Département Infrastructures et des Services du Socle (ISS): Déploiement d’une infrastructure GPU Cloud scalable pour IA (Potentiel à Court Terme)

Contexte Stratégique : Département Infrastructures et des Services du Socle (ISS)

Enjeux de Transformation : Concevoir et déployer une infrastructure Cloud et GPU scalable et sécurisée pour supporter l’inférence de modèles LLM à grande échelle, garantissant performance, haute disponibilité et optimisation des coûts.

Enjeu Majeur Identifié : Garantir une infrastructure GPU performante et scalable pour l’inférence des LLMs à grande échelle.

Indice clé : « …Concevoir et déployer une infrastructure GPU scalable et performante pour l’inférence des LLMs… »

Source de l’Opportunité : Consulter l’offre originale

Analyse de l’Opportunité Commerciale

La Douleur (Pain Point)

Difficulté à gérer une infrastructure GPU performante et sécurisée capable de supporter plusieurs dizaines de milliers d’utilisateurs en inférence LLM.

Élément déclencheur : « …Concevoir et déployer une infrastructure GPU scalable et performante pour l’inférence des LLMs, capable de supporter jusqu’à plusieurs dizaines de milliers d’utilisateurs… »

L’Accroche (Hook)

Proposez une architecture Cloud GPU optimisée, sécurisée et scalable, intégrant monitoring avancé et gestion fine des quotas pour garantir performance et maîtrise des coûts.

Le Sésame (Door Opener)

Comment envisagez-vous d’optimiser la scalabilité et la sécurité de votre infrastructure GPU pour supporter vos projets IA à grande échelle ?

Analyse BANT Détaillée

Besoin: Critique
Le besoin est critique car l’infrastructure doit supporter un usage massif et performant des LLMs, essentiel pour la transformation numérique.

Autorité: Chef de département Infrastructures et Services
Le poste est rattaché au chef de département ISS, responsable des infrastructures Cloud et GPU.

Échéance: Court Terme (<1 an)
Le recrutement immédiat d’un architecte spécialisé indique une mise en œuvre rapide du projet.

Budget: Important (budget pluriannuel)
Les infrastructures Cloud GPU et IA nécessitent des investissements lourds et planifiés sur plusieurs années.

Technologies, Solutions & Plateformes

GPU
Cloud
On premise
Prometheus
Grafana
Triton
vLLM
Ray Serve
Load balancing
Auto-scaling

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Focus Sur

Conseil Départemental des Bouches-du-Rhône: Déploiement de cas d’usage IA pour la transformation des services publics (Potentiel à Court Terme)

Ville de Maisons-Alfort: Modernisation du processus de recrutement RH (Potentiel à Court Terme)

CNMSS – DSI: Modernisation de l’architecture data et valorisation des données (Potentiel à Court Terme)

Direction de programme IA (DPIA) du Ministère: Développement et fine-tuning de modèles IA adaptés au secteur public (Potentiel à Court Terme)

Institut d’Astrophysique de Paris (IAP): Intégration de solutions d’IA et calcul haute performance pour l’analyse cosmologique

Institut de Biologie Structurale (IBS): Développement d’un pipeline IA pour la conception protéique

Direction Générale des Entreprises (DGE): Structuration d’un réseau d’ambassadeurs IA pour l’accompagnement des entreprises et administrations (Potentiel à Court Terme)

SNE (Service National de l’Enquête, Direction Générale de la Concurrence, de la Consommation et de la Répression des Fraudes – DGCCRF): Déploiement de solutions IA et data science pour l’enquête et la protection des consommateurs (Opportunité Urgente)