IA on-premise · · 5 min de lecture
L’IA on-premise devient nécessaire lorsque les données ne doivent pas quitter l’organisation, notamment pour les opérations à forte densité de données personnelles.
L'IA on-premise s'impose lorsque les données ne doivent pas quitter l'organisation, notamment dans les opérations à forte densité de données personnelles.
Les critères de décision : classification des données, réglementation sectorielle, réseau fermé et capacité d'infrastructure.
Certaines organisations retiennent un modèle hybride : données sensibles en interne, usages généraux dans le cloud.
Questions fréquentes
- Quand faut-il privilégier l’IA on-premise ?
- Lorsque les données ne doivent pas quitter l’organisation, notamment dans les opérations à forte densité de données personnelles.
- Quels critères guident le choix d’un déploiement interne ?
- Les critères sont la classification des données, la réglementation sectorielle, le réseau fermé et la capacité d’infrastructure.
- Comment un modèle hybride répartit-il les usages de l’IA ?
- Certaines organisations conservent les données sensibles en interne et utilisent le cloud pour les usages généraux.
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