, qui permet aux autorités des États-Unis d’accéder aux données stockées par des entreprises sous leur juridiction.
- Dépendance aux fournisseurs de cloud IA : Les acteurs dominants du marché (AWS, Microsoft Azure, Google Cloud) offrent des solutions performantes, mais enferment les entreprises dans un écosystème propriétaire (vendor lock-in). Migrer vers une autre solution peut être complexe et coûteux, notamment en raison de la compatibilité des modèles et des pipelines de données.
- Menaces en matière de cybersécurité : Les plateformes IA cloud sont des cibles privilégiées pour les cyberattaques. Des attaques de type data poisoning (manipulation des données d’entraînement) ou model inversion attacks (tentative de reconstruction des données à partir des modèles) peuvent compromettre des informations sensibles.
- Impact sur la confidentialité et l’éthique : Certaines entreprises qui externalisent leur IA découvrent que leur prestataire réutilise leurs données pour entraîner d’autres modèles ou les analyse à des fins commerciales, compromettant la confidentialité et l’éthique du traitement des données.
Les limites techniques de l’externalisation de l’IA
Au-delà des enjeux de sécurité et de conformité, l’externalisation de l’intelligence artificielle peut également présenter des limites techniques :
- Problèmes de latence et de performances : Lorsque les modèles d’IA doivent traiter de grandes quantités de données en temps réel (comme dans la finance ou l’industrie 4.0), le fait d’héberger ces modèles sur des serveurs distants peut entraîner une latence significative qui affecte les performances opérationnelles.
- Difficulté d’adaptation aux besoins spécifiques : Les modèles fournis par des prestataires externes sont souvent génériques et entraînés sur des jeux de données globaux. Pour des applications critiques (détection de fraude, maintenance prédictive, médecine personnalisée), l’entraînement sur des données internes est essentiel pour garantir une performance optimale.
- Problème de transparence et d’auditabilité : Certains algorithmes propriétaires utilisés par les fournisseurs sont des boîtes noires, empêchant les entreprises d’accéder aux détails de leur fonctionnement. Cela pose un problème majeur pour les secteurs réglementés (banque, assurance, santé), où l’explicabilité des décisions prises par l’IA est cruciale.
Vers une réévaluation de l’externalisation de l’IA
Bien que l’externalisation de l’IA puisse sembler économiquement avantageuse à court terme, elle expose les entreprises à des risques stratégiques importants qui peuvent compromettre leur autonomie technologique et la protection de leurs données sensibles.
De plus en plus d’organisations prennent conscience de ces enjeux et réévaluent leur dépendance aux solutions externes. Certaines optent pour une approche hybride, combinant des modèles d’IA externalisés pour des tâches génériques (traitement du langage naturel, reconnaissance d’images) avec une internalisation des modèles critiques nécessitant un haut niveau de confidentialité et de performance sur mesure.
L’internalisation de l’intelligence artificielle en entreprise apparaît ainsi comme une alternative viable pour garantir un contrôle total sur les données et les modèles. Cependant, cette transition nécessite une stratégie d’investissement technologique et de montée en compétence, que nous allons explorer dans la prochaine section.
Internalisation de l’IA : Un levier de souveraineté et de sécurité
IA en entreprise : Faut-il externaliser ou internaliser l’intelligence artificielle pour protéger ses données ?
L’internalisation de l’intelligence artificielle en entreprise consiste à développer, héberger et exploiter ses propres modèles d’IA sur des infrastructures internes. Contrairement à l’externalisation, cette approche permet de garder un contrôle total sur les données, les modèles et les algorithmes, réduisant ainsi les risques liés à la cybersécurité et à la souveraineté numérique.
Si l’internalisation nécessite des investissements technologiques et humains importants, elle offre un avantage stratégique majeur, notamment pour les entreprises traitant des données sensibles ou soumises à des réglementations strictes.
Les avantages de l’internalisation de l’intelligence artificielle
L’internalisation de l’IA en entreprise répond à plusieurs enjeux critiques :
- Contrôle total des données et des modèles : En hébergeant les systèmes d’IA en interne, les entreprises évitent que leurs données ne soient stockées ou analysées par des tiers, réduisant ainsi le risque de fuite ou d’exploitation abusive.
- Respect des réglementations et conformité : De nombreuses entreprises sont soumises à des cadres réglementaires stricts (RGPD, HIPAA pour la santé, Bâle III pour la finance). L’internalisation garantit une maîtrise complète des flux de données et de leur traitement, facilitant l’auditabilité et la conformité légale.
- Indépendance vis-à-vis des fournisseurs cloud : Les solutions IA proposées par des prestataires externes impliquent souvent une dépendance aux infrastructures et aux modèles propriétaires. L’internalisation permet de développer des algorithmes sur mesure, optimisés pour les besoins spécifiques de l’entreprise, tout en évitant les coûts cachés du vendor lock-in.
- Sécurisation accrue contre les cyberattaques : Les infrastructures cloud publiques sont des cibles privilégiées pour les cyberattaques, notamment les attaques par injection de données ou l’exfiltration de modèles. Une gestion interne des serveurs IA permet d’appliquer des politiques de sécurité avancées et de mieux protéger les modèles contre les menaces émergentes.
- Optimisation des coûts à long terme : Si l’internalisation implique un investissement initial plus élevé, elle permet de réduire les coûts récurrents liés aux licences, aux frais de stockage et aux services externalisés, tout en garantissant une meilleure exploitation des ressources informatiques.
Les défis techniques et organisationnels de l’internalisation de l’IA
L’internalisation de l’intelligence artificielle nécessite une transformation structurelle et technologique profonde. Parmi les principaux défis à relever :
- Investissements en infrastructures : Héberger et entraîner des modèles d’IA exige des ressources matérielles puissantes, notamment des GPU haute performance (NVIDIA H100, AMD MI300X), des architectures spécialisées (TPU, FPGA) et des infrastructures de stockage massif (NVMe, SSD haute vitesse).
- Développement d’un écosystème logiciel adapté : Les entreprises doivent mettre en place des environnements logiciels optimisés, incluant des frameworks de deep learning (TensorFlow, PyTorch, JAX), des bases de données distribuées et des outils de gestion des workflows d’IA (MLflow, Kubeflow, Airflow).
- Formation et recrutement d’experts : Une internalisation réussie repose sur des équipes capables de gérer l’intégralité du cycle de vie des modèles d’IA (collecte et prétraitement des données, entraînement, optimisation, déploiement et maintenance). Cela implique de recruter des data scientists, des ingénieurs en machine learning, des DevOps spécialisés en IA et des experts en cybersécurité.
- Maintenance et mise à jour des modèles : Contrairement aux solutions externalisées où les prestataires assurent l’optimisation continue des algorithmes, une IA internalisée doit être mise à jour régulièrement pour garantir sa pertinence et sa performance face aux évolutions des données.
- Interopérabilité et intégration avec les systèmes existants : L’IA doit pouvoir s’intégrer aux ERP, CRM, SIEM et autres solutions métier déjà en place, sans perturber les processus internes ni engendrer des incompatibilités logicielles.
Stratégies pour réussir l’internalisation de l’IA
Une transition vers l’internalisation de l’intelligence artificielle doit être progressive et structurée. Voici les principales étapes à suivre :
Étape 1 : Évaluation des besoins et des contraintes
Avant d’initier un projet d’internalisation, il est essentiel de réaliser un audit des usages actuels de l’IA dans l’entreprise et d’identifier les modèles critiques nécessitant une gestion interne. Cette analyse doit inclure :
- Les volumes de données à traiter et leur sensibilité.
- Les exigences de performances et de latence.
- Les contraintes réglementaires et les politiques de gestion des accès aux données.
Étape 2 : Mise en place d’une infrastructure IA interne
L’hébergement des modèles IA en interne implique la construction d’une infrastructure adaptée, incluant :
- Des clusters de calcul spécialisés (serveurs IA, GPU, TPU).
- Des data lakes et des bases de données à haute disponibilité.
- Des solutions de sécurisation des flux de données et des accès aux modèles (chiffrement, authentification multi-facteurs, gestion des logs).
Étape 3 : Développement et entraînement des modèles en interne
L’entreprise doit constituer une équipe dédiée capable de concevoir et d’optimiser les modèles IA en fonction des besoins métiers. Cela passe par :
- L’adoption de pipelines MLOps pour automatiser l’entraînement et le déploiement des modèles.
- L’utilisation de techniques avancées d’optimisation (quantization, pruning, distillation de modèles).
- La mise en place de protocoles d’audit et d’explicabilité des modèles pour garantir leur conformité et leur transparence.
Étape 4 : Sécurisation et supervision des modèles IA
Une IA internalisée doit être protégée contre les attaques et les erreurs de fonctionnement. Il est recommandé d’intégrer :
- Des systèmes de détection d’anomalies et de biais dans les modèles d’IA.
- Des politiques de contrôle d’accès basées sur le principe du moindre privilège.
- Une surveillance continue des performances et de la dérive des modèles (drift detection).
Étape 5 : Déploiement et montée en charge progressive
L’internalisation ne doit pas être brutale. Il est préférable de commencer par un déploiement progressif, en ciblant d’abord les modèles stratégiques, avant d’étendre l’infrastructure IA à l’ensemble des processus métier.
Comparatif de modèles de langage de grande taille (LLM)
IA en entreprise : Faut-il externaliser ou internaliser l’intelligence artificielle pour protéger ses données ?
Panorama des modèles de langage externalisés : comparaison des principales solutions du marché
L’externalisation des modèles de langage de grande taille (LLM) est une stratégie courante pour les entreprises souhaitant exploiter la puissance de l’intelligence artificielle sans supporter les coûts et la complexité d’un développement en interne. Aujourd’hui, plusieurs acteurs majeurs se partagent le marché, proposant des LLM propriétaires ou open source, accessibles via API ou plateformes cloud.
Le tableau ci-dessous compare 20 modèles de LLM externalisés en fonction de leur éditeur, de leur pays d’origine, de leur puissance (nombre de paramètres), de leur licence et de leur coût d’accès. Il permet d’identifier les solutions adaptées aux différents usages professionnels, qu’il s’agisse de traitement du langage naturel, de génération de contenu, d’analyse avancée ou d’intégration dans des assistants virtuels.
On observe plusieurs tendances notables :
- La domination des acteurs américains : OpenAI, Google DeepMind, Microsoft et Meta restent des leaders avec des modèles propriétaires tels que GPT-4, Gemini 1.5 Pro et LLaMA 3.1.
- L’essor des alternatives open source : Des initiatives comme BLOOM (France), Falcon-180B (Émirats Arabes Unis) et Mistral 8x22B (France) offrent des alternatives accessibles, adaptées aux entreprises souhaitant une plus grande maîtrise de leurs données.
- La montée en puissance des modèles chinois : DeepSeek-V3, Qwen2 et MiniMax-Text-01 illustrent l’émergence de solutions issues de la Chine, souvent optimisées pour des marchés asiatiques, mais de plus en plus compétitives au niveau mondial.
- Le choix entre souveraineté et performance : Si les modèles propriétaires sont souvent plus performants et optimisés, ils impliquent une dépendance aux fournisseurs et peuvent soulever des problématiques de conformité et de confidentialité. Les modèles open source permettent une plus grande flexibilité et une personnalisation avancée, mais nécessitent des infrastructures adaptées pour un déploiement efficace.
Ce tableau constitue une base de réflexion essentielle pour les entreprises cherchant à intégrer un LLM dans leurs processus. Selon les besoins, les critères de sélection peuvent inclure la puissance du modèle, les restrictions de licence, l’origine géographique ou encore les coûts d’exploitation.
Comparatif de 20 modèles de langage de grande taille (LLM) externalisés
Nom du Modèle | Éditeur | Pays | Version | Puissance (Paramètres) | Licence | Prix |
|---|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek-V3 | DeepSeek AI | Chine | 3.0 | 671 milliards | Propriétaire | Non divulgué |
GPT-4 | OpenAI | États-Unis | 4.0 | 175 milliards | Propriétaire | Tarification personnalisée |
PaLM 2 | Google DeepMind | États-Unis/Royaume-Uni | 2.0 | 540 milliards | Propriétaire | Non divulgué |
LLaMA 3.1 | Meta AI | États-Unis | 3.1 | 405 milliards | Propriétaire | Non divulgué |
BLOOM | Hugging Face & BigScience | France | 1.0 | 176 milliards | Open Source | Gratuit |
Claude 3.5 Sonnet | Anthropic | États-Unis | 3.5 | Non divulgué | Propriétaire | Tarification personnalisée |
Mistral 8x22B | Mistral AI | France | 1.0 | 176 milliards | Open Source | Gratuit |
Falcon-180B | Technology Innovation Institute (TII) | Émirats Arabes Unis | 1.0 | 180 milliards | Open Source | Gratuit |
GPT-NeoX-20B | EleutherAI | États-Unis | 1.0 | 20 milliards | Open Source | Gratuit |
GPT-J-6B | EleutherAI | États-Unis | 1.0 | 6 milliards | Open Source | Gratuit |
BERT | Google AI | États-Unis | Base | 110 millions | Open Source | Gratuit |
T5 | Google AI | États-Unis | 1.1 | 11 milliards | Open Source | Gratuit |
CodeGen | Salesforce Research | États-Unis | 2.0 | 16 milliards | Open Source | Gratuit |
Orca | Microsoft Research | États-Unis | 1.0 | 13 milliards | Propriétaire | Tarification personnalisée |
Gemini 1.5 Pro | Google DeepMind | États-Unis/Royaume-Uni | 1.5 | Non divulgué | Propriétaire | Non divulgué |
Copilot Pro | OpenAI & Microsoft | États-Unis | 1.0 | Non divulgué | Propriétaire | Abonnement mensuel |
Qwen2 | Alibaba Cloud AI | Chine | 2.0 | 72 milliards | Propriétaire | Non divulgué |
Nemotron-4 | NVIDIA Research | États-Unis | 4.0 | Non divulgué | Propriétaire | Non divulgué |
Amazon Nova Pro | Amazon AWS AI | États-Unis | 1.0 | Non divulgué | Propriétaire | Non divulgué |
MiniMax-Text-01 | MiniMax AI | Chine | 1.0 | 456 milliards | Propriétaire | Non divulgué |
Remarques :
- Les modèles open source sont accessibles gratuitement, mais nécessitent des infrastructures adaptées pour être exploités efficacement.
- Les modèles propriétaires sont souvent disponibles sous licence payante et peuvent être intégrés via API.
- Le pays d’origine correspond à l’organisation principale développant le modèle, mais certaines collaborations internationales peuvent exister.
- Les modèles chinois et émiratis gagnent en importance, offrant des alternatives aux solutions américaines et européennes.
Ce tableau met en évidence les principales solutions LLM externalisées disponibles sur le marché, en tenant compte de leur origine géographique, ce qui peut être un critère déterminant pour les entreprises soucieuses de la souveraineté numérique et de la conformité réglementaire.
Comparatif de 20 modèles de langage de grande taille (LLM) internalisables
Nom du Modèle | Éditeur | Pays | Version | Puissance (Paramètres) | Licence | Mémoire GPU Recommandée | GPU Recommandés |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek-V3 | DeepSeek AI | Chine | 3.0 | 67 milliards | Open Source | ≥ 40 Go de VRAM | NVIDIA A100 40 Go, NVIDIA L40S 48 Go |
LLaMA 3.1 | Meta AI | États-Unis | 3.1 | 70 milliards | Open Source | ≥ 40 Go de VRAM | NVIDIA A100 40 Go, NVIDIA L40S 48 Go |
Falcon 2 | Technology Innovation Institute (TII) | Émirats Arabes Unis | 2.0 | 180 milliards | Open Source | ≥ 80 Go de VRAM | NVIDIA A100 80 Go, NVIDIA H100 80 Go |
Mistral 8x22B | Mistral AI | France | 1.0 | 176 milliards | Open Source | ≥ 80 Go de VRAM | NVIDIA A100 80 Go, NVIDIA H100 80 Go |
GPT-NeoX-20B | EleutherAI | États-Unis | 1.0 | 20 milliards | Open Source | ≥ 24 Go de VRAM | NVIDIA A10G 24 Go, NVIDIA RTX 6000 48 Go |
Starling-7B | Université de Californie | États-Unis | 1.0 | 7 milliards | Open Source | ≥ 16 Go de VRAM | NVIDIA V100 16 Go, NVIDIA RTX 6000 48 Go |
BLOOM | Hugging Face & BigScience | France | 1.0 | 176 milliards | Open Source | ≥ 80 Go de VRAM | NVIDIA A100 80 Go, NVIDIA H100 80 Go |
OPT-175B | Meta AI | États-Unis | 1.0 | 175 milliards | Open Source | ≥ 80 Go de VRAM | NVIDIA A100 80 Go, NVIDIA H100 80 Go |
XGen-7B | Salesforce | États-Unis | 1.0 | 7 milliards | Open Source | ≥ 16 Go de VRAM | NVIDIA V100 16 Go, NVIDIA RTX 6000 48 Go |
Pythia | EleutherAI | États-Unis | 1.0 | 12 milliards | Open Source | ≥ 24 Go de VRAM | NVIDIA A10G 24 Go, NVIDIA RTX 6000 48 Go |
OpenLLaMA | OpenLM | États-Unis | 1.0 | 13 milliards | Open Source | ≥ 24 Go de VRAM | NVIDIA A10G 24 Go, NVIDIA RTX 6000 48 Go |
OLMo 7B Twin 2T | Institut Allen pour l’IA (AI2) | États-Unis | 1.0 | 7 milliards | Open Source | ≥ 16 Go de VRAM | NVIDIA V100 16 Go, NVIDIA RTX 6000 48 Go |
GPT-J-6B | EleutherAI | États-Unis | 1.0 | 6 milliards | Open Source | ≥ 12 Go de VRAM | NVIDIA RTX 3080 12 Go, NVIDIA RTX 3090 24 Go |
Dolly | Databricks | États-Unis | 1.0 | 12 milliards | Open Source | ≥ 24 Go de VRAM | NVIDIA A10G 24 Go, NVIDIA RTX 6000 48 Go |
StableLM-Alpha | Stability AI | Royaume-Uni | 1.0 | 65 milliards | Open Source | ≥ 80 Go de VRAM | NVIDIA A100 80 Go, NVIDIA H100 80 Go |
RWKV | Communauté Open Source | International | 1.0 | 14 milliards | Open Source | ≥ 28 Go de VRAM | NVIDIA A10G 24 Go, NVIDIA RTX 6000 48 Go |
FastChat-T5 | Anthropic | États-Unis | 1.0 | 3 milliards | Open Source | ≥ 8 Go de VRAM | NVIDIA RTX 2070 8 Go, NVIDIA RTX 2080 8 Go |
h2oGPT | H2O.ai | États-Unis | 1.0 | 20 milliards | Open Source | ≥ 24 Go de VRAM | NVIDIA A10G 24 Go, NVIDIA RTX 6000 48 Go |
BERT | Google AI | États-Unis | 1.0 | 110 millions | Open Source | ≥ 8 Go de VRAM | NVIDIA RTX 2070 8 Go, NVIDIA RTX 2080 8 Go |
T5 | Google AI | États-Unis | 1.1 | 11 milliards | Open Source | ≥ 16 Go de VRAM | NVIDIA V100 16 Go, NVIDIA RTX 6000 48 Go |
Remarques :
DeepSeek-V3 : Ce modèle open-source de 67 milliards de paramètres offre des performances comparables aux modèles propriétaires, avec une vitesse d’inférence améliorée.
LLaMA 3.1 : La dernière version de Meta AI propose des tailles de modèles allant de 8 à 70 milliards de paramètres, avec des capacités de raisonnement et de codage améliorées.
Falcon 2 : Développé par le Technology Innovation Institute, Falcon 2 est la génération la plus récente de modèles LLM open-source, succédant au Falcon 180B.
Conclusion : Internalisation vs Externalisation de l’IA – Quel choix pour les entreprises ?
IA en entreprise : Faut-il externaliser ou internaliser l’intelligence artificielle pour protéger ses données ?
L’intelligence artificielle en entreprise est aujourd’hui un atout stratégique majeur. Le choix entre l’externalisation et l’internalisation des modèles de langage (LLM) repose sur plusieurs critères : sécurité des données, souveraineté technologique, coûts d’exploitation et performances attendues.
1. Externalisation : une solution rapide mais avec des risques
L’externalisation des LLM permet aux entreprises de bénéficier immédiatement de modèles avancés, hébergés sur des plateformes cloud comme OpenAI (GPT-4), Google (Gemini), Microsoft (Orca) ou DeepSeek. Ces solutions offrent une expertise technique, une scalabilité quasi infinie et une maintenance continue, évitant ainsi des investissements lourds en infrastructures.
Cependant, elles impliquent une dépendance aux fournisseurs, une faible transparence des modèles et des risques liés à la protection des données. Des réglementations comme le RGPD en Europe ou le Cloud Act aux États-Unis posent de véritables défis aux entreprises stockant leurs données sensibles sur des infrastructures tierces.
2. Internalisation : une alternative pour garantir la souveraineté et la protection des données
L’internalisation des LLM répond à des préoccupations croissantes de souveraineté numérique et de confidentialité. Elle permet un contrôle total des modèles et des données, en évitant les risques d’accès non autorisé ou d’exploitation des informations sensibles par des tiers.
Grâce aux récents progrès dans l’open source, de nombreuses alternatives internabilisables sont désormais disponibles. Des modèles comme LLaMA 3.1 (Meta), Falcon 2 (TII), DeepSeek-V3, Mistral 8x22B ou BLOOM offrent des performances comparables aux solutions propriétaires, tout en permettant une adaptation sur mesure aux besoins des entreprises.
3. Les défis techniques et économiques de l’internalisation
Bien que l’internalisation de l’IA offre un contrôle accru, elle nécessite des investissements en infrastructures et en compétences :
- Puissance de calcul : Les modèles de grande taille (50B+ paramètres) exigent des GPU spécialisés (NVIDIA A100, H100, L40S) et des architectures InfiniBand pour la communication inter-GPU.
- Coût énergétique : L’entraînement et l’inférence de LLM sont très énergivores. Un modèle comme GPT-3 a nécessité 1 287 MWh pour son entraînement. Optimiser la consommation électrique devient un enjeu majeur.
- Maintenance et optimisation : Contrairement aux solutions cloud, une IA internalisée nécessite une gestion continue des modèles, des mises à jour et une adaptation aux nouvelles données.
4. Quelle stratégie adopter ?
Le choix entre internalisation et externalisation dépend du secteur d’activité, des contraintes réglementaires et des objectifs stratégiques de l’entreprise. Trois scénarios émergent :
- Externalisation complète → Pour les entreprises souhaitant un accès rapide à l’IA sans gestion technique.
- Approche hybride → Externalisation pour des modèles génériques, et internalisation pour les tâches critiques (finance, défense, santé).
- Internalisation totale → Pour les organisations avec de forts enjeux de sécurité et de souveraineté, prêtes à investir dans des infrastructures robustes.
Dans un monde où l’IA est devenue un levier de compétitivité majeur, les entreprises doivent évaluer leurs priorités technologiques, leurs risques et leurs capacités d’investissement avant de choisir la meilleure stratégie.
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Formations CIDFP
Sources
Ministère de l’économie et des finances et de la souveraineté industrielle et numérique
https://www.tresor.economie.gouv.fr/Articles/2024/04/02/les-enjeux-economiques-de-l-intelligence-artificielle
Mis à jour le 19/02/2025
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