Je vais configurer votre propre serveur AI privé sur site ou dans le cloud

Réduisez votre facture AI : faites tourner vos propres modèles. Si votre équipe est facturée au token par OpenAI, Anthropic ou Google, un serveur privé AI se rembourse souvent en quelques mois, et vos prompts, documents et données clients ne quittent jamais le matériel que vous contrôlez.

Deux façons d’y arriver, à vous de choisir :

• SUR SITE : un poste de travail ou un serveur rack dans vos locaux. Je dimensionne le GPU et la RAM pour les modèles dont vous avez besoin et vous aide à acheter ou réutiliser le matériel.
• - DANS LE CLOUD : une instance GPU louée sur OCI, Hetzner, RunPod, ou votre fournisseur préféré, avec la même configuration privée et sans frais au token.

Ce que je déploie :

• Ollama ou llama.cpp servant des modèles ouverts (Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen, Gemma)
• - Open WebUI pour l’équipe avec comptes utilisateurs et SSO
• - Point d’accès API compatible OpenAI afin que vos outils existants continuent de fonctionner
• - Chat de documents (RAG) sur vos fichiers, wikis et PDFs
• - Routage hybride optionnel : priorité locale, API cloud pour les questions difficiles
• - Surveillance, sauvegardes, TLS et runbook

Note honnête : les modèles cloud de frontier restent plus performants sur certaines tâches. Ce qui fait la différence avec moi, c’est l’auto-hébergement : coût privé et prévisible, sans lock-in fournisseur. Le package Premium commence par une analyse de coûts afin que vous connaissiez les chiffres avant tout achat.