Plateformes et infrastructures IA

Comment choisir

À qui cela s'adresse. Les équipes qui ont besoin d'un endroit pour exécuter, router ou héberger des modèles plutôt que d'une simple application de chat grand public : ingénieurs plateforme, équipes ML et data, et acheteurs comparant inférence hébergée et piles auto-hébergées.

À qui cela ne s'adresse pas. Les particuliers qui veulent seulement un assistant grand public sans travail d'API ni de déploiement, et les équipes qui ne peuvent supporter ni planification de capacité GPU, ni limites de débit, ni conditions fournisseur.

• Distinguez les API d'inférence, les places de marché de modèles, les environnements locaux et les plateformes cloud complètes : ils répondent à des besoins différents et se remplacent rarement.
• Décidez si les modèles doivent rester sur vos machines, peuvent tourner sur les GPU d'un fournisseur ou peuvent franchir une frontière régionale, car cela élimine des groupes entiers.
• Pour un produit, vérifiez les limites de débit, les régions prises en charge, les engagements de disponibilité et la possibilité d'épingler une version de modèle plutôt qu'un alias mouvant.
• Les piles locales déplacent le coût vers le matériel et l'exploitation ; les piles hébergées, vers les factures d'usage et les conditions fournisseur : comparez donc le coût total dans la durée.

Places de marché et passerelles de modèles

Catalogues et passerelles qui exposent de nombreux modèles derrière une seule API ou interface. Contrairement aux clouds d'inférence suivants, ils servent surtout d'intermédiaires vers des modèles tiers au lieu d'héberger leur propre matériel.

Nuages d'inférence rapide

Clouds hébergés optimisés pour la génération à faible latence ou à haut débit. Contrairement aux passerelles ci-dessus, ils exploitent eux-mêmes le matériel et se mesurent à la vitesse ; contrairement aux environnements locaux ci-dessous, on y accède par le réseau et non sur votre machine.

Runtimes locaux et auto-hébergés

Logiciels que vous exécutez sur un ordinateur portable ou vos propres GPU, interfaces locales comprises. Contrairement aux clouds hébergés ci-dessus, rien ne quitte vos machines et vous portez le coût du matériel ; contrairement aux générateurs d'applications ci-dessous, ils servent les modèles directement au lieu de les assembler en applications.

Constructeurs d'apps LLM et d'agents

Outils pour composer des applications LLM et des flux d'agents au-dessus des modèles. Contrairement aux environnements ci-dessus, ils ajoutent de l'orchestration et de la logique destinée à l'utilisateur ; contrairement aux clouds d'entreprise ci-dessous, ils sont généralement en libre-service et indépendants d'un hyperscaler unique.

Services IA cloud d'entreprise

Services d'hyperscalers qui enveloppent les modèles d'IAM, de réseau et de contrats d'entreprise. Contrairement aux générateurs ci-dessus, ils sont liés à l'identité, à la facturation et à la gouvernance d'un seul cloud ; contrairement aux fournisseurs souverains ci-dessous, ce sont des hyperscalers américains mondiaux au catalogue de services étendu.

Plateformes d'IA souveraines et régionales

Fournisseurs hors des hyperscalers américains qui vendent leurs propres plateformes de modèles, souvent positionnées sur la résidence des données ou la souveraineté. Contrairement aux clouds d'entreprise ci-dessus, ce sont des fournisseurs indépendants et non un hyperscaler mondial, et ils mettent en avant l'hébergement régional et les contrats locaux.

Questions fréquentes

Guides associés

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Sources et dates des fiches

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