Mistral / Llama
chez nos clients.
Mistral (français) et Llama (Meta) sont les modèles open-source qui ont comblé l'écart avec les LLMs propriétaires. Déployables sur votre propre infrastructure, ils permettent de bénéficier de capacités IA avancées sans jamais envoyer une seule donnée à un tiers — essentiel pour les secteurs santé, défense, finance et toute organisation avec des données ultra-sensibles.
Déploiements on-premise, données sensibles, contraintes RGPD strictes.
Ce que Mistral / Llama
apporte concrètement.
Souveraineté totale des données
Les données ne quittent jamais votre infrastructure. Conformité RGPD, HDS, NIS2 assurée par design — pas de DPA à négocier.
Coût marginal nul
Pas de facturation à l'usage. Une fois le serveur en place, des millions d'inférences pour le coût de l'électricité.
Personnalisation par fine-tuning
Affinez le modèle sur vos données propriétaires pour qu'il adopte votre vocabulaire métier et améliore ses performances sur vos cas d'usage.
Mistral français
Mistral AI est une société française — modèles optimisés pour le français, support européen, conformité aux réglementations EU.
Exemples concrets
chez nos clients.
Assistant médical souverain
Chatbot d'aide à la décision médicale déployé sur les serveurs HDS de l'établissement — données patients zéro-trust.
Traitement documents classifiés
Analyse et synthèse de documents sensibles sur infrastructure air-gapped, sans aucune connexion externe.
Assistant compliance on-premise
LLM hébergé dans le datacenter de la banque pour l'analyse des transactions suspectes et la génération de rapports réglementaires.
Copilot technique interne
Assistant pour les ingénieurs déployé sur le réseau industriel — interroge les manuels techniques et les historiques de maintenance.
Comment on déploie
Mistral / Llama.
Une approche structurée pour garantir des résultats mesurables dès les premières semaines.
Démarrer un projetSélection du modèle
Choix entre Mistral 7B/8x7B/Large, Llama 3 8B/70B selon les besoins en performance, les contraintes GPU et le budget infrastructure.
Déploiement infrastructure
Installation sur vos GPUs (A100, H100, RTX 4090) ou sur votre cloud privé via vLLM, Ollama ou TGI (Text Generation Inference).
Quantization & optimisation
Application de la quantization (4-bit, 8-bit) pour réduire les besoins mémoire et accélérer l'inférence sans perte significative de qualité.
API & intégration
Exposition via une API compatible OpenAI — votre code existant fonctionne sans modification avec le modèle on-premise.
Quelle différence de performance avec GPT-4o ?
Sur les tâches générales, GPT-4o reste supérieur. Mais Mistral Large et Llama 3 70B sont très compétitifs sur les tâches spécialisées, surtout après fine-tuning sur vos données.
Quel GPU faut-il pour faire tourner ces modèles ?
Mistral 7B : 1 RTX 4090 (24GB). Mistral 8x7B : 2-4 A100. Llama 3 70B : 4 A100 minimum. Des solutions quantizées permettent de réduire ces besoins.
Le fine-tuning est-il obligatoire ?
Non, les modèles de base sont souvent suffisants. Le fine-tuning apporte un gain sur les tâches très spécialisées (format propriétaire, vocabulaire métier très spécifique).