LLM local : une IA sur vos données, avec des flux de données maîtrisés.

Un LLM local tourne sur une machine que vous contrôlez au lieu d’une API tierce. On choisit le modèle selon vos cas réels, puis on définit des flux de données maîtrisés : hébergement local ou privé, accès, journaux et durée de conservation. Une API tierce reste possible si ses transferts sont acceptés et encadrés ; aucun choix d’architecture ne garantit à lui seul l’absence de fuite ou la conformité RGPD.

Commencer par un workflow

Dessin : la ligne de « LLM local », le même comportement que sur l’accueil.

Quand c’est utile

Quand les documents, conversations ou données métier sont sensibles, soumis à des contraintes internes, ou simplement trop stratégiques pour sortir sans contrôle.

Ce que vous pouvez vérifier

  • On distingue confidentialité réelle, hébergement européen, on-premise et simple argument marketing.
  • Les performances sont testées sur vos cas, pas sur des benchmarks abstraits.
  • La gouvernance fait partie du chantier : accès, logs, rétention, revue.

Ce qu’on construit

  • Architecture maîtrisée

    Choix entre local, serveur dédié, cloud privé ou API encadrée selon les contraintes, le volume et le niveau de risque.

  • Modèles open-source

    Mistral, Llama, Qwen, embeddings locaux, reranking, RAG. On choisit pour le cas d’usage, pas pour le nom du modèle.

  • RAG et documents

    Recherche dans vos corpus, citations, limites de contexte, séparation des sources et contrôle des réponses.

  • Gouvernance

    Logs, gestion des droits, conservation, tests de fuite, politique de validation et documentation utilisable par les équipes.

Méthode

Pas de grand tunnel.

  1. Qualifier le risque

    On regarde quelles données circulent, qui doit y accéder, ce qui peut sortir et ce qui doit rester fermé.

  2. Faire un banc d’essai

    On teste plusieurs options sur des cas réels : qualité, latence, coût machine, facilité d’exploitation.

  3. Déployer sobrement

    On installe seulement l’infrastructure nécessaire, avec monitoring et procédures de rollback.

  4. Documenter

    On laisse une architecture compréhensible, des règles d’usage et les limites connues.

Livrables

  1. Prototype local ou architecture cible
  2. Comparatif modèles et coûts
  3. Pipeline RAG si nécessaire
  4. Documentation sécurité et exploitation

On regarde si ça vaut le coup.

Envoyez le contexte, même brut. Je réponds avec une première lecture du sujet et une façon simple de tester.

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