Privilégier l'IA privée pour lutter contre les dépendances liées aux LLM
Les incidents survenus récemment chez Google et Anthropic illustrent parfaitement la rapidité à laquelle "l'IA utilisée en tant qu'API publique" peut se transformer en risque opérationnel.
Ces derniers mois auront été une véritable mise à l’épreuve pour toutes les entreprises qui utilisent l’IA sous forme de service hébergé. Gemini a d'abord été temporairement coupé, paralysant du jour au lendemain des chaînes de production, sans que les clients y soient pour quelque chose. Peu après, les derniers modèles d'Anthropic, "Fable 5" et "Mythos 5", se sont retrouvés inaccessibles, à la suite d'une restriction à l'exportation décidée en urgence par Washington à l'égard des ressortissants non américains. Même scénario, ou presque, pour la série "GPT-5.6" d'OpenAI, réservée pour raisons politiques à quelques clients américains, puis rapidement retirée.
Pour une entreprise française, ces épisodes ont un air de déjà-vu : ils rappellent le risque que la doctrine de l'État cherche à écarter face au Cloud Act et aux lois à portée extraterritoriale. La disponibilité est devenue une variable que des facteurs externes ne rendent ni contrôlable, ni négociable.
Résilience, contrôle et prévisibilité
Le vrai problème n'est pas la technologie des LLM publics, mais la résilience de ceux qui s'en servent. En misant sur ces modèles, une entreprise s'expose aux tensions géopolitiques, aux pannes mondiales et à des évolutions de produits et de tarifs souvent opaques, autant de facteurs qui pèsent directement sur sa stabilité.
La question des coûts, elle, arrive presque toujours trop tard dans les projets. Tant que l'adoption reste limitée, la tarification à l'usage paraît avantageuse ; mais elle peut s'emballer dès que l'IA se généralise, en particulier avec les agents, et qu'elle s'installe durablement dans la chaîne de valeur. GitHub Copilot l'a montré : en basculant vers une facturation au token, l'outil a conduit de nombreux développeurs à épuiser leur budget pour un usage pourtant ordinaire. Uber, de son côté, a consommé en quatre mois seulement l'enveloppe 2026 prévue pour ses outils de développement et ses tokens d'IA générative, comme Claude Code. À chaque fois, la même leçon : des coûts opaques deviennent vite un poids pour des équipes entières.
Les données sensibles doivent rester au sein de l’entreprise
Dans le contexte des modèles hébergés en ligne, des questions telles que la protection des données et la divulgation d’informations sensibles sur les entreprises et la propriété intellectuelle doivent également être abordées. Selon le Stanford AI Index Report 2025, le nombre d’incidents d’IA recensés a bondi de 56,4 % en l’espace d’une seule année. En parallèle, l’utilisation d’API publiques rend difficile la traçabilité continue des données d’entraînement et de validation, ainsi que de la provenance de l’infrastructure, précisément ce qu'exige l'AI Act pour les systèmes "à haut risque", et ce que la CNIL scrute au titre du RGPD. Le contrat, ici, est souvent surestimé : il fixe des obligations, mais n'a jamais empêché une coupure ni une restriction d'accès dictée par la géopolitique. C'est tout le sens de la qualification SecNumCloud, qui vise à garder les données sensibles hors de portée des législations extra-européennes.
L’IA privée, une affaire de gestion des risques
L’IA privée répond précisément à ce problème. La différence essentielle réside dans l’interaction entre les applications d’IA, les modèles et les données. Contrairement à l’utilisation de modèles d’IA externes, toutes les informations restent dans le domaine souverain de l’entreprise, que l’infrastructure soit déployée dans un cloud public, un cloud souverain, sur site ou dans un cloud privé au sein du datacenter. Cela a pour effet de renforcer la sécurité, de protéger la propriété intellectuelle et de garantir la traçabilité et l’auditabilité des données, qui revêtent une importance croissante à l’ère de la souveraineté numérique.
L'entreprise garde surtout la main sur la disponibilité, la gouvernance et les coûts. Longtemps réservée à la défense, l'IA privée permet aujourd'hui, dans un environnement maîtrisé, de concevoir des solutions taillées pour des cas d'usage précis, d'automatiser les tâches répétitives et d'accélérer la décision sans rien céder sur la sécurité ni la conformité.
Elle demande souvent un investissement de départ plus lourd que les services publics, mais revient moins cher sur la durée : moins de dépendance aux prestataires, des coûts de stockage, de traitement et de licences réduits, et surtout, prévisibles. Loin d'un simple ajustement de façade, elle est la condition d'une IA à la fois stable et rentable.
Les modèles publics, une option envisageable mais pas indispensable
Aujourd’hui, une entreprise qui souhaite sérieusement déployer l’IA à grande échelle doit envisager les modèles publics à titre d’option et non comme un socle, car ce dernier repose avant tout sur la souveraineté numérique.
Les trois exemples cités plus haut illustrent bien cette réalité : une défaillance chez Gemini, ou une restriction d’accès imposée par des considérations politiques, comme dans les cas d’Anthropic et d’OpenAI, ne sont manifestement pas des incidents isolés, mais bien des risques récurrents auxquels les entreprises devront faire face à l’avenir.
Avec l'IA privée, l'intelligence artificielle cesse d'être une source de risque et de dépendance venue de l'extérieur : elle fonctionne en autonomie, à l'abri des pannes, des contrôles à l'exportation et des soubresauts tarifaires.