Il y a peu de temps, faire tourner un modèle LLM en local paraissait totalement hors de portée. Aujourd'hui c'est devenu une réalité, les LLM open weights atteignent des performances incroyables. Et les prérequis techniques sont probablement moins lourds que vous ne l'imaginez.
Un LLM compétitif en local nécessitait 96GB de VRAM sur des GPU dédiés, et des heures d'infrastructure. Inenvisageable pour une entreprise lambda.
Les dernières versions de Gemma ou Qwen, par exemple, optimisées avec des quantizations de 16/8/6/5/4 bits... jusqu'aux extrêmes ternary & binary, offrent des performances très proches des modèles dans le cloud, mais sans abonnement ni dépendance.
Les entreprises qui n'ont pas bougé sont pieds et poings liés aux LLMs Frontier. GPT, Claude — mêmes modèles, mêmes prix qui montent, mêmes contrats opaques. Quand l'API est down, c'est toute votre opération qui s'arrête.
Les entreprises à la pointe ont déjà migré. Leurs agents IA tournent en local 24/7. Leurs données ne quittent jamais leur infrastructure. Leur coût marginal par prompt ≈ 0€. Pendant que les autres paient chaque interaction.
Des applications opérationnelles, pas de la démo
Un agent IA qui répond aux tickets et emails en connaissant vos produits, votre ton, vos politiques. Réponses précises basées sur vos docs internes, pas de hallucinations génériques. Disponible 24/7, zéro coût par interaction après déploiement.
Extraction automatique d'informations, résumé de contrats, détection de clauses risquées. Vos documents ne quittent jamais votre serveur. Le modèle connaît le vocabulaire juridique ou technique de votre secteur.
Vos employés interrogent vos données en langage naturel. Emails, docs, bases de connaissance — tout indexé localement. Réponses sourcées avec références exactes. Plus rapide que de chercher manuellement.
Des agents qui exécutent des workflows complets : lire un email → extraire les données → mettre à jour un CRM → alerter l'équipe. Chain of tools, reasoning, mémoire à long terme. Tout en local.
Un assistant IA qui analyse vos données métier en temps réel. Rapports, tendances, recommandations — tout généré localement à partir de vos sources. Pas de copie de données sensibles vers l'extérieur.
De la classification automatique de documents à la génération de contenu, de la réponse aux requêtes standardisées à la mise en forme de données. Vos processus gagnent en vitesse et en fiabilité.
llama.cpp comme moteur principal — GGUF comme format universel
Moteur C++ optimisé. GGUF natif. GPU offload. Le standard du LLM local.
Format universel de modèles quantifiés. Support multi-plateforme, compression sans perte de qualité.
16/8/6/5/4 bits... jusqu'aux extrêmes ternary & binary. Chaque niveau de compression est un compromis performance/taille — on trouve le bon pour votre hardware.
Embeddings + vector DB sur vos données. Retrieval contextuel, réponses sourcées, zéro fuite.
On analyse votre infrastructure, vos processus métier, vos volumes de données. On identifie les 2-3 cas d'usage à fort ROI pour un déploiement rapide.
Gemma, Qwen, Flux, Mistral, Llama, GPT-OSS… on choisit le modèle GGUF optimal, avec le niveau de quantization adapté (16/8/6/5/4 bits... jusqu'aux extrêmes ternary & binary). Benchmark de latence et qualité sur vos données.
llama.cpp configuré, pipeline RAG connecté, agents déployés avec leurs outils et mémoire. API endpoint fonctionnel. Tests de bout en bout.
Documentation technique, session de prise en main, monitoring des performances. Itérations et ajouts de cas d'usage au fil de l'eau.
De l'audit initial au monitoring continu — chaque étape couverte
Analyse complète de votre hardware, votre réseau, vos contraintes. On identifie ce qui est possible, ce qui est optimal, et on planifie le déploiement.
Tests de latence, throughput, et qualité de génération sur vos données réelles. On mesure avant et après chaque étape pour garantir le résultat.
Installation et configuration de llama.cpp avec GGUF, GPU offload, pipeline RAG. Votre LLM tourne en local, prêt à servir.
16/8/6/5/4 bits... jusqu'aux extrêmes ternary & binary. On trouve le niveau parfait pour votre hardware — chaque bit compte.
Embeddings, vector DB, retrieval contextuel. Vos données indexées localement, réponses sourcées avec références exactes. Zéro fuite.
Agents avec chain of tools, reasoning, mémoire à long terme. Workflow automatisé de bout en bout. Tout en local, tout sous contrôle.
Interface REST ou WebSocket, adaptée à vos besoins. Intégration avec vos systèmes existants, authentification, rate limiting.
Un modèle qui parle votre langue — littéralement. Spécifique à votre secteur, vos processus, vos standards de qualité. Entraînements itératifs possibles.
Adapter un modèle générique à votre domaine. On sélectionne le modèle de base, on prépare les données, on entraîne et on déploye.
Entraînement léger et ciblé. Moins de paramètres modifiés, résultat plus rapide, coût marginal ≈ 0€ par usage après déploiement.
Suivi des performances, alertes de dérive, métriques de latence. Votre LLM en état de santé en temps réel.
Détection proactive des anomalies — degradation de qualité, augmentation de latence, échec de pipeline. Alertes configurables, notifications instantanées.
Sessions de prise en main pour vos équipes. Documentation technique, best practices, guide de déploiement autonome.
Support technique continu, itérations post-déploiement, ajouts de cas d'usage au fil de l'eau. Votre partenaire, pas juste un prestataire.
Vos LLMs tournent en local, mais qui contrôle qui utilise quoi ? On évalue votre maturité : gouvernance des accès, traçabilité des requêtes, gestion des coûts API, conformité réglementaire. On identifie les risques et on planifie les correctifs.
Les coûts API explosent quand on perd le contrôle — modèles surdimensionnés, requêtes inutiles, quotas dépassés. On met en place des quotas, des alertes de budget et un reporting clair. Vous savez exactement combien chaque modèle coûte et pourquoi.
Vos données ne quittent plus vos serveurs, mais les modèles Frontier que vous utilisez encore ? Le RGPD, la NIS2, les standards sectoriels — on aligne votre architecture IA sur vos obligations réglementaires. Zéro fuite, zéro surprise.
Chez Weelog, nous pensons que les applications informatiques traditionnelles telles que nous les connaissons et les développons depuis des décennies sont désormais vouées à être remplacées dans de nombreux domaines.
Nous ne pensons pas que l'IA va remplacer l'utilisateur, mais le remettre au centre des attentions. Il s'exprimera dans son langage avec des applications qui s'adapteront à ses habitudes, et non l'inverse.
Les entreprises à la pointe ont déjà migré. Leurs agents tournent en local, leurs données ne voyagent pas, leur coût par prompt est ≈ 0€. Pendant ce temps, les LLMs Frontier montent leurs prix et verrouillent les autres. Ne restez pas pieds et poings liés à une API.