L'IA en local, chez vous — pas dans le cloud d'un autre.
Workstations IA, serveurs GPU, NAS et déploiement IA (LLM, RAG, agents) assemblés et opérés en France. Vos modèles, vos données, votre infrastructure — une solution prête à produire, pas une boîte.
Chaque machine rembourse la facture cloud qu'elle remplace. Ensuite, chaque requête, chaque fine-tune coûte ~0.
Infrastructure fiable, données en local, SAV et infogérance — un interlocuteur unique en France.
18 / 32 GoLe modèle occupe un peu plus de la moitié de la mémoire — il reste de la place pour les conversations de vos équipes.6 slots6 personnes peuvent poser une question en même temps, sans attendre.Qwen-14BUn modèle ouvert excellent pour un usage PME — et il tourne chez vous, pas chez un fournisseur.
Quatre sphères, une solution complète
De la workstation individuelle au serveur de production, plus le stockage et le déploiement IA. Configs entrée achetables en ligne, gros tickets sur devis.
Workstations IA
En lignePostes pro prêts pour l'IA locale : LLM, image/vidéo, fine-tuning.
Serveurs GPU
Sur devisCalcul IA multi-GPU : inférence multi-utilisateurs et entraînement, en rack.
Serveurs & NAS
Sur devisStockage sécurisé : sauvegarde, partage, datasets IA.
Services & IA
Sur devisDéploiement LLM/RAG/agents, formation, SAV/SLA et infogérance.
Arrêter de louer l'IA
Le cloud facture chaque heure. Une machine locale s'amortit, puis ne coûte plus que l'électricité — et vos données ne sortent jamais. Voici les ordres de grandeur ; le calcul exact dépend de votre usage.
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| Dépense cloud déplacée / an | Solo · Studio | Équipe 5-15 · Cluster | Équipe produit IA · Datacenter |
|---|---|---|---|
| API IA (type Claude/GPT) | ~5 000 € | ~12 000 € | ~24 000 € |
| GPU cloud (tests / fine-tune) | ~1 500 € | ~16 000 € | ~9 000 € |
| Inférence en continu | — | — | ~33 000 € |
| Dépense annuelle déplacée | ~6 500 € | ~28 000 € | ~66 000 € |
| Rentabilisé en | 14 mois |
9 mois |
7 mois |
Chaque piste vaut 24 mois. En vert : la période où la machine est déjà remboursée — plus le vert est long, plus vite elle s'autofinance.
Choisissez une machine. Voyez ce qu'elle fait tourner.
La barre montre la place que prend le modèle. Le vide à droite, c'est ce qui reste pour vos utilisateurs et leurs conversations. La colonne qui compte vraiment est la dernière : combien de personnes peuvent s'en servir en même temps — c'est elle qui décide de la configuration, pas la taille du modèle.
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~0,5 Go/Md en 4-bit · ~1 Go/Md en 8-bit · ~2 Go/Md en FP16 · +15–20 % de mémoire de contexte. Licences ouvertes (MIT / Apache / OpenMDW) : vos modèles, vos données, votre contrôle.
Nombre de personnes en simultané : estimation à contexte de travail confortable, plafonnée par le débit réel du GPU. Valeurs mesurées sur parc démo.
Les marques serveur avec qui nous travaillons
Nous assemblons avec des composants pro éprouvés — GPU, CPU, châssis serveur rack, stockage entreprise et mémoire ECC.
Vos agents IA, entraînés sur ce que vous savez
Assistant interne (RAG)
Répond à partir de vos documents, avec les sources. Vos fichiers ne sortent pas.
Agent données & reporting
Pipelines, synthèses, prévisions — pour toute l'équipe, en continu.
Agent support client
Traite un fort volume en parallèle et fait remonter les tendances.
Agent code / dev
Génère, revoit et documente sur votre codebase — vitesse de livraison en hausse.
Agent créatif
Texte, image, voix de qualité prod, à votre marque (ComfyUI, Flux, TTS).
Agent conformité / sécurité
Détection continue, logs, contrôle d'accès — décisions temps réel de confiance.
Vos modèles, vos données, vos murs
Chaque inférence, chaque entraînement, chaque prompt reste sur du matériel dans votre réseau. Pas de sous-traitant tiers, pas de politique de rétention subie. Conformité RGPD par conception.
- Données en local — rien ne transite par un cloud.
- Pas de dépendance — aucun fournisseur ne change ses prix demain.
- Assemblé en France — un interlocuteur unique, ici.
La fiabilité EST le produit
En B2B, une première panne non traitée détruit la réputation. On la traite en amont.
- Mémoire ECC — corrige les erreurs silencieuses (critique en entraînement).
- Burn-in & banc de test — chaque machine validée en charge.
- Garantie pro + SLA — la disponibilité est contractuelle.
- Stock de pièces — remise en route rapide.
On ne vend pas la boîte, on livre la solution
« Vous nous dites ce que vous devez faire tourner. On s'assure que ça tourne. » Du réglage initial à l'infogérance — la stack IA est opérée sous marque PowerLab.
Mise en route
Commissioning, environnement logiciel, choix du modèle, déploiement, tests & prise en main.
Add-ons IA
Briques prêtes : RAG léger, TTS, OCR, image/vidéo.
Projet IA
RAG on-premise, agents, intégrations métier, fine-tuning.
Infogérance / SLA
Supervision, mises à jour de modèles, support prioritaire, stock de pièces.
Deux profils, la même exigence
PME & professionnels
- Serveur de fichiers / NAS, sauvegarde
- Virtualisation, consolidation de parc
- Assistant IA interne (RAG sur vos docs)
- Souveraineté & RGPD, secteurs régulés
Créateurs, studios & startups IA
- Génération image / vidéo (ComfyUI, Flux)
- Inférence LLM 70B, multimodal
- Fine-tuning & entraînement
- Workstation multi-GPU haute densité
Assemblé en France
Atelier, banc de test, burn-in : chaque machine sort validée. Interlocuteur unique.
Partenaire NVIDIA (NPN)
Membre du NVIDIA Partner Network — accès direct aux GPU pro RTX Pro Blackwell et au support constructeur.
Références clients
Bientôt — 2-3 cas concrets en cours de construction. Demandez une démo.
Ce qu'on nous demande souvent
Faut-il une équipe IA en interne ?
Non. Nos experts installent, configurent, forment et maintiennent la stack (Neura Deploy). Vous utilisez l'IA au quotidien, on garde la technique en marche — installation sur site ou à distance selon votre préférence.
Mes données restent-elles vraiment privées ?
Oui. En on-premise, vos données, documents et prompts ne quittent jamais votre réseau. Aucun sous-traitant tiers, aucune politique de rétention subie : c'est l'atout RGPD et souveraineté de l'IA locale.
Quels modèles peut-on faire tourner ?
Les meilleurs modèles ouverts (Llama, Qwen, Mistral, Gemma, DeepSeek…). Le cœur de production se situe sur 8B → 70B — rapide et pleine qualité ; nos configs Datacenter encaissent aussi les très grands MoE frontier, quantifiés.
L'IA locale est-elle vraiment moins chère que le cloud ?
Au-delà d'un usage régulier, oui : une machine amortie ne coûte plus que l'électricité, là où le cloud facture chaque heure. Calculez votre seuil de bascule.
Quels délais de livraison et d'approvisionnement ?
Modèle sur commande, sans stock dormant : les composants sont commandés dès la validation. Comptez quelques semaines selon la configuration et la disponibilité GPU — un délai ferme vous est donné au devis. Voir délais & appro.
Quelle garantie et quel SAV ?
Garantie pro sur le matériel, SLA contractuel, stock de pièces pour une remise en route rapide, et un interlocuteur unique en France. En B2B, la fiabilité est au cœur de l'offre — pas une option.
L'installation et la formation sont-elles incluses ?
Oui, via la mise en route : commissioning matériel, environnement logiciel, déploiement du modèle, tests et prise en main par vos équipes. Sur site ou à distance.
Peut-on faire du RAG ou du fine-tuning sur nos données ?
Oui. Le RAG (« discutez avec vos documents ») se met en place rapidement et s'actualise facilement ; le fine-tuning, pour spécialiser un modèle sur votre métier, se fait sur les configs adaptées (Cluster / Datacenter). Souvent, le RAG suffit.
Comment se passent les mises à jour de modèles ?
À la demande ou via l'infogérance : on déploie les nouvelles versions pertinentes, on les teste, et on ne bascule qu'après validation. Vous restez à jour sans gérer la technique.
Peut-on faire évoluer la machine plus tard ?
Oui : nos configurations sont pensées pour évoluer (ajout de GPU, de stockage, de RAM). On démarre au plus juste, on étend quand l'usage grandit.
Où sont assemblées les machines ?
En France, dans notre atelier : assemblage, burn-in et banc de test avant livraison. Un gage de qualité et de support local.
Comprendre avant de décider
Six guides et deux calculateurs, écrits pour des dirigeants et des responsables informatiques — sans jargon, et sans chercher à vendre à chaque paragraphe.
IA locale vs cloud : quand internaliser ?
Les critères de décision, la méthode en quatre questions et les trois architectures possibles.
Lire le guide →Combien coûte un LLM en local ?
Coût total des deux côtés, seuil de bascule et simulateur avec vos propres chiffres.
Lire le guide →Quel GPU pour un LLM en local ?
Règle de calcul de la mémoire, utilisateurs simultanés et sélecteur de configuration.
Lire le guide →RAG on-premise
Faire parler vos documents sans qu'ils sortent : fonctionnement, préparation, pièges.
Lire le guide →Assistant IA interne en PME
Choisir le premier périmètre, réussir l'adoption, mesurer le retour sur investissement.
Lire le guide →Bien choisir son NAS d'entreprise
Niveaux de RAID, apports de ZFS, dimensionnement et débit réseau pour l'IA.
Lire le guide →Décrivez votre projet, on vous répond
Réponse sous 48 h · sans engagement · devis et dimensionnement sur mesure.
Parlons-en 30 minutes, cette semaine
Un échange de découverte, sans engagement. Vous décrivez ce que vous voulez faire, on vous dit ce qu'il vous faut — et si le cloud est plus pertinent dans votre cas, on vous le dira aussi.