Ce que signifie exploiter des modèles de langage localement dans votre organisation

De nombreuses organisations expérimentent actuellement des outils d'IA tels que ChatGPT, Microsoft Copilot ou d'autres assistants IA. Très rapidement, une question technique apparaît : est-il possible d'exploiter des systèmes similaires à l'intérieur de sa propre infrastructure au lieu d'envoyer les requêtes vers des services externes ? Pour répondre à cette question, il est utile de comprendre ce qu'est réellement un modèle de langage, comment les entreprises les utilisent aujourd'hui et ce qui change lorsqu'un modèle est exploité localement.

Ce qui se passe

Les (grands) modèles de langage (Large Language Models, LLMs) sont des systèmes d'apprentissage automatique entraînés sur de très vastes collections de textes. Ils sont conçus pour prédire le mot suivant dans une séquence. Grâce à ce mécanisme, ils peuvent générer du texte, répondre à des questions, résumer des documents ou assister dans l'écriture de code.

Lorsque les personnes utilisent des outils comme ChatGPT, elles interagissent généralement avec un produit qui combine plusieurs couches : une interface utilisateur, une logique applicative qui structure la requête et un modèle de langage qui produit la réponse.

Dans la plupart des cas, le modèle lui-même ne fonctionne ni sur l'ordinateur de l'utilisateur ou de l'utilisatrice ni à l'intérieur de l'infrastructure de l'entreprise. L'application envoie plutôt une requête à un fournisseur de modèles via une API. Le fournisseur exécute le modèle dans son propre environnement cloud et renvoie la réponse générée.

D'un point de vue technique, de nombreuses applications d'IA actuelles sont donc des clients API de services de modèles externes.

Exploiter des LLMs localement signifie modifier cette architecture. Au lieu d'appeler une API externe, l'organisation héberge elle-même le modèle et expose sa propre API interne que les applications peuvent utiliser.

Pourquoi c'est important

Plusieurs raisons expliquent pourquoi les organisations explorent cette approche.

La première concerne le contrôle des données. Lors de l'utilisation d'API externes, les prompts et parfois des documents internes sont transmis à une infrastructure externe. De nombreux fournisseurs offrent de solides garanties contractuelles et techniques, mais pour certaines catégories de données les organisations préfèrent que le traitement reste dans leur propre environnement.

La deuxième raison est la flexibilité architecturale. Si le modèle est exploité en interne, les équipes peuvent l'intégrer plus profondément dans les systèmes internes, le connecter à des pipelines de recherche de documents ou expérimenter différents modèles sans modifier la couche applicative.

La troisième raison est l'écosystème croissant de modèles ouverts et de modèles de langage plus petits. Tous les cas d'usage ne nécessitent pas les plus grands modèles disponibles. De nombreuses tâches internes, comme le résumé de rapports, l'extraction d'informations à partir de documents ou l'assistance dans des processus structurés, peuvent être réalisées par des modèles plus petits, plus faciles à exploiter localement.

C'est ici que la distinction entre Large Language Models et Small Language Models (SLMs) devient pertinente. Les SLMs sont généralement des modèles plus compacts qui nécessitent moins de puissance de calcul et peuvent souvent fonctionner sur un seul serveur GPU tout en offrant de bonnes performances pour des tâches spécifiques.

Quel impact pour vous

Exploiter un LLM localement ne signifie pas simplement installer un chatbot sur un serveur. Cela signifie exploiter un service d'inférence de modèle à l'intérieur de votre infrastructure.

Une architecture typique comprend plusieurs composants.

Tout d'abord le modèle lui-même. Il peut s'agir d'un modèle ouvert comme Llama, Mistral ou d'autres modèles optimisés pour un déploiement local. Les poids du modèle doivent être stockés et chargés sur des machines disposant d'une mémoire GPU suffisante.

Deuxièmement, une couche de service du modèle. Il s'agit du système qui charge le modèle, gère les requêtes et renvoie les réponses. Des outils comme vLLM ou des frameworks similaires sont souvent utilisés pour cela. Ils optimisent l'utilisation de la mémoire, le batching et la génération de tokens afin de rendre l'inférence plus efficace.

Ces services exposent une API, souvent compatible avec le format de l'API OpenAI. Du point de vue de l'application, le modèle apparaît donc comme un point d'accès API standard.

Troisièmement, la couche applicative. C'est là que sont développées les interfaces de chat, les systèmes de recherche de documents ou les assistants IA internes. L'application envoie des prompts à l'API du modèle et traite les résultats.

Un choix de conception important est l'abstraction. De nombreuses organisations conçoivent leurs applications de manière à pouvoir basculer entre différents points d'accès de modèles. Par exemple, une même application peut envoyer des requêtes soit à un fournisseur d'API externe, soit à un modèle hébergé en interne.

Cette architecture permet de choisir le modèle en fonction de la tâche. Une tâche de raisonnement complexe peut continuer à utiliser un modèle externe puissant, tandis que le traitement de documents internes peut fonctionner sur un modèle local.

Le point essentiel est que l'interface utilisateur et la logique applicative restent en grande partie les mêmes. Ce qui change, c'est l'endroit où le modèle est exécuté.

Que faire ensuite

Pour les organisations qui envisagent un déploiement local de LLMs, quelques aspects pratiques sont importants à comprendre tôt.

Le premier concerne l'infrastructure. Même l'exploitation de modèles de taille moyenne nécessite généralement des serveurs GPU avec suffisamment de VRAM. Les besoins exacts dépendent de la taille du modèle, de la méthode de quantification et du débit attendu. Les petits modèles peuvent fonctionner sur un seul GPU, tandis que les modèles plus grands peuvent nécessiter plusieurs GPU.

Le deuxième aspect est le choix du modèle. L'écosystème des modèles ouverts évolue rapidement et différents modèles sont optimisés pour différentes tâches comme la programmation, le raisonnement général ou le support multilingue. Dans de nombreux cas, il est nécessaire de tester plusieurs modèles afin de trouver le bon équilibre entre qualité et ressources nécessaires.

Le troisième aspect est l'intégration système. Les systèmes d'IA utiles combinent généralement un modèle avec d'autres composants comme la recherche de documents, des bases de données vectorielles ou l'automatisation de processus. Le modèle seul résout rarement le problème métier.

Enfin, il faut aussi considérer la gouvernance et la maintenance. Exploiter un modèle localement signifie maintenir l'infrastructure de service, mettre à jour les modèles, surveiller les performances et garantir un accès sécurisé.

Pour de nombreuses organisations, une approche pragmatique ne consiste pas à choisir strictement entre modèles locaux ou cloud. Elles conçoivent plutôt une architecture où les deux options sont disponibles via une couche API unifiée. Cela permet aux équipes d'expérimenter, d'évaluer les coûts et de décider progressivement quels workloads doivent être exécutés en interne.

Exploiter des LLMs localement peut donc être une capacité très puissante. Mais il est préférable de la comprendre comme un projet d'infrastructure plutôt que comme l'installation d'un simple outil logiciel supplémentaire.

Si ce sujet est pertinent pour votre organisation, n'hésitez pas à nous contacter.