32 minutesServir rapidement des LLM avec vLLM et PagedAttention
Comprendre pourquoi le moteur d'inférence, le traitement par lots et la mémoire du cache KV dominent l'économie d'une infrastructure auto-hébergée.
Tech Field Day. Elle présente l'IA privée comme une infrastructure en couches : ressources de calcul contrôlées, environnements isolés, Kubernetes, conteneurs d'inférence, gouvernance des modèles, mise à disposition en libre-service, partage des GPU et supervision. Cette architecture illustre directement l'avertissement de l'article : la confidentialité dépend des frontières de déploiement, des journaux, des droits d'accès et de l'exploitation, pas de la simple étiquette « local ».
Cette architecture est propre à VMware/Broadcom ; elle ne constitue donc pas l'unique réponse. Utilisez-la pour comprendre le modèle d'entreprise, puis comparez-le aux points d'accès privés dans un VPC, au SaaS d'entreprise, à des environnements auto-hébergés plus simples et aux workflows exécutés sur les appareils locaux, en fonction du besoin réel de la PME.
Évaluer une IA privée comme une décision d'infrastructure et de gouvernance, sans choisir par réflexe le SaaS ou l'auto-hébergement.
Compréhension de base des infrastructures cloud ou sur site, Kubernetes, GPU et pourquoi les données confidentielles modifient l'architecture de l'IA.
Dernière révision : 18 mai 2026
Continuez dans le même parcours d’apprentissage avec les prochaines vidéos d’accompagnement sélectionnées.
32 minutesComprendre pourquoi le moteur d'inférence, le traitement par lots et la mémoire du cache KV dominent l'économie d'une infrastructure auto-hébergée.
6 minutesIdentifier l'architecture centrale d'un agent vocal et les points de défaillance qui affectent la confiance des clients lors d'appels réels.
69 minutesIdentifier les modes de défaillance que vos propres agents rencontreront en premier et planifier à l'avance les tests, les mécanismes de secours et les critères de mise hors service pour chacun.