Le constat qui a tout déclenché : des GPU qui dorment la journée
Shadow loue depuis 2016 des PC Windows complets hébergés dans le cloud, accessibles depuis n'importe quel écran. Pour faire tourner ce service, l'entreprise exploite environ 12 000 GPU NVIDIA, répartis selon ses propres indications entre trois centres de données en Europe et trois autres aux États-Unis, au service de plusieurs dizaines de milliers d'utilisateurs, dont 1,1 million de comptes créés depuis 2017 selon Maddyness. Le problème, c'est que cette demande grand public se concentre en soirée et le week-end, laissant une capacité importante inoccupée le reste du temps.
Lancée le 22 octobre, la plateforme Blade (accessible sur blade.sh) remet ces machines au travail pour le compte de développeurs, de start-up et d'entreprises qui veulent exécuter des modèles d'intelligence artificielle. « Nous ne découvrons pas le GPU avec l'IA », a insisté Boris Lecoeur, directeur général de Shadow depuis le 11 mai dernier, qui a aussi pris les commandes de Qwant à la même date. Le nom Blade n'est pas choisi au hasard : c'était celui de l'entreprise à ses débuts, avant qu'elle ne devienne Shadow au début des années 2020, sous le contrôle d'Octave et Miroslaw Klaba, cofondateurs d'OVHcloud.
Blade Models et AI Fabric, deux portes d'entrée
Blade Models, disponible immédiatement
Blade Models ouvre par API l'accès à une vingtaine de modèles d'IA capables de rédiger du texte ou du code, d'analyser des images, de reconnaître du texte dans des documents, de créer des visuels ou de transcrire de l'audio. La facturation se fait à l'usage, au million de jetons, et l'API est compatible avec le standard d'OpenAI, ce qui permet de changer de fournisseur sans tout reconstruire. Le catalogue réunit des modèles d'Alibaba, de DeepSeek, de Google, d'OpenAI et de Nvidia, aux côtés de ceux de Mistral AI et de Black Forest Labs, tous exécutés sur l'infrastructure de Shadow.
AI Fabric, attendue en novembre
La seconde offre, AI Fabric, ira plus loin : depuis un environnement Python ou en important un modèle depuis Hugging Face, le développeur pourra déployer son propre modèle, son code ou son application sans jamais administrer de serveur. Il choisit les ressources, Blade les fournit et les orchestre, et la dépense se suit en temps réel, avec un plafond budgétaire paramétrable et une console qui peut être confiée aux équipes financières.
| Offre | Disponibilité | Public visé | Facturation |
|---|---|---|---|
| Blade Models | Disponible depuis le 22 octobre | Développeurs, start-up intégrant de l'IA dans une application | À l'usage, au million de jetons |
| AI Fabric | Annoncée pour novembre | Développeurs déployant leur propre modèle ou code | À la minute de GPU, CPU, mémoire et stockage inclus |
Des prix calés sur la disponibilité, comme les heures creuses
Le principe central de Blade, c'est une tarification qui fluctue selon la capacité disponible, à la manière de l'électricité aux heures creuses. Les traitements qui peuvent attendre, comme les calculs par lots ou la génération de données synthétiques, ont intérêt à être programmés aux périodes les moins chères, et des outils de la console permettent justement de reprogrammer les requêtes. Selon IT Social, le prix est garanti pour les trente minutes à venir, avec un plafond maximal indiqué, mais Shadow ne publie sur sa page tarifaire que des prix planchers.
Pour AI Fabric, les premiers repères communiqués donnent une idée du niveau de prix : une carte Nvidia RTX4500 dotée de 20 Go de RAM revient à 0,40 euro de l'heure, une RTX2000 avec 16 Go à la moitié de ce tarif, et un cœur de processeur à 0,05 euro de l'heure. Ces montants sont calculés à la minute, ce qui rend 20 minutes d'usage d'une RTX4500 facturées à 0,13 euro.
| Ressource | Tarif |
|---|---|
| GPU Nvidia RTX4500 (20 Go RAM) | 0,40 € / heure, à la minute |
| GPU Nvidia RTX2000 (16 Go RAM) | 0,20 € / heure, à la minute |
| Cœur de processeur | 0,05 € / heure |
Shadow affirme que ces tarifs sont globalement inférieurs de 25 à 40 % à ceux des principaux acteurs du marché, à GPU équivalent, sans facturer la sortie des données ni les services annexes. L'entreprise ne nomme toutefois pas les acteurs comparés ni la méthode de comparaison retenue, ce qui invite à vérifier cas par cas avant d'arbitrer un budget. À titre de repère local, OVHcloud, qui héberge d'ailleurs l'infrastructure de Shadow, facture ses propres cartes GPU haut de gamme entre 0,76 euro et 2,80 euros de l'heure, mais il s'agit de cartes conçues pour servir plusieurs utilisateurs simultanément, contrairement aux cartes RTX de Blade, pensées pour un seul utilisateur à pleine puissance.
Souveraineté réelle ou habillage marketing : ce que couvre l'option Europe
Boris Lecoeur vise explicitement « des entreprises européennes qui sont soucieuses de faire tourner leur workload sur des infrastructures européennes contractualisées avec un acteur français non soumis au Cloud Act ». Shadow appartient, avec Qwant, au groupe Synfonium, détenu à 75 % par Octave et Miroslaw Klaba et à 25 % par la Caisse des Dépôts selon le communiqué de cette dernière daté d'avril 2023. L'infrastructure de Blade est hébergée chez OVHcloud, dans trois centres de données en Europe et trois autres aux États-Unis, et les clients sont cantonnés aux infrastructures de leur continent.
Cette option européenne mérite toutefois d'être lue avec précision. La page consacrée au traitement des données indique que les GPU de Blade sont exploités « en Europe », sans nommer de pays ni préciser la durée de conservation des requêtes. Surtout, le catalogue de modèles proposé réunit des IA d'Alibaba, de DeepSeek, de Google, d'OpenAI ou de Nvidia, dont la gouvernance relève d'autres juridictions que l'Union européenne, même lorsqu'elles tournent sur des serveurs français. Une DSI qui veut garder ses traitements sensibles en Europe doit donc fixer contractuellement la zone d'exécution et choisir ses modèles un par un, plutôt que de considérer l'étiquette « hébergement européen » comme un blanc-seing.
Pour les équipes qui cherchent avant tout à utiliser plusieurs modèles d'IA au quotidien, sans développer d'application ni gérer d'infrastructure, des offres par abonnement comme celle de Moon AI, qui donne accès à plus de 70 modèles pour un tarif fixe mensuel, répondent à une logique différente : payer un forfait prévisible plutôt que consommer de la puissance de calcul à l'usage.
Pour quels usages Blade est taillée, et où elle s'arrête
Le pari technique de Blade repose sur des cartes Nvidia de la gamme RTX, conçues pour le jeu et les stations de travail, et non sur les accélérateurs H100 ou B300 qui équipent les grands centres de calcul dédiés à l'IA. Shadow justifie ce choix par l'essor des petits modèles, qui n'ont pas besoin des cartes les plus coûteuses, et revendique couvrir 80 à 90 % des cas d'usage. Une instance peut réunir jusqu'à huit GPU, mais les modèles les plus massifs, comptant plusieurs centaines de milliards de paramètres, restent hors de portée de la plateforme.
Blade ne propose pas non plus de base de données vectorielle pour enrichir un modèle avec les documents internes d'une entreprise. Selon Yohann Prigent, directeur technique de Shadow, cette brique doit être installée en local, par exemple via une base PostgreSQL avec son extension pgvector, de sorte à ne soumettre à Blade que les données issues d'une requête RAG déjà préparée. La plateforme intègre en revanche Staan, l'API de recherche web conçue par Qwant et Ecosia au sein de leur coentreprise European Search Perspective, qui permet aux modèles d'aller chercher des informations récentes et sourcées sur le web.
Un pari sous pression de résultats pour Shadow
Boris Lecoeur a rappelé l'objectif fixé par Octave Klaba au sein de Synfonium : chaque activité du groupe doit rapidement générer un minimum d'un million d'euros de chiffre d'affaires mensuel en rythme annualisé. Shadow indique migrer vers Blade des clients avec lesquels l'offre a été construite au cours des dix-huit derniers mois, et présente la plateforme comme « un relais de croissance très important, un produit stratégique pour Shadow », sans remplacer l'activité historique de PC dans le cloud. L'entreprise se positionne parmi les néoclouds spécialisés dans le calcul pour l'IA, aux côtés d'acteurs comme Nebius ou CoreWeave, plutôt que parmi les hyperscalers généralistes, en misant sur des cartes graphiques dont ces concurrents ne disposent pas selon elle. Boris Lecoeur évoque un marché de l'inférence pesant actuellement 50 milliards de dollars, qu'il anticipe multiplié par quatre à six d'ici 2030. L'ouverture d'AI Fabric en novembre dira si l'offre convainc au-delà des premiers développeurs déjà engagés.
Questions fréquentes
Qu'est-ce qui change concrètement par rapport à un hyperscaler américain ?
Shadow met en avant une facturation plus lisible, sans frais de sortie de données, et une API compatible OpenAI qui facilite le changement de fournisseur. L'entreprise affirme des tarifs inférieurs de 25 à 40 % à ceux des principaux acteurs du marché, à GPU équivalent, sans détailler les acteurs comparés ni la méthode retenue. La vérification reste donc à la charge de l'acheteur.
Les données traitées par Blade restent-elles en France ?
Les clients qui le souhaitent peuvent choisir des serveurs situés en Europe, hébergés chez OVHcloud. La page dédiée au traitement des données indique que les GPU sont exploités « en Europe », sans préciser de pays ni la durée de conservation des requêtes. Il revient donc à l'entreprise cliente de fixer contractuellement la zone d'exécution exacte.
Blade convient-elle pour entraîner de gros modèles de langage ?
Non. La plateforme repose sur des cartes RTX pensées pour les petits et moyens modèles, et revendique couvrir 80 à 90 % des cas d'usage. Les modèles de plusieurs centaines de milliards de paramètres restent hors de portée, et une instance est limitée à huit GPU.
Quand AI Fabric sera-t-elle disponible et comment sera-t-elle facturée ?
Shadow annonce une disponibilité en novembre. La facturation se fera à la minute de ressource GPU et processeur utilisée, incluant la mémoire et le stockage associés, avec des tarifs indicatifs déjà communiqués pour certaines cartes, comme 0,40 euro de l'heure pour une RTX4500.