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Les modèles d’IA compressés de Multiverse Computing seront intégrés à la plateforme on-premise et isolée d’Internet de Zylon. Banques, acteurs de la défense et institutions publiques pourront ainsi déployer des modèles d’IA avancés sur leurs propres infrastructures, sans transfert de données vers le cloud ni recours à des sous-traitants externes.

Multiverse Computing, spécialiste de l’IA souveraine et efficiente, et Zylon, plateforme d’IA on-premise conçue pour les secteurs régulés, annoncent aujourd’hui un partenariat visant à faciliter le déploiement de modèles d’IA avancés au sein des organisations qui ne peuvent pas externaliser leurs données.

Les modèles d’IA de Multiverse Computing fonctionneront nativement au sein de la plateforme on-premise de Zylon. Les deux entreprises proposent ainsi aux organisations européennes une offre technologique intégralement européenne, couvrant à la fois les modèles d’IA et l’infrastructure permettant de les exploiter, tout en conservant les données au sein du système d’information de l’entreprise. Lever l’un des principaux freins à l’adoption de l’IA dans les secteurs régulés

Banques, administrations, entreprises de la défense, acteurs de l’énergie ou encore opérateurs d’infrastructures critiques sont confrontés à une difficulté particulière : bénéficier des performances des modèles d’IA les plus avancés sans transférer leurs données sensibles vers des infrastructures cloud tierces.

Les modèles les plus puissants nécessitent généralement d’importantes capacités GPU, poussant les organisations vers des infrastructures cloud externes. À l’inverse, les entreprises soumises à de fortes contraintes réglementaires ou de sécurité doivent souvent travailler avec des ressources informatiques limitées, installées à l’intérieur de leur propre périmètre de sécurité.

Le partenariat entre Multiverse Computing et Zylon vise à réduire ce compromis entre performance, souveraineté et infrastructure disponible. La plateforme de Zylon fonctionne intégralement on-premise et peut être déployée dans des environnements totalement isolés d’Internet (« air-gapped »). Elle combine un espace de travail IA prêt à l’emploi, des fonctionnalités d’IA agentique, une API permettant de développer des applications personnalisées ainsi que des outils de gouvernance, de sécurité et d’observabilité. Son architecture peut fonctionner depuis un GPU unique jusqu’à un cluster d’entreprise.

Multiverse Computing apporte de son côté la couche modèles, avec des modèles d’IA compressés conçus pour réduire les ressources informatiques nécessaires à leur exécution. L’ensemble permet de disposer d’une infrastructure européenne de bout en bout, sans dépendre d’API de modèles hébergées dans le cloud.

Réduire le coût énergétique et informatique de l’IA

Au-delà des enjeux de souveraineté, le partenariat entend également répondre à la hausse du coût informatique lié au déploiement de l’IA. Selon Multiverse Computing, ses technologies permettent d’atteindre jusqu’à 84 % d’efficacité énergétique supplémentaire, de réduire les coûts d’environ 50 % et d’accélérer l’inférence d’un facteur 4 à 12. Une étude indépendante menée par Sopra Steria fait par ailleurs état d’une réduction de 30 à 50 % de la consommation énergétique et des émissions de CO©ü, tout en maintenant la précision des modèles.

En diminuant le nombre de GPU nécessaires, la compression des modèles peut réduire à la fois la consommation énergétique et les investissements matériels. Un enjeu particulièrement important pour les entreprises européennes confrontées simultanément à l’augmentation des besoins de calcul, aux exigences de maîtrise des coûts et aux nouvelles obligations réglementaires et ESG.

Le sujet de l’IA souveraine dépasse ainsi la seule localisation des données : il touche également à la capacité des organisations à maîtriser leur infrastructure, leurs coûts et leur consommation énergétique. Défense, services financiers et infrastructures critiques : des déploiements ciblés

Les deux entreprises concentreront notamment leur collaboration sur plusieurs secteurs dans lesquels les contraintes de souveraineté et de sécurité limitent aujourd’hui le recours aux solutions d’IA hébergées dans le cloud :
 Défense et environnements edge en Europe : déployer des modèles d’IA compressés sur des infrastructures contraintes et déconnectées, notamment lorsque les GPU sont rares, coûteux ou impossibles à installer. L’exécution sur CPU et en edge dans des environnements air-gapped figure également sur la feuille de route commune.
 Institutions et acteurs publics : permettre le déploiement de solutions d’IA auditables à l’intérieur du périmètre de sécurité de l’organisation, en combinant les outils de gouvernance et d’observabilité de Zylon avec la traçabilité des modèles.
 Secteurs fortement régulés : accompagner les organisations dont les données sensibles ne peuvent quitter leur infrastructure, notamment dans les services financiers, l’énergie, les télécommunications, la santé et l’industrie critique.

« L’IA souveraine ne consiste pas à fermer les frontières. Elle consiste à donner aux organisations un véritable choix sur l’endroit où résident leurs données et sur ceux qui contrôlent les modèles qui les exploitent. Nous proposons aux acteurs européens de la défense, aux administrations et aux entreprises régulées une pile technologique entièrement européenne, couvrant à la fois les modèles et l’infrastructure. Ils peuvent ainsi adopter l’IA selon leurs propres conditions, sans renoncer au contrôle de leurs données, à leur autonomie ou à la maîtrise de leur consommation énergétique. » Enrique Lizaso, co-fondateur et CEO de Multiverse Computing

« Pendant des années, les organisations régulées ont dû choisir entre exécuter des modèles d’IA avancés dans le cloud d’un tiers ou utiliser des modèles moins performants sur leurs propres infrastructures. La compression développée par Multiverse permet de dépasser ce compromis. Leurs modèles fonctionnent directement dans la plateforme air-gapped de Zylon, sur l’infrastructure dont disposent déjà une banque ou une organisation de défense, avec des besoins fortement réduits en GPU, en énergie et en coûts, et sans qu’un seul octet ne quitte leur infrastructure. » Daniel Gallego, co-fondateur et CEO de Zylon