L’Europe de l’IA prend forme : OVHcloud développe ses propres LLM

OVHcloud veut passer du cloud à l’intelligence artificielle

Longtemps identifié comme un acteur majeur du cloud européen, OVHcloud ambitionne désormais de jouer un rôle beaucoup plus important dans l’écosystème de l’intelligence artificielle. À l’occasion du salon VivaTech, Octave Klaba, fondateur et directeur général du groupe, a annoncé que l’entreprise travaillait au développement de ses propres grands modèles de langage (LLM). Cette décision marque un tournant stratégique pour le fournisseur français, qui ne souhaite plus seulement héberger les infrastructures de l’IA, mais également maîtriser les technologies qui les alimentent.

La souveraineté numérique redevient une priorité

Cette annonce intervient dans un contexte particulier. Les récents débats autour de l’accès aux modèles les plus avancés d’Anthropic ont rappelé aux entreprises européennes leur dépendance envers les acteurs américains de l’intelligence artificielle. Pour OVHcloud, cette situation met en lumière la nécessité de disposer d’alternatives locales capables de garantir la continuité des services et le contrôle des technologies critiques.

Selon Octave Klaba, la maîtrise des modèles d’IA devient désormais indispensable pour assurer l’avenir du groupe et répondre aux attentes des clients européens¹. Cette vision dépasse la simple logique commerciale : elle s’inscrit dans une réflexion plus large sur la souveraineté technologique du continent.

Les barrières financières commencent à tomber

Pendant plusieurs années, le développement d’un grand modèle de langage était réservé à quelques géants technologiques capables d’investir plusieurs milliards d’euros dans les infrastructures de calcul et les données d’entraînement. Cette réalité évolue rapidement.

OVHcloud estime que les progrès réalisés dans les architectures de modèles, l’optimisation des puces et l’utilisation de données synthétiques permettent aujourd’hui de réduire considérablement les coûts de développement¹. Là où un projet nécessitait auparavant près d’un milliard d’euros d’investissement, il pourrait désormais être mené avec un budget compris entre 150 et 200 millions d’euros.

Cette évolution ouvre la porte à de nouveaux acteurs capables de participer à la course aux modèles avancés.

Jupiter, un premier terrain d’expérimentation

OVHcloud ne part pas de zéro. L’entreprise indique avoir déjà finalisé le pré-entraînement d’un premier modèle sur Jupiter, présenté comme le supercalculateur le plus puissant d’Europe¹. Cette étape constitue un jalon important dans la feuille de route du groupe et démontre sa capacité à mobiliser les infrastructures nécessaires à l’entraînement de modèles de grande taille.

L’entreprise dispose en effet d’un avantage particulier : elle maîtrise déjà une partie importante de la chaîne de valeur, depuis les centres de données jusqu’aux capacités de calcul haute performance.

Dragon LLM apporte l’expertise manquante

Pour accélérer son développement, OVHcloud a également renforcé ses compétences grâce à l’acquisition récente de Dragon LLM, anciennement connue sous le nom de Lingua Custodia. Cette opération a permis la création d’un laboratoire interne dédié à l’intelligence artificielle, baptisé AI Lab².

Le savoir-faire de cette société, récompensée dans le cadre du Large AI Grand Challenge de la Commission européenne, doit permettre à OVHcloud de développer des modèles spécialisés répondant aux besoins d’industries fortement réglementées, notamment dans les secteurs financier, juridique ou administratif.

Des modèles spécialisés plutôt qu’un concurrent direct à ChatGPT

La stratégie d’OVHcloud ne consiste pas nécessairement à créer un équivalent européen de ChatGPT destiné au grand public. L’entreprise semble privilégier une approche plus ciblée, basée sur des familles de modèles adaptées à des usages spécifiques.

Cette orientation pourrait permettre de répondre plus efficacement aux contraintes des entreprises européennes, notamment en matière de conformité, de confidentialité et de gouvernance des données. Dans cette logique, la valeur réside moins dans la taille du modèle que dans sa capacité à répondre à des besoins métiers précis.

L’open source comme objectif à long terme

OVHcloud affirme également vouloir adopter une approche ouverte. L’entreprise indique qu’une partie de ses technologies pourrait être publiée en open source lorsque les performances atteindront un niveau jugé satisfaisant¹.

Cette orientation s’inscrit dans une dynamique déjà observée en Europe, où plusieurs acteurs considèrent l’ouverture des modèles comme un moyen de favoriser l’innovation, la transparence et l’indépendance technologique.

Réduire le coût réel de l’IA générative

Au-delà du développement des modèles eux-mêmes, OVHcloud cherche à répondre à un autre défi majeur : le coût d’exploitation de l’intelligence artificielle. L’entreprise met l’accent sur l’optimisation des performances et la réduction des coûts d’inférence, c’est-à-dire les ressources nécessaires lorsqu’un modèle est utilisé en production.

Cette question devient essentielle à mesure que les entreprises passent de l’expérimentation à l’industrialisation de l’IA générative. Un modèle performant mais trop coûteux à exploiter peut rapidement devenir difficile à rentabiliser.

Comprendre les infrastructures de l’IA devient stratégique

Cette évolution met en avant une compétence clé : la maîtrise de toute la chaîne de valeur de l’intelligence artificielle, depuis les infrastructures cloud jusqu’aux modèles eux-mêmes. Les futurs professionnels IT devront comprendre comment s’articulent Data, data engineering, Data management, IA générative et IA agentique afin de concevoir des solutions à la fois performantes, sécurisées et économiquement viables.

Une nouvelle ambition pour l’écosystème européen

Avec cette initiative, OVHcloud rejoint les acteurs qui cherchent à renforcer l’autonomie technologique de l’Europe dans le domaine de l’intelligence artificielle. Pour les étudiants et futurs professionnels du numérique, cette annonce illustre une tendance de fond : la prochaine phase de développement de l’IA ne concernera pas uniquement les modèles les plus puissants, mais également la capacité des organisations à les maîtriser, les héberger et les adapter à leurs besoins spécifiques.

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Pour aller plus loin

Le développement de modèles d’intelligence artificielle ne constitue qu’une partie de l’équation. Pour créer de la valeur, les entreprises doivent également être capables de connecter ces modèles à leurs données, leurs applications et leurs processus métiers. Cette intégration devient un enjeu stratégique à mesure que l’IA se généralise dans les organisations. Sur un sujet connexe, découvrez notre article « AWS renforce OpenSearch pour connecter l’IA aux données d’entreprise », qui analyse comment les infrastructures de données évoluent pour alimenter les nouveaux usages de l’intelligence artificielle.

Références