Stack IA : bases de données vectorielles + serveurs GPU

Tout ce qu'il faut pour l'IA en production — Qdrant, ChromaDB, NVIDIA RTX PRO 4000, RTX PRO 6000. Environnement prêt à l'emploi avec CUDA, PyTorch, TensorFlow.

Une infrastructure IA de niveau production

Les bases de données vectorielles et les serveurs GPU sont les deux piliers des stacks IA modernes. Nous proposons les deux. Qdrant ou ChromaDB pour les embeddings, le RAG et la recherche sémantique ; des serveurs GPU pour l'entraînement, le fine-tuning et l'inférence de vos propres modèles. Vos données restent dans l'UE, les factures comportent la TVA européenne avec autoliquidation B2B, et la conformité RGPD est assurée dès la première minute.

Bases de données vectorielles — RAG, embeddings, recherche

Les bases de données vectorielles sont le socle des applications propulsées par des LLM. Elles stockent les embeddings de vos documents et trouvent les similarités en quelques millisecondes. Choisissez la base que vous préférez — nous les hébergeons toutes dans l'UE, avec facturation TVA européenne. Chacune est livrée avec un client Python préinstallé et des notebooks Jupyter d'exemple.

Qdrant

Basée sur Rust, très performante, prête pour la production. Idéale pour les applications RAG avec des millions d'embeddings. Index HNSW, filtrage sur métadonnées, snapshots.

ChromaDB

La base de données vectorielle la plus simple à utiliser. Parfaite pour les prototypes et les applications IA de taille modeste. Pensée d'abord pour Python, avec embeddings automatiques via OpenAI ou Sentence Transformers.

Weaviate

Schéma de données avec métadonnées. Recherche hybride (vecteur + filtre par tag). Modules d'IA générative intégrés, API GraphQL.

pgvector

Extension de PostgreSQL. Si vous utilisez déjà Postgres, ajoutez des vecteurs sans nouvelle base de données. Intégration complète avec vos tables existantes et les transactions SQL.

Serveurs GPU — RTX PRO 4000 et RTX PRO 6000

Cartes NVIDIA professionnelles avec environnement CUDA prêt à l'emploi. Pour le fine-tuning, l'inférence de LLM, la vision par ordinateur et le rendu 3D. Facturation mensuelle ou annuelle, avec 10 heures de DevOps incluses chaque mois. Tous les GPU sont livrés avec CUDA 12.4, cuDNN 9, PyTorch 2.4, TensorFlow 2.18, JAX et Hugging Face Transformers préinstallés.

NVIDIA RTX PRO 6000

96 GB GDDR7 · grands modèles (environ 70B paramètres) · fine-tuning de grands modèles · inférence multi-utilisateurs + rendu

NVIDIA RTX PRO 4000

24 GB GDDR7 · inférence de modèles de petite et moyenne taille (jusqu'à environ 14B paramètres) · fine-tuning léger (LoRA/QLoRA) de petits modèles

Coût des charges de travail IA typiques

Exemples de scénarios et leur coût mensuel sur notre infrastructure. Les prix proviennent en direct de nos offres actuelles, hors TVA. Comparée aux tarifs d'OpenAI / AWS Bedrock / Anthropic, une infrastructure dédiée devient souvent rentable à partir de 50 à 100 k requêtes par mois.

Charge IA	Configuration	Coût/mois
RAG pour 1 M de documents (chat sur documents)	VPS 32G + Qdrant + API OpenAI	from 240 EUR
Recherche sémantique pour une boutique (50 k SKU)	VPS 16G + pgvector + Sentence Transformers	from 100 EUR
Inférence Llama 3 70B (~5 k requêtes/jour)	Serveur GPU RTX PRO 6000 + vLLM	from 4 000 EUR
Entraînement de votre propre modèle OCR (CV)	Serveur GPU RTX PRO 4000 (mensuel)	from 800 EUR
LLM 70B en production avec répartition de charge	2× serveur GPU RTX PRO 6000 + Kubernetes	from 8 000 EUR

Pipeline IA en production — 5 étapes

Voici à quoi ressemble un projet IA typique en production, de l'idée à l'application en service. Pour chaque étape, nous disposons d'une infrastructure prête et de schémas éprouvés que vous n'avez pas à réinventer.

Préparation des données

Indexation des documents, nettoyage du texte, normalisation. Scripts Python sur un VPS, sortie vers MinIO (compatible S3) ou PostgreSQL.

Génération des embeddings

OpenAI text-embedding-3-large, Cohere ou un modèle local (Sentence Transformers, BGE-M3). Embeddings écrits dans Qdrant ou pgvector.

Récupération + RAG

Une application FastAPI/Next.js envoie une question, la base vectorielle renvoie les top-K documents, le contexte est ajouté au prompt du LLM.

Inférence du LLM

Au choix : Claude/GPT via API (démarrage le plus rapide) ou un LLM local sur GPU (contrôle total, coût réduit à grande échelle).

Supervision et évaluation

Journaux de requêtes dans Loki, latences dans Prometheus, coût OpenAI dans Grafana. Évaluation de la qualité via LangSmith ou votre propre benchmark.

Ce que vous pouvez construire

Assistant d'entreprise (RAG)

Indexez les documents de l'entreprise dans Qdrant, connectez Claude ou GPT via l'API et obtenez des réponses adaptées au contexte. Faible latence de réponse. Embeddings multilingues, tokenizer adapté à votre langue.

Recherche sémantique

Au lieu d'une recherche par mots-clés, une recherche par le sens. Les clients e-commerce constatent plus de 30 % de hausse de conversion. Gère avec élégance les langues à flexion.

LLM hébergé (Llama, Mistral)

Votre propre modèle sur un serveur GPU. Aucune donnée envoyée à OpenAI/Anthropic. Contrôle total, conforme au RGPD. vLLM ou Ollama pour une inférence simple.

Vision par ordinateur en production

Détection de défauts, OCR, reconnaissance d'objets. Entraînez-vous sur votre propre jeu de données avec une RTX PRO 6000. YOLO, Detectron2, Segment Anything Model.

Conformité RGPD pour les applications IA

L'IA est un domaine sensible pour le RGPD — données d'entraînement, embeddings, journaux de requêtes. Notre solution réduit les risques en gardant toutes les données dans l'UE et en vous donnant un contrôle total sur le traitement.

Toutes les données (documents, embeddings, journaux) dans des datacenters de l'UE — aucun transfert vers les États-Unis, le Royaume-Uni ou l'Asie
Possibilité d'utiliser des LLM locaux (Llama, Mistral) à la place d'OpenAI/Anthropic — aucun transfert de données vers les États-Unis
Journaux de requêtes conservés 90 jours maximum, avec suppression anticipée sur demande
Les embeddings sont des données dérivées — suppression complète possible par réindexation après anonymisation de la source
Journal d'audit pour chaque accès à la base vectorielle (qui, quand, quelle requête)
Accord de traitement des données (DPA) gratuit, conforme à l'article 28 du RGPD

Questions fréquentes

Puis-je utiliser OpenAI / Anthropic avec une base vectorielle dans l'UE ?

Oui. Vous gardez la base vectorielle (Qdrant/ChromaDB) chez nous, dans l'UE. Au LLM, vous n'envoyez que le contexte top-K et la question de l'utilisateur. Nos exemples montrent comment limiter au minimum les transferts de données.

Quelle taille de modèle puis-je exécuter sur vos GPU ?

Llama 3 8B / Mistral 7B tournent sans problème sur une RTX PRO 4000 (24 GB), adaptée aux modèles jusqu'à environ 14B paramètres. Llama 3 70B nécessite une RTX PRO 6000 (96 GB). Mixtral 8x22B et plus gros : plusieurs serveurs GPU. Nous vous aidons à choisir.

Combien de temps faut-il pour configurer l'environnement IA ?

L'environnement est préinstallé — CUDA, PyTorch, TF, vLLM, Ollama. Première inférence en 5 minutes. Pour les configurations sur mesure (modèle précis, fine-tuning), comptez généralement 1 à 3 heures avec notre aide.

Prenez-vous en charge le fine-tuning de modèles personnalisés ?

Oui. La RTX PRO 6000 (96 GB de VRAM) gère le fine-tuning de modèles jusqu'à 70B avec LoRA/QLoRA. La RTX PRO 4000 (24 GB) couvre le fine-tuning léger de petits modèles. L'entraînement complet de modèles de classe GPT ne tient pas sur un seul serveur GPU.

Puis-je utiliser Pinecone alors que Qdrant est chez vous ?

Oui. Pinecone est un service externe facturé à l'usage ; Qdrant tourne sur votre propre VPS dans l'UE, les données ne quittent jamais votre serveur et le coût correspond au prix mensuel fixe du VPS. Nous réalisons la migration de Pinecone vers Qdrant sur vos heures de DevOps incluses.

Choisissez un GPU ou un VPS avec base de données vectorielle

Serveurs GPU avec RTX PRO 4000 ou RTX PRO 6000 et VPS avec Qdrant préinstallé ; les prix actuels figurent sur la page des offres. GPU facturés au mois ou à l'année, avec 10 heures de DevOps par mois.

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