RAG ou Chatbot IA : Choisir entre API propriétaire et LLM souverain
Les chatbots et les architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) se sont imposés comme des briques essentielles pour intégrer l’IA générative en entreprise. Mais avant de se lancer, une question cruciale se pose : faut-il s’appuyer sur un LLM via API (Claude, OpenAI) ou installer un LLM souverain open source en interne ? Ce choix détermine la maîtrise des données, le coût, la scalabilité et les possibilités d’évolution.
1. Deux architectures clés : Chatbot pur LLM ou RAG
Avant de parler d’infrastructure, rappelons les deux grandes approches :
- Chatbot pur LLM : le modèle répond uniquement à partir de son entraînement initial. C’est simple à déployer, mais les connaissances sont figées et le risque d’hallucinations demeure.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) : ajoute une couche de recherche documentaire. Les documents internes sont vectorisés et injectés dans le prompt, ce qui garantit des réponses contextualisées et actualisées.
Dans un contexte professionnel, le RAG offre généralement une fiabilité supérieure, notamment pour les données sensibles ou changeantes.
2. Option 1 : LLM via API (Claude, OpenAI)
Avantages
- Simplicité d’intégration : un appel API suffit, aucune infrastructure GPU nécessaire.
- Qualité de modèle : accès immédiat à des LLM de pointe régulièrement mis à jour.
- Scalabilité : dimensionnement flexible selon le trafic.
Contraintes
- Dépendance au fournisseur : aucune maîtrise sur l’évolution des prix ou la disponibilité.
- Coûts récurrents par token : la facture peut grimper vite à mesure que le volume d’utilisation augmente.
- Confidentialité : vos données transitent chez un tiers, même si elles sont chiffrées.
Cas d’usage : prototypes rapides, services grand public ou projets à faible contrainte de confidentialité.
3. Option 2 : LLM souverain / open source en local
Déployer un LLM open source sur vos propres serveurs (ou en cloud privé) offre une souveraineté totale sur les données et une personnalisation avancée (fine-tuning, quantization, ajout de connecteurs RAG, architecture multi-agents).
Avantages
- Maîtrise des données : aucune dépendance à un fournisseur externe.
- Personnalisation : adaptation aux métiers, fine-tuning, intégration directe à vos workflows.
- Coût prévisible : une fois l’infrastructure en place, les coûts sont stables.
Défis
- Infrastructure GPU : investissement matériel initial (ou location cloud dédiée).
- Complexité MLOps : ingestion, monitoring, mise à jour et supervision du modèle.
Les modèles phares incluent LLaMA 3.3, Mixtral, ou Qwen 2.5 dans diverses tailles. Ils se prêtent bien à la mise en place d’un RAG d’entreprise.
4. Benchmarks internes : coûts et performances (septembre 2025)
Nos mesures internes montrent des ordres de grandeur intéressants pour un déploiement local optimisé. Les coûts ci-dessous sont estimés pour une instance unique, hors gestion et monitoring de l’infrastructure (GPU uniquement).
| Modèle | GPU | Coût approx. / an | Qualité vs GPT 4.1 / 4.1 mini | tok/sec (est.) |
|---|---|---|---|---|
| Qwen-2.5/3-7b | RTX A5000 (24 Gb) | $8 000 | 55 % / 95 % | >150 |
| Qwen-2.5/3-14b | RTX A6000 (48 Gb) | $15 000 | 75 % / 120 % | >60 |
| Qwen-2.5/3-32b | A100/H100 (80 Gb) | $30 000 | 90 % / 150 % | >20 |
| Qwen-2.5/3-72b / Llama-3.3-70B / Mixtral 8x22 | H100 (80 Gb) [INT4] | >$30 000 | >98 % / 170 % | >10 |
Deux types de requêtes sont à distinguer :
- Inférences automatisées : par exemple pour une newsletter. Elles peuvent être mises en file d’attente pour éviter les calculs en parallèle.
- Inférences interactives : réponses immédiates (chat en direct) pouvant impliquer plusieurs utilisateurs en parallèle. Ici, il faut dimensionner l’infrastructure pour éviter une dégradation du service.
5. Comparatif économique et technique
En synthèse :
- LLM via API : mise en place quasi instantanée, coût variable à l’usage, dépendance externe.
- LLM souverain : coût fixe d’infrastructure, performances ajustables (quantization, multi-GPU), mais demande une équipe pour l’opérationnel.
Dans la plupart des cas, une approche hybride fonctionne bien : démarrer avec une API pour prototyper, puis migrer vers un LLM local une fois les besoins et volumes clarifiés.
6. Recommandations pratiques
- Commencez par évaluer votre charge (batch vs temps réel) pour dimensionner le GPU.
- Prototypage rapide : API (Claude, OpenAI) pour valider l’usage.
- Migration vers un LLM open source si la confidentialité ou les coûts à long terme deviennent critiques.
- Mettez en place un pipeline de monitoring et d’optimisation (coût, latence, qualité).
Conclusion
Choisir entre un LLM via API et un LLM souverain dépend de votre stratégie de données et de votre budget. L’API offre la vitesse et la simplicité, tandis qu’un LLM local apporte souveraineté et personnalisation. Pour un RAG robuste, la tendance est claire : beaucoup d’organisations démarrent avec une API pour tester, puis basculent vers une solution souveraine dès que la fiabilité, la confidentialité et le contrôle deviennent prioritaires.