IA on‑premise avec Anyway Systems utilisant l’inférence distribuée de LLM

La plupart des organisations utilisent déjà l’IA, mais souvent au prix de la confidentialité des données, d’une exposition réglementaire accrue et d’un verrouillage fournisseur. S’appuyer sur des services IA externes signifie que des données sensibles quittent l’organisation, créant des risques que de nombreux dirigeants sous-estiment. Bien que l’IA on-premise promette un contrôle total et une confidentialité complète, elle est souvent perçue comme trop complexe et coûteuse pour les PME.

Cet atelier montre pourquoi ce n’est plus le cas.

Anyway Systems, spin-off du Distributed Computing Laboratory de l’EPFL, montre comment les organisations peuvent exécuter des modèles d’IA de pointe entièrement sur leur propre infrastructure, sans matériel ultra-spécialisé ni grandes équipes IA. Grâce à un logiciel qui combine des GPU standards en clusters d’IA efficaces, les organisations peuvent garder toutes leurs données en interne, réduire les coûts matériels jusqu’à 5 fois et prolonger la durée de vie des équipements par 2, le tout avec un modèle de coût fixe et prévisible.

Ce que vous apprendrez :

• Où l’IA crée des risques cachés de confidentialité et de conformité
• Comment l’IA privée on-premise est désormais possible avec du matériel standard
• Comment maîtriser les coûts de l’IA tout en évitant le verrouillage fournisseur

Agenda :

• Introduction : IA et risques de confidentialité
• Présentation de la solution : IA privée sans complexité d’entreprise
• Démo live : exécution de grands modèles sur GPU standards
• Q&R : cas d’usage, coûts et voies d’adoption