IA on-prem pour les opérations

Certaines données opérationnelles doivent rester dans votre réseau : logs, incidents, runbooks, documentation interne et contexte de plateforme.

Cette mission met en place des systèmes d’IA locale ou de RAG avec les mêmes règles d’exploitation que le reste de votre plateforme : RBAC, journaux d’audit, observabilité, sauvegardes et ownership clair.

Quand cette mission n’est PAS adaptée

• Vos données peuvent être confiées en toute sécurité à un service IA cloud managé, et la latence, le coût ou la conformité ne justifient pas une exploitation locale.
• Les runbooks, notes d’incident et documentations de services sont trop obsolètes ou fragmentés pour permettre une récupération utile.
• Aucune équipe n’est prête à prendre en charge les mises à jour de modèles, les revues d’accès, les changements de prompts et la capacité GPU après le déploiement initial.
• Le cas d’usage attendu exige des réponses garanties ou une remédiation autonome sans revue humaine.

Modes de défaillance courants que nous avons rencontrés

• Les équipes déploient d’abord un endpoint de modèle, puis découvrent que personne n’a défini le contrôle d’accès, les journaux d’audit, la rétention ou la gestion d’incident pour les usages IA.
• La qualité RAG paraît bonne en démonstration mais échoue pendant les incidents, car les documents sont dupliqués, obsolètes ou dépourvus de métadonnées d’ownership de service.
• Le dimensionnement GPU se limite au fait que le modèle rentre en mémoire, sans tenir compte des utilisateurs concurrents, de la longueur de contexte, du comportement en batch et de la latence acceptable.
• Les agents opérationnels reçoivent des identifiants larges plutôt qu’un accès limité et en lecture seule, transformant un outil pratique en risque de production.