Déployer une plateforme IA souveraine pour l'administration
À l'échelle interministérielle, la plateforme qui rend l'IA accessible au quotidien à cent mille agents : infrastructure GPU, inférence, observabilité, montée en charge, sécurité et gouvernance.
Quickscale — Architecture · Infrastructure · LLMOps · EngineeringMettre l'IA à disposition d'une administration ne se résume pas à ouvrir un accès.
Donner accès à un modèle est simple. Le rendre disponible à cent mille agents, dans un périmètre où les données ne peuvent pas sortir, avec des exigences de traçabilité et de continuité de service, relève d'un autre métier.
La difficulté est autant technique qu'organisationnelle : mutualiser une capacité GPU rare et coûteuse tout en garantissant performance, isolation et maîtrise à chaque administration.
Un socle mutualisé, des périmètres qui restent séparés
Nous construisons une plateforme d'inférence mutualisée : un cluster GPU commun, une couche de service qui distribue la capacité, et une isolation stricte des données et des usages entre administrations.
Modèles, données et traces restent dans un périmètre maîtrisé par l'administration. Aucune donnée métier ne quitte l'infrastructure.
Ce que couvre la plateforme
Infrastructure GPU
Dimensionnement, exploitation et partage d'un cluster d'inférence de 100+ GPU, avec modélisation du besoin GPU à partir du nombre d'utilisateurs et de la consommation token par cas d'usage.
Inférence
Service d'inférence distribué et mutualisé, conçu pour absorber des charges hétérogènes et répartir efficacement la capacité GPU entre modèles, réplicas et administrations.
Optimisation
Optimisation continue du serving : batching, speculative decoding, routage, cache, parallélisme et configuration des moteurs d'inférence selon les profils de charge réels.
Observabilité
Mesure de la latence, du débit et du coût par usage, avec une vue par administration.
Sécurité
Isolation des données, gestion des accès, quotas par administration et traçabilité de chaque appel au service.
Gouvernance
Règles de partage de la capacité et d'arbitrage entre administrations utilisatrices.
Comment nous éprouvons le système
- Charge représentativeLa montée en charge est éprouvée sur des workloads reproduisant les caractéristiques des usages réels : rythme d'arrivée des requêtes, tailles de prompts, longueurs de génération et niveaux de concurrence.
- Latence et coût mesurésChaque évolution du service est jugée sur trois mesures : qualité de réponse, latence perçue, coût par appel.
- Traçabilité vérifiableChaque appel est journalisé de bout en bout, condition nécessaire à l'audit comme à la gouvernance du partage.
Notre intervention
- 01
Cadrage
Usages cibles, volumétrie attendue et contraintes de souveraineté et de sécurité.
- 02
Architecture
Conception du socle mutualisé et du modèle d'isolation entre administrations.
- 03
Construction
Mise en œuvre du cluster, du service d'inférence et de la chaîne d'observabilité.
- 04
Montée en charge
Éprouvé sous charge réelle, avec ajustement du dimensionnement.
- 05
Exploitation
Transfert aux équipes de l'administration, avec appui dans la durée.
Vous devez rendre l'IA disponible dans un périmètre maîtrisé ?
Trente minutes suffisent pour cerner la volumétrie, les contraintes de souveraineté, et ce qu'un socle mutualisé peut réellement absorber.
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