Self-hosted IA en entreprise : guide pratique de déploiement 2026

À qui s'adresse ce guide : DSI, CTO, responsables infra ou ML qui évaluent le déploiement on-premise d'une solution IA. Vous y trouverez architecture type, coût réel par taille, étapes, pièges et un retour d'expérience concret d'un cabinet d'avocats parisien.

Pourquoi le self-hosted IA explose en 2026

En deux ans, le self-hosted d'intelligence artificielle est passé de "exotique" à "standard pour les entreprises matures". Trois facteurs expliquent cette bascule :

La maturité des modèles open source : Llama 4, Mistral Large 3, Qwen 3 72B rivalisent techniquement avec GPT-5 et Claude 5.

L'accessibilité des GPU : les NVIDIA H100, L40S et l'arrivée des puces dédiées inférence (Groq, Cerebras) rendent le coût d'entrée supportable pour une PME.

La pression réglementaire : l'AI Act européen et la sensibilité croissante aux transferts de données hors UE poussent vers la maîtrise complète.

Les 5 scénarios qui justifient le self-hosted

1. Données hautement confidentielles

Santé (dossiers médicaux), finance (secret bancaire), juridique (secret professionnel), défense, R&D stratégique. L'envoi à une API tierce est soit illégal soit inacceptable en termes de gouvernance.

2. Volume très élevé

Au-delà de 500 k à 1 M tokens/jour récurrents, le coût d'une API propriétaire devient prohibitif. Un déploiement H100 80GB amorti sur 2 ans coûte ~1,50 €/h, équivalent à ~3 M tokens Llama 4 70B.

3. Latence critique

Applications temps réel (trading, chirurgie assistée, robotique) : la latence d'une API externe (~500 ms-2 s) est inacceptable. Un modèle local sur GPU dédié descend sous les 100 ms.

4. Dépendance fournisseur inacceptable

Secteur public, OIV (opérateurs d'importance vitale), entreprises stratégiques. Dépendre d'OpenAI ou Anthropic = risque souverain insupportable.

5. Fine-tuning métier

Besoin d'adapter un modèle avec vos données propres sur le long terme. Les API propriétaires proposent un fine-tuning limité et coûteux.

Architecture type d'un déploiement self-hosted

Matériel recommandé (2026)

Petit déploiement (PME <50 users) : 1× NVIDIA L40S (48 Go VRAM) ou 1× H100 80 Go. Llama 4 8B quantisé Q4 ou Mistral Small 7B. Budget ~15-25 k€ serveur + ~200 €/mois électricité/cooling.

Déploiement moyen (50-500 users) : 2× H100 80 Go ou 4× L40S. Permet Llama 4 70B quantisé ou Mistral Large 3. Budget ~60-100 k€ matériel.

Déploiement grand compte : cluster 8+ H100 ou DGX Grace Blackwell. Llama 4 405B, Qwen 3 72B en float16, plusieurs modèles en parallèle. Budget 200-500 k€+.

Stack logicielle standard

Serveur inférence : vLLM (haute performance), Ollama (simplicité), LocalAI (compatibilité OpenAI), ou Text Generation Inference (Hugging Face).

Orchestration : Kubernetes avec GPU operator, ou Docker Compose pour les petits déploiements.

Frontend : Open WebUI (fork du projet populaire), Moon AI self-hosted (solution commerciale clé en main), ou LibreChat.

Cache et RAG : Redis pour le cache, vector DB (ChromaDB, Qdrant, Weaviate) pour la recherche sémantique.

Monitoring : Prometheus + Grafana, ou Helicone pour le tracking LLM spécifique.

Réseau et sécurité

Un déploiement self-hosted correct isole le service IA du reste du SI via un VLAN dédié. Accès utilisateurs via reverse proxy (Traefik, nginx) avec authentification SSO (Okta, Keycloak). Chiffrement des poids au repos (LUKS), chiffrement des communications (TLS 1.3). Audit logs centralisés.

Coût réel : calculs détaillés

Scénario PME 100 utilisateurs, 50 k requêtes/jour

Poste | Coût année 1 | Coût année 2+
Serveur H100 80 Go (amorti 3 ans) | 16 500 € | 16 500 €
Stockage 10 To NVMe + 50 To HDD | 4 500 € | 0
Électricité + cooling (1,2 kW × 24/7) | 3 000 € | 3 000 €
Licence Moon AI self-hosted (si pris) | 12 000 € | 12 000 €
Administration (0,2 FTE) | 15 000 € | 15 000 €
Total annuel | ~51 000 € | ~46 500 €

Équivalent en API propriétaire pour le même volume : ~60-80 k€/an minimum. Break-even atteint la première année, économie significative dès la deuxième.

Un déploiement self-hosted type : cluster GPU H100 dans une baie dédiée, isolation réseau stricte, monitoring full-stack.

Étapes de déploiement en entreprise

Phase 1 : Audit et choix (2-4 semaines)

Cartographie des cas d'usage prioritaires. Sélection du modèle cible (performance / coût / licence). Benchmark sur vos données réelles (via Moon AI ou plateforme de test).

Phase 2 : Proof of Concept (1-2 mois)

Déploiement sur un serveur de dev. Test avec 10-20 utilisateurs pilotes. Mesure qualité réponses, latence, coûts. Ajustements du prompt engineering et du fine-tuning si nécessaire.

Phase 3 : Production (1-2 mois)

Setup production : haute dispo, monitoring, backups, SSO, logs. Formation utilisateurs. Documentation interne. Gouvernance (politique d'usage acceptable, comités éthiques si applicable).

Phase 4 : Scale (en continu)

Ajout de GPU selon charge. Fine-tuning continu sur vos nouvelles données. Ajout de modèles complémentaires spécialisés.

Pièges fréquents et comment les éviter

Piège 1 : sous-dimensionner le GPU

Tentation de démarrer petit (RTX 4090). Problème : vous êtes bloqué à des modèles 7B quantisés, médiocres pour l'usage pro. Investir dans un vrai serveur 48-80 Go VRAM dès le départ, quitte à attendre 3 mois.

Piège 2 : négliger le réseau

Un cluster multi-GPU nécessite du réseau InfiniBand ou au minimum du 25 GbE. Sous-estimer ce point bloque les performances en inférence distribuée.

Piège 3 : ignorer le prompt engineering

Un Llama 4 70B mal prompté performe moins bien qu'un GPT-5 bien prompté. Investir du temps dans la conception des system prompts métier.

Piège 4 : oublier la gouvernance

Qui a le droit d'utiliser l'IA ? Pour quels usages ? Qui audite ? Politique d'usage acceptable dès le Go production.

Piège 5 : faire seul

Un projet self-hosted IA nécessite des compétences croisées : ML, infra, sécurité. Ne pas sous-estimer le besoin de formation ou d'accompagnement externe.

Options pour accélérer : solutions clé en main

Moon AI Self-Hosted

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OVH AI Endpoints

Compromis intéressant : les modèles tournent sur infrastructure OVH française, vous gérez via API. Pas du "vrai" self-hosted mais souveraineté française garantie.

Scaleway AI

Équivalent français chez Scaleway. Bonnes performances, pricing compétitif.

Retour d'expérience : cas concret

Un cabinet juridique parisien (150 salariés) a déployé Moon AI self-hosted sur serveur 2×H100 en janvier 2026. Résultats 6 mois après :

3 500 requêtes/jour en moyenne, pic à 6 000.

Temps gagné estimé : 25 % sur rédaction de mémos, 40 % sur analyse de jurisprudence.

Coût total année 1 : 58 k€ (matériel + admin). ROI atteint au 7e mois.

Aucune fuite de données (audit externe confirmé). Conformité RGPD + CNB validée.

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Conclusion

Le self-hosted IA est une réalité industrielle en 2026, pas un projet exotique. Pour toute entreprise manipulant des données sensibles ou dépassant un certain volume, la question n'est plus "faut-il le faire ?" mais "comment le faire correctement ?".

Le bon départ : tester d'abord via une plateforme multi-modèles (Moon AI beta gratuite) pour identifier les cas d'usage qui justifient l'investissement self-hosted, puis déployer progressivement avec une approche hybride (API propriétaire + self-host) avant de basculer complètement si le volume le justifie.