Lancer sa propre infrastructure IA est une nécessité pour les entreprises sur le marché en 2026. Stanislav Tibekin, cofondateur de l'intégrateur informatique Nixys, a partagé les erreurs typiques lors de la configuration d'un périmètre IA et a identifié 5 composants critiques sans lesquels votre infrastructure LLM n'est qu'un ensemble de solutions disparates.

Au cours des derniers mois, Nixys a reçu de nombreuses demandes pour le déploiement de LLM propres. Et dans presque chaque projet, la même erreur :

L'entreprise choisit le modèle, mais ne prend pas en compte l'infrastructure autour de lui. À partir d'un avant-vente en 2026 basé sur le cas d'un client, Stanislav a énuméré les exigences actuelles des entreprises et les difficultés à chaque étape.

✳️L'objectif du projet est de construire un périmètre unifié pour le déploiement et l'exploitation de modèles LLM et CV avec WebUI et API. L'entreprise cliente souhaite créer une plateforme interne complète pour l'IA.

5 composants critiques :

1️⃣Orchestration et équilibrage
L'inférence LLM est exigeante en mémoire. Une erreur de placement – et un GPU A100 coûteux de 80 Go reste inactif, car on y a placé deux modèles qui ne tiennent pas, avec une utilisation à 95%.

2️⃣Système de gestion des rôles/accès et des quotas
Une gestion centralisée est importante, sans blocages au sein du système. Il ne doit pas y avoir de factures colossales pour les GPU cloud. D'ailleurs, le FinOps pour l'IA commence précisément par ce point (ceux dont l'activité repose sur l'IA comprendront de quoi il s'agit).

3️⃣Expérience utilisateur unifiée
Les développeurs ne doivent pas avoir à comprendre comment formuler les requêtes au système. Il faut leur fournir à la fois un chat web pratique (type Open WebUI) et une API stable pour l'intégration dans leurs propres produits.

4️⃣Cycle de vie des modèles et stockage
Même dans les petites équipes, la question peut se poser : où trouver la version entraînée du modèle dont j'ai besoin ? Les équipes DevOps ont déjà rencontré ces problèmes auparavant.

5️⃣Surveillance et observabilité
Sans journalisation de bout en bout des requêtes, tracing, surveillance des métriques d'inférence, il est impossible de comprendre ce qui cause le ralentissement, quel utilisateur a créé la charge et comment optimiser les coûts.

Les entreprises qui adoptent les LLM en 2026 sont déjà en concurrence au niveau de la qualité de leur infrastructure IA.

Un LLM propre est une plateforme complète avec données, accès, conteneurs et métriques.
Sans périmètre infrastructurel, même un pilote réussi risque de se transformer en une aventure coûteuse et incontrôlable.

Pour en savoir plus sur le calcul du TCO, la gestion de l'infrastructure IA, l'évitement des erreurs typiques d'adoption des LLM — dans ITibekin FM.