What is an AI Worker?

An AI Worker is an autonomous AI agent that works like a real teammate: it has a personality, specialized skills and memory, runs tasks end to end and integrates with your tools (Slack, Teams, Gmail, Notion…).

How many AI Workers are available?

15 specialized AI Workers are available, covering marketing, development, design, data, human resources, finance and customer support.

Can I try it for free?

Yes, a free trial is included with no commitment. You can add or remove AI Workers at any time and cancel whenever you want.

Yes. Your data is encrypted end to end, hosted in isolated environments, and never used to train models. Workers Delos is GDPR-compliant and SOC 2-certified.

On-Premise vs Cloud : Quelle Architecture pour votre IA

By Delos Intelligence — 2026-06-11

Le choix entre on-premise et cloud pour votre IA dépend de votre secteur, de votre sensibilité aux données et de votre budget. Ce guide compare les deux approches sur 8 critères clés.

Le Débat On-Premise vs Cloud en IA : Pourquoi il est Mal Posé

La vraie question n'est pas "on-premise ou cloud ?" mais "quelle architecture pour quelles données et quels cas d'usage ?". La plupart des entreprises matures adoptent une approche hybride : cloud pour les charges de travail non sensibles, on-premise pour les données critiques.

Cela dit, comprendre les trade-offs de chaque approche est indispensable pour construire une stratégie IA cohérente.

Les 8 Critères de Comparaison

1. Coût Total de Possession (TCO)

Cloud : Coût initial faible, opex progressive. Un déploiement GPT-4o via API coûte environ 2,50$/million de tokens. Pour une PME avec 100 utilisateurs, le budget mensuel peut rester sous 5 000€.

On-premise : Investissement initial élevé (serveurs GPU H100 : 30 000-40 000€ pièce), mais coût marginal quasi-nul ensuite. Rentable à partir de 500 000+ tokens/jour sur 3 ans.

2. Performance et Latence

Le cloud offre une scalabilité élastique mais introduit une latence réseau (50-200ms). L'on-premise garantit une latence inférieure à 10ms, critique pour les applications temps réel (support client, trading, diagnostic médical).

3. Sécurité et Contrôle des Données

L'on-premise offre un contrôle total : les données ne quittent jamais votre périmètre. C'est non-négociable pour les données classifiées, les secrets industriels ou les secteurs très réglementés (défense, nucléaire).

Le cloud a considérablement amélioré sa sécurité, mais le risque résiduel de fuite ou d'accès gouvernemental étranger (CLOUD Act américain) reste une préoccupation légitime pour les données souveraines.

4. Conformité Réglementaire

Secteurs avec contraintes d'hébergement local (santé, finance, défense) : l'on-premise ou le cloud souverain français/européen s'imposent. Les hébergeurs certifiés HDS (Hébergeur de Données de Santé) en France sont peu nombreux.

5. Flexibilité et Time-to-Market

Le cloud permet un déploiement en heures. L'on-premise nécessite 3-6 mois entre la commande du matériel et la mise en production. Pour les expérimentations et les POC, le cloud est imbattable.

6. Disponibilité des Modèles

Les derniers modèles (GPT-5, Claude 4) sont disponibles immédiatement sur le cloud. En on-premise, vous êtes limité aux modèles open-source (Llama 3.1, Mistral Large, Qwen) dont les performances sont proches mais pas équivalentes aux meilleurs modèles propriétaires.

7. Compétences Requises

Le cloud abstrait la complexité infrastructure. L'on-premise nécessite des compétences MLOps, DevOps et hardware spécialisées. Difficile à trouver et coûteux à maintenir.

8. Scalabilité

Le cloud scale instantanément. L'on-premise nécessite un surdimensionnement initial ou des délais d'acquisition en cas de pic. Pour les charges variables, le cloud est plus efficace.

Les 4 Architectures Cibles

Architecture Pure Cloud

Pour qui : Startups, PME, cas d'usage non-sensibles, expérimentation.

Exemple : Utilisation de GPT-4o via Azure OpenAI pour un assistant RH interne.

Architecture Cloud Souverain

Pour qui : Entreprises régulées avec données sensibles non-critiques.

Exemple : Déploiement sur OVHcloud, Scaleway ou Orange Business avec données hébergées en France.

Architecture Hybride

Pour qui : Grandes entreprises avec mix de données sensibles et non-sensibles.

Exemple : Données clients sur cloud souverain + modèles on-premise pour données R&D.

Architecture Full On-Premise

Pour qui : Défense, nucléaire, finance systémique, données ultra-sensibles.

Exemple : Cluster H100 on-premise avec Llama 3.1 70B fine-tuné sur données propriétaires.

Notre Recommandation

Commencez par le cloud pour valider vos cas d'usage. Migrez on-premise les workloads qui traitent des données sensibles ou qui atteignent des volumes justifiant l'investissement. Ne faites pas de l'on-premise un dogme : c'est un outil parmi d'autres dans votre arsenal.