LLM privé vs LLM public : lequel choisir pour votre entreprise ?
Privé ou public — ce choix détermine votre gestion des données, votre posture de conformité, vos options de personnalisation et votre coût total de possession.
Le compromis fondamental
Les LLM publics (ChatGPT, Claude, Gemini via API) donnent un accès immédiat à des modèles de pointe sans overhead de déploiement. Les LLM privés nécessitent infrastructure, expertise et maintenance — mais vous donnent un contrôle total sur vos données.
Gestion des données
Avec un LLM public, vos entrées sont traitées par le fournisseur. Pour de nombreuses entreprises européennes, cela crée une exposition RGPD.
Avec un LLM privé, vos données ne quittent jamais votre environnement. C'est la seule architecture qui satisfait pleinement les exigences de souveraineté des données.
Coût
Les LLM publics sont facturés au token. À grande échelle, ça s'accumule : une entreprise de 500 employés peut dépenser 43 000€/an en frais d'API.
L'infrastructure LLM privée a un coût initial plus élevé mais des coûts opérationnels prévisibles et fixes. Pour les organisations à grande échelle, le privé l'emporte souvent sur le public en coût total dans les 12 à 18 mois.
Comparaison côte à côte
| Wonka AI | LLM public | |
|---|---|---|
| Données sur votre infrastructure | ✓ Oui | ✗ Non |
| Résidence des données UE garantie | ✓ Oui | ~ Partiel |
| Aucune exposition au CLOUD Act | ✓ Oui | ✗ Non |
| Se connecte à toute votre stack | ✓ Oui | ~ Partiel |
| Option LLM auto-hébergé | ✓ Oui | ✗ Non |
| Support modèles open source (Llama, Mistral) | ✓ Oui | ✗ Non |
| Garantie contractuelle RGPD complète | ✓ Oui | ~ Partiel |
Ce qu'il faut comparer au-delà des fonctionnalités
Une bonne comparaison avec LLM public doit aller au-delà des fonctionnalités d'interface. Les équipes enterprise doivent savoir où les données sont traitées, comment les systèmes internes sont connectés, si les réponses sont sourcées et quel niveau de gouvernance existe avant la mise en production.
Pour une décision de production, la comparaison doit aussi couvrir l'effort d'implémentation. Un outil peut sembler solide en démo mais échouer s'il ne se connecte pas aux systèmes utilisés chaque jour, si les réponses ne sont pas traçables ou si les administrateurs ne contrôlent pas les permissions et les limites des workflows.
Contrôle des données et modèle d'hébergement
Connecteurs vers les systèmes métier existants
Automatisation avec validation humaine
Questions fréquentes
Un LLM privé peut-il égaler la qualité de GPT-4 ?
Sur les benchmarks généraux, les modèles frontier ont encore l'avantage. Cependant, pour les cas d'usage enterprise spécifiques — Q&R documentaire, classification de tickets, récupération de connaissances internes — un LLM privé bien configuré avec RAG correspond souvent ou dépasse les modèles frontier.
Quelle infrastructure faut-il pour faire tourner un LLM privé ?
Un modèle de 7 milliards de paramètres peut tourner sur un seul serveur GPU A100. Un modèle de 70 milliards nécessite plusieurs GPU. Le déploiement privé basé sur le cloud est souvent plus pratique que l'on-premise.
Un LLM privé est-il plus difficile à maintenir ?
Oui, comparé à une API publique gérée. Cependant, des services LLM privés managés (comme Wonka AI) gèrent la couche infrastructure pour vous tout en gardant vos données dans votre environnement.
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