À mesure que les grands modèles d’IA deviennent disponibles en open-source, beaucoup rêvent d’IA auto-hébergée. Mais est-ce réaliste à l’échelle d’une startup ?
Les modèles comme LLaMA ou Mistral font miroiter une autonomie totale. Pourtant, les coûts GPU, les compétences MLOps et l’évolution rapide des modèles rendent cette promesse difficile à tenir. L’auto-hébergement peut être pertinent pour certains cas d’usage spécifiques, mais reste inaccessible pour la majorité sans compromis techniques ou financiers.
