Ce qu'il faut retenir
- Llama 3 70B et Mistral 22B atteignent 85-90% des performances de GPT-4o sur les tâches documentaires en français
- Déploiement on-premise : zéro Cloud Act, zéro envoi de données vers des tiers, coût d'inférence quasi nul
- Infrastructure minimale viable : 2× GPU A100 80Go pour un modèle 70B en fp16
- Les LLM open source nécessitent une expertise technique pour le déploiement et la maintenance
Pourquoi choisir un LLM open source en entreprise ?
Trois raisons structurelles poussent les entreprises vers les LLM open source :
Souveraineté des données : un modèle déployé sur vos serveurs ne transmet aucune donnée à un tiers. Zéro Cloud Act, zéro RGPD cross-border, zéro risque d'entraînement sur vos prompts. C'est la seule architecture qui garantit structurellement que vos données sensibles restent dans votre périmètre.
Coût à l'usage : après l'investissement initial en infrastructure, le coût par requête est quasi nul. Pour des volumes élevés (>1M tokens/mois), l'open source on-premise est systématiquement moins cher que les APIs propriétaires.
Personnalisation : les modèles open source peuvent être fine-tunés sur vos données métier, adaptés à votre vocabulaire spécifique, modifiés dans leurs instructions système. Les modèles propriétaires ne permettent qu'un fine-tuning limité.
Comparatif des principaux modèles open source 2026
| Modèle | Taille | Points forts | VRAM min. | Licence |
|---|---|---|---|---|
| Llama 3.3 70B | 70B | Meilleur en français, raisonnement, code | 140Go (fp16) | Meta Llama (commerciale) |
| Mistral 22B | 22B | Rapport perf/ressources excellent, français | 44Go | Apache 2.0 |
| Qwen 2.5 72B | 72B | Multilingue, code, long contexte (128k) | 144Go | Apache 2.0 |
| Phi-4 (Microsoft) | 14B | Raisonnement, petit GPU | 28Go | MIT |
| Gemma 2 27B (Google) | 27B | Efficacité, instruction-tuning | 54Go | Gemma (commerciale) |
| DeepSeek-R1 (distillé 70B) | 70B | Raisonnement, maths | 140Go | MIT |
Pour la plupart des use cases documentaires en français, Mistral 22B ou Llama 3.3 70B sont les points de départ recommandés. Mistral 22B offre un meilleur compromis si votre infrastructure GPU est limitée.
Infrastructure nécessaire
Le principal frein à l'adoption des LLM open source est l'infrastructure GPU. Voici les configurations minimales pour des déploiements de production :
| Modèle | Config minimale | Config recommandée (prod) | Coût serveur estimé |
|---|---|---|---|
| Mistral 7B | 1× A10 24Go | 2× A10 pour redondance | 15 000 - 30 000€ |
| Mistral 22B | 1× A100 40Go | 2× A100 40Go | 40 000 - 80 000€ |
| Llama 3 70B | 2× A100 80Go | 4× A100 80Go | 80 000 - 160 000€ |
Alternative cloud souverain : louer des GPU chez OVHcloud, Scaleway ou Outscale (certifiés SecNumCloud) évite l'investissement CapEx tout en gardant la souveraineté des données.
Frameworks de déploiement
L'écosystème de déploiement des LLM open source a énormément mûri. Les outils principaux :
- Ollama : déploiement en une commande, idéal pour les POC et les postes de développeurs. Pas adapté à la production à grande échelle.
- vLLM : serveur d'inférence haute performance, optimisé pour le throughput. Standard de facto pour la production.
- TGI (Text Generation Inference, HuggingFace) : concurrent de vLLM, bien documenté, compatible OpenAI API.
- LiteLLM : proxy qui expose une API OpenAI unifiée quel que soit le backend — facilite la migration depuis des APIs propriétaires.
- Open WebUI : interface utilisateur web, compatible Ollama et vLLM. Permet de donner accès au LLM à des non-développeurs.
Use cases les mieux adaptés aux LLM open source
- RAG documentaire : Q&A sur base de connaissances interne — use case n°1, excellent ROI
- Génération de code : Llama 3 70B et DeepSeek-R1 excellent sur Python, SQL, Java
- Résumés et extractions : synthèse de documents longs, extraction de clauses contractuelles
- Traduction et rédaction : Mistral et Llama performent très bien en français
- Classification de textes : catégorisation de tickets, e-mails, documents — idéal pour le fine-tuning
Les LLM open source sont moins adaptés aux tâches nécessitant une connaissance du monde très récente (knowledge cutoff) ou des capacités de raisonnement multi-étapes très complexes — où GPT-4o et Claude 3.5 conservent un avantage.
Limites à connaître
- Expertise technique requise : déployer et maintenir un LLM open source demande des compétences MLOps. Une équipe sans cette expertise devrait envisager un LLM managé.
- Mises à jour manuelles : les nouveaux modèles doivent être évalués et déployés manuellement — pas de mise à jour automatique comme avec les APIs.
- Performances : sur les benchmarks de raisonnement complexe, GPT-4o et Claude 3.5 Sonnet conservent un avantage de 10-15%.
- Support : pas de SLA, pas de support commercial pour les modèles de base. Les éditeurs comme Mistral AI proposent des offres enterprise avec support.
Quand choisir open source vs propriétaire ?
| Critère | Open source on-premise | LLM propriétaire via API |
|---|---|---|
| Données très sensibles | Recommandé | Risqué |
| Volume élevé (>1M tokens/mois) | Moins cher | Plus cher |
| Fine-tuning nécessaire | Recommandé | Limité |
| Déploiement rapide (<1 semaine) | Complexe | Recommandé |
| Dernières capacités IA | Légèrement en retard | Recommandé |
| Conformité Cloud Act | Recommandé | Non conforme |
LLM open source managé pour votre entreprise
Intelligence Privée déploie et maintient Mistral, Llama et nos modèles ELODIE/KEVINA sur votre infrastructure. Expertise MLOps incluse, SLA garanti.
Discuter de votre architecture →Questions fréquentes
Mistral est-il vraiment open source ?
Mistral 7B et Mistral 22B sont publiés sous licence Apache 2.0 — usage commercial libre, modification autorisée. Mistral Large reste propriétaire et accessible uniquement via API. "Open source" chez Mistral désigne les modèles téléchargeables librement.
Peut-on déployer Llama 3 en production commerciale ?
Oui, sous la Meta Llama 3 Community License. Elle autorise l'usage commercial pour les entreprises de moins de 700 millions d'utilisateurs mensuels actifs — ce qui couvre la quasi-totalité des entreprises.
Quel GPU pour un premier test ?
Pour tester Mistral 7B : un GPU consommateur 24Go (RTX 3090, RTX 4090) suffit. Pour Mistral 22B en qualité q4 (quantification 4 bits) : une RTX 4090 ou une A10 24Go. Pour Llama 3 70B : il faut passer aux GPU datacenter (A100).