"Un LLM local, c'est moins cher que l'API OpenAI" — cette affirmation revient souvent dans les discussions sur l'IA en entreprise. Mais est-elle vraie ? La réponse, comme souvent en économie, est : ça dépend. Ce guide vous aide à calculer le coût réel d'un LLM hébergé en interne (on-premise), incluant le hardware, l'énergie, la maintenance et le temps de vos équipes. Objectif : vous donner les chiffres pour prendre une décision éclairée.
Réponse directe
Un LLM on-prem devient rentable à partir de ~500'000-1'000'000 tokens/jour. En dessous, l'API cloud est souvent moins chère. Mais le on-prem reste pertinent pour la confidentialité, indépendamment du coût.
Pourquoi cette question est importante pour votre entreprise
La question "cloud vs on-premise" n'est pas qu'une question technique. Elle a des implications majeures sur :
- Votre budget : l'écart peut représenter des dizaines de milliers de francs par an
- La confidentialité : où vont vos données quand elles passent par une API externe ?
- La dépendance : êtes-vous prêt à dépendre d'OpenAI, Google ou Microsoft ?
- La flexibilité : pouvez-vous personnaliser le modèle selon vos besoins ?
Comprendre le TCO (Total Cost of Ownership)
Le TCO, ou coût total de possession, est un concept financier qui va au-delà du simple prix d'achat. Pour un LLM local, il inclut :
- CAPEX (dépenses d'investissement) : achat du matériel
- OPEX (dépenses opérationnelles) : énergie, maintenance, personnel
- Coûts cachés : temps de mise en place, formation, indisponibilités
L'erreur classique : comparer uniquement le prix du GPU au coût API, en oubliant tout le reste.
Les postes de coût détaillés
1. Hardware (CAPEX)
| Composant | Prix indicatif | Durée de vie |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 Go) | EUR 2'000 | 3-4 ans |
| A100 (40 Go) | EUR 12'000 | 4-5 ans |
| Serveur complet (1 GPU) | EUR 8'000-20'000 | 5 ans |
2. Énergie (OPEX)
- Consommation GPU : 300-700W selon le modèle
- Coût électricité : ~EUR 0.15-0.30/kWh (Europe)
- Exemple : 1 A100 à 400W, 24h/24 = ~EUR 1'000/an
- Refroidissement : +30-50% de la conso GPU
3. Ops & Maintenance
- Temps ingénieur : déploiement, monitoring, mises à jour
- Estimation : 0.5-2 jours/mois selon la complexité
- Coût : EUR 5'000-15'000/an
Comparaison on-prem vs cloud
Scénario : 1 million de tokens/jour, modèle 8B
| Poste | On-prem (RTX 4090) | API Cloud |
|---|---|---|
| Hardware (an 1) | EUR 10'000 | EUR 0 |
| Énergie/an | EUR 1'500 | EUR 0 |
| Ops/an | EUR 8'000 | EUR 0 |
| API/an (1M tokens/jour) | EUR 0 | EUR 20'000-40'000 |
| Total année 1 | EUR 19'500 | EUR 20'000-40'000 |
| Total année 3 | EUR 38'500 | EUR 60'000-120'000 |
Quand le on-prem est rentable
Le déploiement local devient économiquement intéressant dans les situations suivantes :
- Volume élevé et prévisible : > 500k tokens/jour, de façon régulière. Si vous avez des pics occasionnels mais un usage moyen faible, le cloud reste préférable.
- Usage 24/7 : un GPU qui tourne en permanence est amorti plus rapidement qu'un GPU qui dort 16h/jour.
- Confidentialité critique : données médicales, juridiques, financières, ou secrets industriels. La valeur est difficile à chiffrer, mais le risque d'une fuite est réel.
- Besoin de contrôle : latence garantie, disponibilité indépendante d'un tiers, possibilité de personnaliser le modèle.
- Régulation stricte : certains secteurs (banque, santé) imposent que les données restent dans un périmètre contrôlé.
Quand rester sur API cloud
L'API cloud reste le choix optimal dans ces situations :
- Volume faible ou variable : vous payez uniquement ce que vous consommez, sans investissement initial.
- Pas d'équipe infra : zéro maintenance, zéro ops, le fournisseur gère tout.
- Besoin du meilleur modèle : GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet ne sont pas disponibles en local. Si vous avez besoin de ces performances, le cloud est obligatoire.
- Phase d'expérimentation : pendant un POC, inutile d'investir dans du hardware. Validez d'abord le cas d'usage.
- Scalabilité immédiate : le cloud peut absorber des pics de charge sans délai.
La troisième voie : le cloud souverain
Entre le on-premise pur et l'API OpenAI aux USA, il existe des options intermédiaires :
- Azure OpenAI en Suisse : GPT-4 hébergé dans les datacenters Azure de Zurich. Vos données restent en Suisse, pas d'entraînement sur vos prompts.
- AWS Bedrock EU : accès à Claude et d'autres modèles, hébergement en Europe.
- Cloud privé avec GPU louées : serveurs dédiés chez un hébergeur suisse (Infomaniak, Exoscale) avec vos propres modèles.
Avantage : vous bénéficiez de la simplicité du cloud avec un meilleur contrôle sur la localisation des données.
Calculateur simplifié pour votre cas
Utilisez cette formule pour estimer rapidement votre seuil de rentabilité :
Coût annuel on-prem = (Prix serveur / 3 ans) + Énergie + Maintenance + Ops
Coût annuel cloud = Volume tokens/jour × 365 × Prix par token
Seuil de rentabilité = Coût on-prem / (Prix par token × 365)
Exemple concret :
• On-prem : EUR 19'500/an (cf. tableau ci-dessus)
• Cloud GPT-4o : ~$0.01 / 1000 tokens (input)
• Seuil : 19'500 / (0.01 × 365) = ~5.3 millions tokens/jour
→ En dessous de ce volume, le cloud est moins cher pour GPT-4o
→ Avec un modèle open-source local (Llama), le seuil est beaucoup plus bas (~500k tokens/jour)
Recommandation par profil d'entreprise
| Profil | Recommandation |
|---|---|
| PME, usage occasionnel, données non sensibles | API cloud (OpenAI, Anthropic) |
| PME, données sensibles (santé, juridique) | Azure OpenAI Suisse ou LLM local léger |
| ETI, usage intensif (>500k tokens/jour) | Étude TCO détaillée, probablement on-prem |
| Grand groupe, exigences réglementaires | On-prem ou cloud privé dédié |
| Startup, phase d'expérimentation | API cloud, flexibilité maximale |
Questions à poser à votre équipe IT
Avant de décider, assurez-vous d'avoir les réponses à ces questions :
- Quel est notre volume de tokens estimé par jour/mois ?
- Avons-nous les compétences internes pour gérer un serveur GPU ?
- Quelle est notre contrainte principale : coût, confidentialité, ou performance ?
- Nos données sont-elles soumises à des régulations spécifiques ?
- Quel est notre budget initial vs récurrent ?
"Le on-prem n'est pas toujours moins cher. Mais pour certains cas (confidentialité, volume, contrôle), c'est le seul choix viable. L'important est de faire le calcul complet, pas de se fier aux idées reçues."