On-premise (On-prem)
L'on-premise désigne les logiciels et infrastructures installés et fonctionnant sur des serveurs physiquement situés dans les propres locaux d'une organisation — par opposition aux solutions cloud hébergées par un prestataire tiers.
Que signifie on-premise ?
L'on-premise (souvent abrégé 'on-prem') décrit un modèle de déploiement où le logiciel tourne sur du matériel que l'organisation possède ou loue et contrôle physiquement. Les serveurs sont dans votre datacenter, vos bureaux ou une installation de colocation que vous gérez — pas dans l'infrastructure d'un fournisseur cloud.
L'opposé de l'on-premise est le cloud ou le SaaS : le logiciel tourne sur des serveurs appartenant à un éditeur, et vous y accédez via internet. L'on-premise reste la norme dans les secteurs réglementés et les organisations avec des exigences strictes de souveraineté des données.
L'IA on-premise : ce que cela signifie en pratique
Pour l'IA en entreprise, le déploiement on-premise signifie que le LLM lui-même tourne sur des serveurs dans votre environnement. Quand un employé pose une question, la requête va à votre serveur, le modèle la traite sur votre matériel — rien ne touche l'infrastructure d'un fournisseur cloud.
La vraie IA on-premise nécessite un investissement matériel significatif : des serveurs GPU pour l'inférence du modèle, du stockage pour l'indexation des documents. Un modèle de 70 milliards de paramètres nécessite environ 40 Go de VRAM GPU.
On-premise vs. cloud privé
L'on-premise signifie du matériel que vous possédez et exploitez physiquement. Le cloud privé signifie un environnement cloud dédié que vous contrôlez. Les deux approches permettent la souveraineté des données ; la différence est qui gère le matériel sous-jacent.
Pour la plupart des entreprises, le déploiement en cloud privé offre un juste milieu : souveraineté totale des données sans la dépense d'investissement ni la complexité opérationnelle de posséder des serveurs GPU. Wonka AI supporte les deux modes de déploiement.
Questions fréquentes
L'IA on-premise est-elle plus sécurisée que l'IA cloud ?
Ça peut l'être, mais la sécurité dépend davantage de la façon dont vous configurez et gérez l'environnement que de son emplacement. L'on-premise vous donne le contrôle total ; ce qui compte, c'est de l'exercer efficacement.
Quels sont les principaux inconvénients de l'IA on-premise ?
Coût d'investissement (les serveurs GPU sont chers), complexité opérationnelle, contraintes de mise à l'échelle et accès plus lent aux améliorations des modèles.
L'IA on-premise peut-elle se connecter à des services cloud ?
Oui, sélectivement. Une IA on-premise peut appeler des APIs externes pour des opérations non sensibles tout en maintenant le traitement des données sensibles en local. La question architecturale est : quelles données quittent votre environnement ?
Vos données restent les vôtres. Votre IA travaille pour vous.
Wonka AI déploie un LLM privé dans votre infrastructure — connecté à vos outils existants, tout traité sur vos serveurs. Aucune donnée ne quitte votre périmètre. Aucune dépendance cloud. Conformité RGPD totale, dès le départ.
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