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PlateformeTechnologie

Un serveur IA privé, dimensionné pour votre travail — ou un cloud privé

BrainOutput tourne là où votre politique de confidentialité le décide : sur une machine sous votre bureau, sur un système dans votre salle serveurs, ou sur des GPU dédiés dans un cloud privé. Nous fournissons et provisionnons le matériel, installons la plateforme et les modèles adaptés, et restons responsables de l'ensemble.

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Trois classes de machines

Nous dimensionnons la machine selon les modèles dont vous avez besoin et le nombre de personnes qui les utilisent. Les caractéristiques ci-dessous sont les chiffres des fabricants, vérifiés le 03/10/2026 ; les prix sont des références de marché datées, pas des devis.

NVIDIA DGX Spark — unité de bureau

Un serveur IA privé qui tient sur un bureau : le point d'entrée pour une équipe qui veut que ses travaux sensibles soient traités chez elle.

  • 128 Go de mémoire unifiée cohérente LPDDR5x (une variante 64 Go, réservée aux OEM, est annoncée comme « bientôt disponible »)
  • Jusqu'à 1 PFLOP de calcul FP4 (GB10 Grace Blackwell)
  • Distribué via Amazon, Micro Center, PNY et des partenaires OEM (Dell, HP, Lenovo, ASUS…)

Référence de marché : à partir d'environ 6 950 $US pour le modèle 128 Go (ServeTheHome, 03/10/2026).

Station RTX — classe RTX PRO 6000 Blackwell ou RTX 5090

Un GPU de station de travail pour un modèle privé plus lourd, ou plusieurs modèles légers au service de toute une équipe.

  • RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition : 96 Go GDDR7 ECC, bande passante mémoire 1 792 Go/s, 4 000 AI TOPS (FP4, sparse), 600 W
  • GeForce RTX 5090 : 32 Go GDDR7, bus 512 bits, 3 352 AI TOPS

NVIDIA DGX Station — grand système

Les plus grands systèmes de classe bureau que nous provisionnons : la place pour les plus gros modèles open-weight et de nombreux utilisateurs simultanés.

  • 748 Go de mémoire cohérente : 252 Go HBM3e à 7,1 To/s + 496 Go LPDDR5X (GB300 Grace Blackwell Ultra)
  • Jusqu'à 20 PFLOPS de calcul FP4
  • Commande via des partenaires OEM (ASUS, Dell, Exxact, Gigabyte, HP, MSI, Supermicro) ; délais de 2 à 16 semaines

Référence de marché : à partir d'environ 100 000 $US / 90 000 € HT (revendeur pi3g, octobre 2026).

Vous préférez ne pas acheter la machine ? L'inférence en cloud privé

La même plateforme tourne sur des GPU dédiés loués dans un cloud privé : aucun matériel à acheter, aucune capacité partagée avec les charges d'autres clients. Des places de marché comme NVIDIA DGX Cloud Lepton agrègent désormais la capacité GPU de plus de 20 clouds partenaires (CoreWeave, Lambda, Nebius…) via une interface unique (NVIDIA, consulté le 03/10/2026).

La politique de routage est identique dans les deux cas : ce qui est sensible reste sur une infrastructure que vous contrôlez — votre machine ou votre cloud privé — et rien ne sort de cette frontière sans votre accord explicite.

Ce que nous livrons avec la machine

Provisionné, pas livré en carton

Nous installons la plateforme BrainOutput, les modèles dimensionnés pour le matériel et la politique de routage définie avec vous — vous recevez une IA privée qui fonctionne, pas une palette de pièces détachées.

Dimensionné pendant le diagnostic

Le diagnostic IA indique quelle classe de machine — ou quelle capacité cloud privée — vos charges de travail exigent réellement, avant tout engagement.

Exploité avec vous

Nous restons joignables après la livraison : montées de version des modèles, nouvelles machines, déplacement de charges entre votre matériel et un cloud privé — ce sont des opérations courantes, pas de nouveaux projets.

Nous ne publions aucun tarif : chaque configuration fait l'objet d'un devis. Les références de marché ci-dessus sont des chiffres tiers datés, indiqués pour vous permettre de budgéter honnêtement.

Questions fréquentes

BrainOutput peut-il fonctionner entièrement sur notre propre matériel ?

Oui. C'est la configuration par défaut : la plateforme, les modèles et vos données restent sur vos machines. Un modèle cloud n'est utilisé que pour les travaux non sensibles, et uniquement si votre politique l'autorise explicitement.

Combien coûte un serveur IA privé ?

À titre de référence de marché datée : une unité de bureau de classe DGX Spark avec 128 Go de mémoire unifiée se vend à partir d'environ 6 950 $US (ServeTheHome, 03/10/2026) ; une DGX Station avec 748 Go de mémoire cohérente est proposée à partir d'environ 100 000 $US / 90 000 € HT (pi3g, octobre 2026). Nous ne publions aucun tarif propre — matériel, provisionnement et support font l'objet d'un devis.

Quel modèle fonctionne sur quelle machine ?

Cela dépend de la taille du modèle et du nombre d'utilisateurs simultanés — c'est précisément ce que le diagnostic IA mesure sur vos charges de travail. Nous ne publions aucune correspondance modèle-machine que nous n'ayons pas exécutée nous-mêmes.

Sur site ou cloud privé — comment choisir ?

Sur site quand la résidence des données ou votre politique l'exige, ou quand l'usage est assez régulier pour posséder la capacité. Cloud privé quand vous voulez des GPU dédiés sans acheter de matériel, ou pour absorber un pic. La plateforme traite les deux à l'identique, et vous pouvez combiner.

Revendez-vous du matériel NVIDIA ?

Nous fournissons et provisionnons les machines via les canaux retail et OEM des fabricants, et nous sommes votre interlocuteur unique pour l'ensemble — matériel, plateforme, modèles et support. Garantie et délais sont ceux du fabricant ou de l'OEM ; les délais de la DGX Station vont actuellement de 2 à 16 semaines (consulté le 03/10/2026).

Voyez-la tourner avant de dimensionner quoi que ce soit

Réservez une démo et nous vous montrerons la plateforme en fonctionnement sur nos propres machines. Ou commencez par un diagnostic IA : nous évaluons vos processus et vous disons quel matériel — s'il en faut un — votre IA réclame vraiment.

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Sources

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