Vous voulez déployer un projet IA. Votre DSI (ou votre prestataire) vous pose la question qui tue : « On héberge où ? »
Et là, entre AWS qui coûte cher en euros, Azure qui vous inquiète côté données, et les trois hébergeurs français dont personne ne parle vraiment la même langue, vous êtes perdu. Cet article vous donne le tri, sans jargon.
Pourquoi la question de l'hébergement se pose maintenant
Jusqu'en 2023, la plupart des PME utilisaient ChatGPT en SaaS et basta. Les données partaient chez OpenAI, souvent sans que personne ne s'en soucie vraiment.
Depuis, trois choses ont changé. L'AI Act européen impose une traçabilité des systèmes IA. Les clients grands comptes exigent des attestations de localisation des données. Et les dirigeants ont compris qu'un prompt contenant un contrat client, c'est de la donnée sensible qui fuite.
Résultat : la question « où tourne mon IA ? » devient stratégique. Avant même de choisir un modèle, il faut choisir un socle. Et si vous voulez comprendre l'arbitrage global cloud vs on-premise, on a écrit un guide dédié sur le choix entre IA cloud et on-premise pour vos données sensibles.
Les trois acteurs français, en clair
OVHcloud : le généraliste avec du GPU
OVH est le plus connu, le plus gros, le plus polyvalent. Basé à Roubaix, coté en bourse, il a lancé son offre AI Endpoints en 2024 avec des modèles Mistral, Llama et autres open source hébergés en France.
Ce qui marche : le catalogue GPU (NVIDIA H100, A100, L4) est large, la facturation à l'heure fonctionne bien, et vous pouvez démarrer petit. Un serveur avec GPU L4 tourne autour de 0,80 €/h. Correct pour prototyper.
Ce qui coince : le support en français existe mais reste inégal selon les offres. La documentation technique est parfois en retard sur les nouveautés. Et il faut savoir configurer un serveur Linux si vous voulez sortir des modèles pré-packagés.
Scaleway : le plus « cloud-natif »
Scaleway, filiale d'Iliad (Free), joue la carte de l'expérience développeur moderne. Interface propre, API documentée, tarification lisible.
Leur offre Generative APIs propose des modèles open source servis en direct : vous appelez une API, vous payez au token, comme chez OpenAI mais en France. Comptez environ 0,20 €/million de tokens pour un Llama 8B. Compétitif.
Côté GPU dédiés, l'offre est plus restreinte que chez OVH, mais les H100 sont disponibles à la demande. Bon compromis si vous cherchez de la simplicité et une facture prévisible.
Outscale : l'entreprise pure et dure
Outscale, filiale de Dassault Systèmes, joue une autre partition. Certification SecNumCloud (le fameux label ANSSI), datacenters ultra-sécurisés, clients type ministères et industries régulées.
Leur promesse : la souveraineté au sens fort. Pas d'actionnaire américain, pas d'extraterritorialité du Cloud Act, protection contre l'accès par un État étranger.
Le revers : c'est cher, c'est technique, et l'onboarding prend des semaines. Si vous êtes une PME de 30 personnes qui veut automatiser des devis, Outscale n'est pas fait pour vous. Si vous êtes une PME sous-traitante d'un grand groupe défense ou santé qui exige SecNumCloud, vous n'avez pas le choix.
Comment choisir concrètement selon votre profil
PME 5-50 personnes, données peu sensibles
Allez chez Scaleway. Les Generative APIs vous évitent de gérer un serveur. Vous payez à l'usage, ça monte et ça descend avec votre activité. Vous démarrez en une heure.
Coût typique pour automatiser du traitement documentaire : 50 à 200 €/mois selon volume. C'est moins que le café de l'équipe.
PME 50-250 personnes, mix données sensibles et non sensibles
OVHcloud est probablement le bon compromis. Vous pouvez avoir un serveur GPU dédié pour vos traitements sensibles, et utiliser leurs endpoints managés pour le reste.
Comptez 500 à 2000 €/mois pour une infrastructure qui tient un déploiement sérieux type automatisation OCR sur les factures fournisseurs plus un chatbot interne.
PME sous contrainte réglementaire forte
Outscale, ou une infrastructure on-premise avec des modèles Mistral. La certification SecNumCloud est un argument commercial fort auprès de vos clients grands comptes.
Budget minimum : 3000 €/mois d'infrastructure, plus l'intégration. Ce n'est pas un projet de trois semaines.
Les critères qu'on oublie toujours de regarder
Le prix affiché ne dit pas tout. Voici ce qui fait exploser la facture réelle.
La bande passante sortante. Chez certains hébergeurs, les données qui sortent du cloud sont facturées. Si votre application IA renvoie des gros volumes à vos utilisateurs, ça compte.
Le temps ingénieur. Un serveur OVH nu à 300 €/mois qui demande deux jours de config par mois vous coûte plus cher qu'une API Scaleway à 800 €/mois qui tourne toute seule.
La disponibilité GPU. En 2024, trouver un H100 disponible en Europe était compliqué. Vérifiez la dispo avant de signer, pas après.
La compatibilité avec vos outils. Si votre équipe dev travaille sur AWS depuis cinq ans, migrer sur Outscale c'est six mois de courbe d'apprentissage. Facteur humain à intégrer.
Retour d'un cas Rocket IA
Un cabinet d'expertise comptable de 40 collaborateurs nous a appelés en début 2024. Ils voulaient automatiser le pré-traitement de leurs liasses fiscales avec un LLM.
Contrainte : impossible d'envoyer les données clients hors de France. Le comptable en chef refusait catégoriquement OpenAI et Anthropic.
On a comparé les trois options françaises. Outscale : surdimensionné et hors budget. OVH : bon, mais demandait un travail de MLOps qu'ils n'avaient pas en interne. Scaleway Generative APIs avec un modèle Mistral : mise en production en trois semaines, 180 €/mois de conso.
Résultat : 6h/semaine récupérées sur le pré-traitement, ROI en deux mois. La clé n'était pas de choisir le meilleur hébergeur dans l'absolu, mais celui adapté à leur maturité technique et à leur volume.
Le piège de la souveraineté marketing
Attention à un point. Beaucoup d'offres se disent « souveraines » ou « françaises » sans que ce soit tout à fait exact.
Un hébergeur peut être français mais utiliser des sous-traitants américains pour certaines briques. Un service peut être hébergé en France mais opéré par une équipe basée hors UE. Un modèle open source Mistral servi par un hébergeur français reste soumis aux conditions du fournisseur d'infra sous-jacent.
Pour aller au bout du raisonnement souveraineté, il faut aussi choisir le modèle. On en parle dans notre article sur pourquoi miser sur les IA françaises comme Mistral en 2026.
Notre recommandation pratique
Si vous démarrez : Scaleway Generative APIs. Vous testez vite, vous payez peu, et si ça ne marche pas vous n'avez rien perdu.
Si vous montez en charge sur du sensible : OVHcloud avec serveurs GPU dédiés, plus un architecte qui sait ce qu'il fait.
Si votre secteur l'exige : Outscale, en prévoyant le budget et le temps.
Dans tous les cas, ne signez pas avant d'avoir estimé votre volume réel sur trois mois. Les mauvaises surprises viennent toujours de là.
Passer à l'action
Choisir un hébergeur IA n'est pas qu'une question technique. C'est un arbitrage entre coût, contraintes clients, maturité de vos équipes et ambition de votre projet.
Si vous voulez de l'aide pour trancher sans y passer trois mois, réservez un audit gratuit avec Rocket IA. On regarde votre contexte, on vous dit lequel des trois vous convient vraiment, et on chiffre l'infrastructure adaptée à votre usage.