Guide pratique : déployer un LLM en entreprise

Déployer un grand modèle de langage en entreprise ne s'improvise pas. Entre les enjeux de souveraineté, de performance et de coût, voici les questions essentielles à se poser.

Modèle propriétaire ou open-source ?

Les modèles propriétaires (GPT-4, Claude) offrent des performances maximales avec une intégration rapide. Les modèles open-source (Llama, Mistral) garantissent une souveraineté totale des données et des coûts prévisibles.

Quel mode d'hébergement ?

• API cloud : démarrage rapide, coût variable, données transmises à un tiers

• Hébergement dédié : contrôle total, coût fixe, nécessite de l'expertise infra

• On-premise : souveraineté maximale, investissement plus lourd

Sécurité et conformité RGPD

Avant tout déploiement, cartographiez les données qui seront traitées par le modèle. Aucune donnée personnelle ne devrait transiter par une API externe sans base légale appropriée.

Évaluation et mise en production

Ne passez jamais en production sans un système d'évaluation (benchmark métier, taux d'hallucination, latence). Un LLM non évalué est un risque opérationnel.