Souveraineté des données, maîtrise des coûts, conformité réglementaire : faut-il adopter une IA sur le cloud ou une IA on-premise dans les entreprises ?
Aujourd’hui, 91 % des décideurs estiment que l’IA est un sujet important dans leur organisation (Les Echos, 2025). Si ce chiffre ne cesse de progresser d’année en année, cette préoccupation s’accompagne aussi d’interrogations plus ou moins techniques, liées à son adoption ou son usage dans de bonnes conditions. Raison pour laquelle il faut dès aujourd’hui se poser la question de l’IA cloud ou de l’IA on-premise !
IA cloud VS IA on-premise : grille de décision
| Critère | Cloud | On-premise |
|---|---|---|
| Coût initial | Faible | Élevé |
| Coût long terme | Variable | Potentiellement optimisé |
| Scalabilité | Très élevée | Moyenne à élevée (selon moyens) |
| Sécurité | Mutualisée, avancée | Personnalisable, à gérer |
| Disponibilité sans Internet | Non | Oui |
| Performance temps réel | Moyenne à élevée | Très élevée |
| Conformité et souveraineté | À vérifier selon le fournisseur | Totale |
IA cloud VS IA on-premise : quelle est la moins chère ?
Parmi les principales préoccupations des dirigeants concernant l’intelligence artificielle dans leur entreprise, se pose la question des coûts associés.
Naturellement, la version cloud s’impose comme la plus économique. En effet, avec des solutions de cloud public comme Amazon AWS ou Microsoft Azure par exemple, n’importe quelle entreprise peut accéder à des ressources importantes à des prix plutôt attractifs. En parallèle, il faut ajouter que le modèle « pay-as-you-go » proposé par ces fournisseurs de cloud public attire pour sa capacité à évoluer rapidement en fonction des besoins, qu’ils soient à la hausse ou à la baisse.
L’IA sur le cloud ne nécessite pas d’investissement important dans des infrastructures physiques, et elle vous permet aussi d’économiser de précieux coûts d’exploitation. Enfin, elle vous garantit une certaine scalabilité qui peut être rassurante si vous savez que votre projet est amené à évoluer avec le temps.
Au départ, l’IA on-premise implique des investissements plus importants : dans des serveurs, des dispositifs de stockage, mais aussi des solutions de cybersécurité… Sans oublier, en général, la nécessité de recruter de nouveaux talents pour gérer ce projet et maintenir le cloud on-premise.
Malgré tout, cela ne signifie pas que l’IA on-premise soit totalement inintéressante sur le plan financier. En effet, face à des besoins plutôt stables sur le long terme, elle peut représenter une option pertinente si elle est associée à une vraie démarche FinOps.
En bref : l’IA sur le cloud, accessible et évolutive, reste globalement moins chère que l’IA on-premise et permet de démarrer rapidement. Malgré tout, si vous avez déjà votre propre infrastructure, la version on-premise peut être intéressante sur le long terme (en fonction de vos besoins et de vos cas d’usage IA).
Disponibilité : comment s’appuyer sur une IA qui fonctionne sans interruption ?
Dès lors que votre entreprise exploite une IA sur le cloud, son usage va nécessiter un accès continu à Internet. En cas de panne ou s’il y a régulièrement des incidents à ce niveau-là, les équipes peuvent être pénalisées.
Si une simple coupure Internet ne semble pas forcément grave, elle peut le devenir quand elle engendre une perte d’accès à des données importantes pour des collaborateurs qui en ont réellement besoin à l’instant T.
Face à ce risque, le recours à une IA on-premise offre davantage de garanties, dans la mesure où toutes les fonctionnalités IA restent accessibles même quand Internet ne fonctionne plus. D’une manière générale, l’argument de l’indépendance reste un atout majeur en faveur de l’IA on-premise. Le choix de chaque entreprise dépendra donc de ses priorités et de ses arbitrages.
En bref : l’IA cloud et l’IA on-premise peuvent offrir de vrais arguments de disponibilité dans les deux cas. La différence, c’est qu’avec la version on-premise, vous gardez la maîtrise. Un choix à mettre en perspective avec vos moyens et vos ambitions !
Sécurité des données : IA cloud ou IA on-premise, lequel protège le mieux vos actifs ?
Pour mettre en place une intelligence artificielle dans l’entreprise, il faut toujours pouvoir s’appuyer sur un socle de données correctement structurées. Ces données peuvent donc se trouver exposées du jour au lendemain si elles sont mises à disposition sur un cloud.
Pourtant, cela ne signifie pas qu’une IA on-premise soit forcément plus sûre. En effet, les cyberattaques peuvent toucher un cloud comme une architecture on-premise.
Les hackers vont simplement cibler les données les plus vulnérables, celles qui sont les plus simples à récupérer parce qu’elles n’ont pas été suffisamment protégées. C’est notamment parce que les attaques visent volontiers les organisations les plus faciles à atteindre que les PME en sont le plus souvent victimes.
Sur un format on-premise, vous gardez la main sur la manière dont vous protégez vos données. En version cloud, vous déléguez une partie de cette protection à votre fournisseur de services, sachant que ce fournisseur peut utiliser des solutions éprouvées (SOC, EDR / XDR, etc.) et déjà déployées à grande échelle.
Si vous avez déjà des ressources internes (humaines et techniques) en matière de cybersécurité, l’IA on-premise peut éventuellement être une option. Sinon, le cloud reste une solution plus sûre dans la mesure où il vous permet d’accéder à des prestations de chiffrement, de SOCaaS, de gestion des accès ou encore de redondance à des coûts plus accessibles et sans forcément embaucher de personnel supplémentaire.
En bref : l’usage de l’intelligence artificielle fait émerger de nouveaux risques cyber dans tous les cas. Faites-vous accompagner par un expert pour vous assurer de faire les bons choix et de toujours préserver vos données.
Scalabilité : quel choix pour mieux accompagner votre croissance ?
L’argument de la scalabilité et de l’agilité fait partie des avantages les plus souvent cités des solutions cloud, qui peuvent facilement être ajustées en fonction de l’évolution des besoins de l’entreprise.
Très concrètement, avec une offre de cloud public IaaS, vous pouvez aisément augmenter ou diminuer la puissance à laquelle vous souscrivez, mais aussi mettre en place de nouvelles applications rapidement, sans que cela ne soit trop complexe techniquement.
Sur un format on-premise, les évolutions demandent tout de suite plus d’anticipation. Elles peuvent par exemple nécessiter l’achat de nouveaux serveurs, mais aussi être soumises à des délais avant leur mise à disposition officielle. Pour les dirigeants, si le format on-premise garantit une maîtrise totale des ressources et de leur emplacement, il oblige aussi à une maîtrise des évolutions : il faut les prévoir au maximum pour que leur déploiement soit fluide et sans accroc.
En bref : sur le cloud public ou on-premise, l’IA peut évoluer dans tous les cas. Mais en version on-premise, tout va dépendre de vos capacités, sur le plan matériel comme sur le plan humain, à gérer ces évolutions.
Performance : quelle IA fonctionne le mieux ?
L’IA dans les entreprises se confronte aussi à des objectifs opérationnels : à partir du moment où elle est déployée, on attend qu’elle fonctionne sans latence, surtout si elle est associée à des processus critiques.
Dans cette optique, le choix d’une IA on-premise peut aider à garantir la latence la plus faible possible, à condition évidemment que son déploiement soit parfaitement maîtrisé. Sur un format cloud, il sera toujours plus compliqué de maîtriser les performances, même si les fournisseurs de services cloud proposent en général des garanties plutôt intéressantes en matière de disponibilité et de réactivité.
L’IA hybride, une solution idéale ?
Face à la question d’une IA cloud ou d’une IA on-premise, difficile d’identifier la solution la plus pertinente sur tous les points… Puisque chaque format implique ses avantages et ses inconvénients, de plus en plus d’entreprises font le choix d’un format hybride pour déployer leur IA.
Cette solution permettant de tirer profit des avantages de chaque alternative offre par exemple l’opportunité de construire son IA sur un cloud public, puis de placer toutes les données critiques sur une version on-premise et souveraine pour des raisons de sécurité, par exemple.
Ce choix peut même devenir incontournable pour certains acteurs qui ne peuvent pas placer leurs données sur du cloud public. C’est le cas des établissements de santé soumis à des réglementations très strictes, mais aussi de nombreux services publics qui doivent exploiter quotidiennement des données personnelles par exemple.
Faites-vous accompagner par un expert maîtrisant à la fois l’IA et vos enjeux métier pour vous assurer de faire les bons choix. Sigma vous aiguille de A à Z dans votre projet, des premiers ateliers pour définir vos cas d’usage jusqu’au déploiement, au suivi et à la formation de vos collaborateurs. Mieux, nous continuons de suivre le projet une fois l’IA en place pour vous aider à en tirer tous les bénéfices attendus, et pour la faire évoluer pas à pas avec vous.
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