Si vous gérez des données sensibles - des dossiers médicaux, des informations financières ou des documents juridiques - utiliser un modèle de langage hébergé dans le cloud public peut être aussi risqué que d’envoyer un dossier confidentiel par courrier non sécurisé. Les LLM sur site et les clouds privés existent précisément pour éviter cela. Ils permettent aux entreprises de garder le contrôle total sur où et comment les données sont traitées, sans jamais les quitter de leur infrastructure. Ce n’est pas une option de luxe. C’est une nécessité pour les secteurs réglementés.
Pourquoi le cloud public ne suffit pas pour les données sensibles
Les grands fournisseurs de cloud comme AWS, Azure ou Google Cloud offrent des modèles d’IA puissants. Mais quand vous envoyez une facture médicale ou un contrat bancaire à leur API, vous traversez Internet. Même si le fournisseur affirme qu’il ne stocke pas vos données, vous ne contrôlez pas les logs, les accès internes, ni les mises à jour du système. Et dans un monde où le RGPD ou le HIPAA imposent une responsabilité totale sur la protection des données, ce manque de contrôle est inacceptable.Le modèle de responsabilité partagée des clouds publics signifie que vous êtes toujours en partie responsable en cas de fuite. Une fuite de données ? Vous êtes poursuivi. Un audit révèle un accès non autorisé ? Vous êtes en non-conformité. Sur site ou en cloud privé, vous êtes le seul responsable - et surtout, le seul à avoir accès à tout.
Sur site : le contrôle absolu
Le déploiement on-premise signifie que votre serveur GPU est dans votre propre centre de données. Aucun trafic Internet. Aucune connexion externe. Les données ne sortent jamais. C’est la solution la plus sécurisée pour les agences gouvernementales, les laboratoires de santé ou les banques d’investissement.Vous choisissez le modèle : LLaMA 2, Mistral, ou une version fine-tunée sur vos propres documents. Vous décidez qui peut l’utiliser, quand, et pour quoi. Vous gérez les logs vous-même, avec vos propres outils de traçabilité. Vous pouvez même couper l’accès réseau complet - une méthode appelée « air-gapped » - pour les projets ultra-sensibles comme la défense ou la cybersécurité nationale.
Le prix ? Un investissement lourd : des serveurs avec plusieurs GPU (comme les NVIDIA H100), un système de refroidissement, des connexions réseau redondantes, et une équipe technique dédiée. Mais pour une entreprise qui traite des millions de dossiers par mois, le coût d’une amende de non-conformité ou d’une perte de réputation est bien plus élevé.
Cloud privé : le meilleur compromis
Le cloud privé, lui, utilise les infrastructures d’AWS, Azure ou Google, mais dans un environnement isolé : un Virtual Private Cloud (VPC). Ici, les serveurs sont physiquement séparés du reste du cloud. Vos données ne partagent rien avec d’autres clients. Vous gardez le contrôle du logiciel, des accès, des politiques de sécurité - et le fournisseur ne voit pas vos données.C’est la solution la plus populaire aux États-Unis pour les entreprises réglementées. Pourquoi ? Parce qu’elle combine la sécurité d’un environnement dédié avec la flexibilité du cloud. Vous pouvez déployer un modèle LLM sur un VPC d’AWS, le connecter à vos bases de données internes, et l’activer uniquement quand vous en avez besoin. Pas besoin d’acheter 10 serveurs coûteux : vous payez seulement pour ce que vous utilisez.
Les équipes de conformité aiment ce modèle : elles peuvent prouver que les données restent dans un périmètre sécurisé, qu’aucune copie n’est envoyée à l’étranger, et que tous les accès sont audités. Des outils comme AnythingLLM ou des versions locales de Mistral s’intègrent parfaitement dans ce cadre.
Quand choisir l’un ou l’autre ?
Ce n’est pas une question de « meilleur ». C’est une question de besoin.- Choisissez le sur site si : vos données sont classifiées comme top secret, vous êtes dans la défense, la santé avec des données PII, ou vous devez respecter des lois interdisant toute transmission hors du pays.
- Choisissez le cloud privé si : vous avez des besoins variables (pic d’activité), vous voulez éviter les coûts de maintenance hardware, et vous avez déjà une relation avec un fournisseur cloud comme AWS ou Azure.
Et si vous avez les deux ? Un modèle hybride est souvent la meilleure solution. Les données sensibles - comme les dossiers médicaux - restent sur site. Les tâches moins critiques - comme l’analyse de documents non personnels ou la rédaction de rapports internes - utilisent le cloud privé pour gérer les pics de charge. Cela réduit les coûts tout en maintenant la conformité.
Les pièges à éviter
Beaucoup pensent que déployer un LLM sur site, c’est juste installer un logiciel. Ce n’est pas vrai. Voici les erreurs courantes :- Utiliser un modèle trop gros : Un modèle comme LLaMA 3 70B consomme 10 fois plus de ressources qu’un Mistral 7B. Pour les tâches de classification de documents, un petit modèle (SLM) est plus rapide, plus précis et moins cher.
- Ne pas faire d’audit de données : Si vous ne savez pas quelles données vont dans le modèle, vous ne pouvez pas les protéger. Faites un inventaire : quels champs contiennent des PII ? Quels documents sont couverts par le RGPD ?
- Ignorer la mise à jour des modèles : Un modèle déployé en 2024 peut devenir obsolète ou vulnérable. Prévoyez des cycles de réentraînement et de vérification de sécurité.
- Ne pas intégrer les logs à votre système de conformité : Vos logs doivent être reliés à votre outil de gouvernance (ex : Splunk, Elastic). Sans traçabilité, vous ne pouvez pas prouver la conformité lors d’un audit.
Les avantages concrets pour les secteurs réglementés
Dans l’industrie de la santé, un LLM sur site peut automatiser la lecture des dossiers médicaux pour détecter les erreurs de codage ou les anomalies, sans jamais envoyer les noms des patients. En finance, il peut analyser des contrats pour repérer les clauses non conformes au Dodd-Frank Act, tout en gardant les données internes. Dans les services juridiques, il aide à réviser des documents de conformité sans les transmettre à un tiers.Le retour sur investissement n’est pas seulement financier. C’est une réduction du risque juridique. C’est la capacité à dire : « Nos données n’ont jamais quitté nos murs. » C’est la confiance des clients. C’est la capacité à passer un audit sans stress.
Comment commencer ?
1. Faites un audit de vos données : Identifiez quelles informations sont sensibles, réglementées, ou soumises à des lois spécifiques (HIPAA, GDPR, SOX, etc.). 2. Définissez vos exigences de résidence des données : Doivent-elles rester aux États-Unis ? Dans un État particulier ? 3. Choisissez votre modèle : Privilégiez les modèles open-source comme LLaMA 2, Mistral, ou Mixtral. Évitez les modèles propriétaires qui imposent des conditions d’utilisation. 4. Testez en petit échelle : Déployez le modèle sur un serveur de test. Vérifiez la latence, la précision, et la consommation de ressources. 5. Intégrez les contrôles de sécurité : Chiffrement des données au repos, authentification forte, journalisation complète, accès restreint par rôle. 6. Formez vos équipes : Les ingénieurs doivent comprendre comment gérer les GPU, les conteneurs (Docker/Kubernetes), et les systèmes de monitoring.Le futur est sur site
Le marché des IA publiques va continuer à croître - mais pour les données sensibles, il n’y a pas d’alternative. Les régulateurs s’attaquent de plus en plus aux fournisseurs de cloud qui traitent des données de santé ou de finance. Les amendes augmentent. Les audits deviennent plus stricts.Les entreprises qui attendent pour déployer un LLM sur site ou en cloud privé risquent de se retrouver en violation, avec des conséquences coûteuses. Ce n’est plus une question de technologie. C’est une question de gouvernance, de responsabilité, et de survie.
Les LLM sur site sont-ils plus sécurisés que les clouds publics ?
Oui, si vous les déploiez correctement. Sur site, aucune donnée ne quitte votre infrastructure. Dans le cloud public, même avec des garanties de sécurité, vos données traversent Internet et sont traitées sur des serveurs partagés. Le risque de fuite, même minime, existe toujours. Pour les données réglementées, ce risque n’est pas acceptable.
Puis-je utiliser un modèle open-source comme LLaMA 2 en cloud privé ?
Absolument. LLaMA 2, Mistral et d’autres modèles open-source sont conçus pour être déployés sur site ou en cloud privé. Ils n’imposent pas de conditions d’utilisation restrictives comme les modèles propriétaires. C’est pourquoi ils sont les choix privilégiés par les entreprises réglementées. Vous pouvez les fine-tuner avec vos propres données, les auditer, et les mettre à jour sans dépendre d’un fournisseur.
Quelle est la différence entre un cloud privé et un cloud public ?
Dans un cloud public, vos ressources sont partagées avec d’autres clients (même si isolées virtuellement). Dans un cloud privé, vous avez un environnement dédié, physiquement séparé, avec des accès uniquement contrôlés par vous. Les données ne sont pas accessibles par d’autres clients, même du même fournisseur. Cela rend le cloud privé beaucoup plus adapté aux données sensibles.
Est-ce que les petits modèles (SLM) sont suffisants pour les tâches réglementées ?
Oui, souvent mieux. Un petit modèle comme Mistral 7B ou Phi-3 peut surpasser un modèle plus gros pour des tâches spécifiques comme la classification de documents, l’anonymisation de données ou la vérification de conformité. Ils sont plus rapides, moins chers à faire tourner, et plus faciles à auditer. La puissance brute n’est pas toujours nécessaire - la précision et la sécurité le sont.
Faut-il une équipe technique dédiée pour gérer un LLM sur site ?
Oui. Vous avez besoin d’au moins un ingénieur cloud, un spécialiste en GPU, un administrateur réseau, et un expert en sécurité. Gérer un LLM sur site, c’est comme gérer un serveur de base de données critique : il faut du monitoring, des sauvegardes, des mises à jour, et des plans de reprise. Ce n’est pas une installation « plug and play ». Sans expertise, vous risquez des pannes, des vulnérabilités, ou une non-conformité.
