Déploiement entièrement local de l’IA
North Mini Code de Cohere pour le codage agentique et d’autres modèles canadiens actuels à poids ouverts, choisis selon chaque charge de travail et exécutés sur vos propres ordinateurs. Un déploiement local ou entièrement isolé soutient la souveraineté canadienne des données et réduit la dépendance aux clouds d’IA étrangers.
Un service d’IA cloud fermé envoie vos requêtes, votre code et vos créations hors de votre environnement. Les règles de conservation et d’entraînement varient selon le fournisseur, l’offre et le contrat. Un déploiement local ou entièrement isolé évite de transmettre votre travail propriétaire à un fournisseur de modèles externe. Avec des modèles canadiens sur une infrastructure contrôlée au Canada, les organisations peuvent aussi garder davantage de données, d’opérations et de capacités d’IA sous contrôle canadien.
Contrôle canadien, poids ouverts de pointe
Nous commençons par les modèles canadiens à poids ouverts afin de conserver davantage d’expertise, de propriété intellectuelle et de capacité stratégique en IA au Canada. Lorsqu’un autre modèle convient mieux, nous pouvons déployer les meilleurs poids ouverts actuels sur une infrastructure sous contrôle canadien tout en gardant vos données et votre continuité opérationnelle sous votre contrôle.
Contrôle canadien
Nous évaluons d’abord les modèles canadiens à poids ouverts, puis comparons d’autres options lorsqu’une charge de travail exige une autre solution. Exécuter le modèle retenu sur une infrastructure sous contrôle canadien permet de garder davantage de données, d’expertise, de continuité opérationnelle et de pouvoir décisionnel sous contrôle canadien. La souveraineté dépend aussi des licences, de l’infrastructure, du traitement des données et de la gouvernance.
North Mini Code
Ce modèle compact à poids ouverts sous licence Apache 2.0 de Cohere est conçu pour le génie logiciel agentique, la génération de code, le travail à l’échelle d’un dépôt et les tâches de terminal. Son architecture efficace en mélange d’experts rend le codage agentique pratique sur du matériel contrôlé localement. Voir sur Hugging Face →
GLM 5.2
Actuellement classé premier modèle à poids ouverts par l’Artificial Analysis Intelligence Index, GLM 5.2 combine une licence MIT, une fenêtre de contexte d’un million de tokens et de solides capacités pour les agents de longue durée, le codage et le raisonnement. Son architecture en mélange d’experts de 744 milliards de paramètres exige du matériel important ; nous dimensionnons donc le déploiement selon la charge de travail et l’infrastructure disponible. Voir sur Hugging Face →
Exécutez l’IA sur votre propre matériel
Choisissez un système Apple, Intel, AMD ou NVIDIA dimensionné selon la charge de travail, le nombre d’utilisateurs et les performances requises.
Serveurs et stations de travail
Nous pouvons utiliser votre matériel actuel ou proposer une nouvelle station de travail ou un serveur adapté aux modèles choisis. Les déploiements vont d’une station individuelle à un système multi-GPU de classe serveur pour toute une équipe.
Linux, Windows et macOS
L’inférence de production peut fonctionner sur Linux, Windows ou macOS, d’une station Apple Silicon à des serveurs physiques ou virtualisés. Des configurations entièrement hors ligne et physiquement isolées sont disponibles lorsque les données doivent rester dans votre environnement.
Apple, Intel, AMD et NVIDIA
Nous optimisons l’inférence pour Apple Silicon avec MLX et Metal, les processeurs et accélérateurs Intel, AMD avec Vulkan et ROCm, et NVIDIA avec CUDA. Nous dimensionnons, quantifions et répartissons les modèles pour votre matériel ou recommandons le système adapté.
Moteurs d’inférence et gestion des modèles
Les moteurs d’inférence exécutent et servent les modèles. Les outils de gestion facilitent leur téléchargement, leur configuration, leurs mises à jour et leur accès par API locale.
vLLM, MLC LLM, llama.cpp et MLX
vLLM sert les charges à haut débit des équipes, tandis que MLC LLM crée des environnements optimisés pour différents appareils. llama.cpp exécute des modèles quantifiés sur différents matériels et MLX optimise l’inférence locale sur Apple Silicon. Nous choisissons le moteur selon le modèle, le système, le matériel et le nombre d’utilisateurs.
LM Studio, Ollama et Lemonade
Ces outils simplifient le téléchargement, la configuration, les mises à jour et le service local des modèles. LM Studio offre une interface graphique autour de moteurs comme llama.cpp, Ollama fournit une gestion en ligne de commande et des API, et Lemonade facilite l’installation locale avec accélération AMD.
Flux agentiques
Transformez les modèles locaux en outils pratiques et en automatisation contrôlée : chat et connaissances privés, agents de codage et métiers, et flux autonomes sécurisés.
Chat privé et connaissances
Open WebUI offre à votre équipe un chat multi-utilisateurs familier avec contrôle d’accès par utilisateur. Il peut relier les modèles locaux aux documents, dépôts de code, bases vectorielles, outils métier et mémoires privées autorisés sans envoyer ce contexte à un fournisseur externe.
Agents de codage et métiers
Des API compatibles OpenAI permettent à OpenClaw, aux agents Hermes, à Claude Code, à Codex et aux agents métier internes d’utiliser les modèles exécutés sur votre matériel. Les flux existants peuvent passer d’une IA hébergée à des modèles locaux sans reconstruire toute la chaîne d’outils.
Automatisation sous contrôle
Nous renforçons les pipelines d’agents avec des défenses contre l’injection de requêtes, des permissions d’outils au moindre privilège, des bacs à sable et listes d’autorisation, des journaux d’audit et une approbation humaine pour les actions importantes. Les agents automatisent le travail utile sans recevoir un accès illimité à tout leur environnement.
Prêt à commencer ?
Parlez-nous de votre environnement, nous concevrons un déploiement qui garde vos données chez vous.