NUBEVIA AIFLOW met à disposition des serveurs GPU NVIDIA H100, A100 et RTX dans des datacenters français certifiés. Vos données d'entraînement, vos modèles et vos résultats restent sous juridiction française | hors d'atteinte du Cloud Act.
GPU haute performance, disponibles à la demande
Infrastructure 100 % souveraine, hébergée en France
Données protégées du Cloud Act
Compatible multi-modèles et multi-langages
Supervision 24/7 par nos équipes
En 2026, la majorité des entreprises françaises utilisent l’IA dans leurs opérations. Mais une minorité seulement contrôle réellement où s’exécutent leurs modèles et où transitent leurs données.
Entraîner un modèle sur AWS, Azure ou GCP, c’est faire transiter ses données | clients, médicales, industrielles | sur une infrastructure soumise au Cloud Act américain. Une exposition juridique que peu d’entreprises ont anticipée.
Les hyperscalers américains offrent des clusters GPU impressionnants. Mais ils restent soumis au Cloud Act : une autorité américaine peut, sous certaines conditions, exiger l’accès aux données hébergées | y compris celles utilisées pour entraîner vos modèles.
Pour les secteurs de la santé, de la finance, de la défense ou les entreprises qui traitent des secrets industriels, ce risque juridique n’est pas théorique. Il est contractuel.
NUBEVIA AIFLOW propose de la puissance GPU dans des datacenters français, opérés par des équipes françaises, sous juridiction française et européenne. Les données d’entraînement, les modèles et les résultats ne quittent pas le territoire national.
La proximité géographique apporte également un avantage technique : latence réseau réduite pour les applications d’IA en temps réel, accès physique possible aux équipements.
Entraînement de modèles, fine-tuning, expérimentation à grande échelle. Des ressources GPU dédiées, sans partage avec d'autres clients, dans un environnement reproductible et stable.
Développement et déploiement de modèles IA dans un cadre souverain. Pour les éditeurs qui adressent des clients réglementés (santé, finance, public), la souveraineté de l'infrastructure est souvent un prérequis contractuel.
Santé, finance, défense, énergie : les données traitées ont une valeur ou une sensibilité qui interdit de les confier à une infrastructure soumise à des législations extra-européennes. AIFLOW répond à ces contraintes.
Déploiement de modèles open source (Mistral, LLaMA et autres), inférence en production, calcul HPC. Une infrastructure sur mesure, sans dépendance à un fournisseur américain.
AIFLOW s’adapte aux usages : de l’expérimentation ponctuelle au déploiement de modèles en production, les ressources sont dimensionnées selon le projet, pas selon un catalogue standard.
À la demande : activation à l’heure pour les projets ponctuels ou d’expérimentation. Engagement mensuel ou annuel : ressources réservées avec tarif préférentiel pour les workloads de production stables. Toutes les configurations sont établies sur devis | les besoins GPU varient trop d’un projet à l’autre pour des tarifs catalogue.
Imagerie médicale, diagnostic assisté par IA, analyse de données cliniques, recherche sur les maladies rares : ces projets traitent des données de santé qui imposent un hébergement certifié HDS. AIFLOW est l’une des rares infrastructures GPU à combiner puissance de calcul et certification HDS.
Simulation de prototypes 3D, calcul d’ingénierie, optimisation de chaînes de production, jumeaux numériques : les workloads industriels nécessitent des GPU haute densité et une infrastructure disponible 24/7 sans interruption de service.
Entraînement de modèles de détection d’anomalies, scoring en temps réel, analyse de risque à grande échelle : dans ce secteur, la localisation des données est souvent une contrainte réglementaire. L’infrastructure cloud based GPU de Nubevia répond à ces exigences sans compromis sur la performance.
Déploiement d’ai infrastructure souveraine pour les produits adressant des clients réglementés. Quand un éditeur vend à un hôpital, une banque ou une collectivité, la souveraineté de l’infrastructure devient un argument commercial, pas seulement technique.
AIFLOW s’appuie sur les datacenters Nubevia, certifiés ISO 27001, HDS, ISO 9001 et ISO 14001. Les données traitées ne quittent pas le territoire français et ne sont soumises à aucune législation extra-européenne.
Pour les projets qui traitent des données de santé dans un contexte IA | diagnostic assisté, imagerie médicale, recherche clinique | la certification HDS de l’infrastructure est un prérequis réglementaire. AIFLOW y répond.
Les serveurs GPU ont des exigences spécifiques : densité électrique élevée par rack, refroidissement renforcé, connectivité à très haut débit. Les datacenters Nubevia en propre | Sophia-Antipolis et Hauts-de-France | sont dimensionnés pour accueillir ces charges de travail.
Pour les projets nécessitant une présence multi-sites, le réseau de 13 datacenters Nubevia en France et en Europe offre des options de déploiement distribué.
Nubevia opère deux datacenters propriétaires en France et donne accès à un réseau de 13 sites en France et en Europe pour les projets nécessitant une présence multi-sites.
Les acteurs de la santé choisissent Nubevia pour une raison simple : un seul prestataire couvre l’ensemble de la chaîne : de l’hébergement physique à l’infogérance, en passant par les sauvegardes et le PRA. Certification HDS complète, interlocuteur identifié, réactivité garantie contractuellement.
Le cloud GPU désigne la mise à disposition, via Internet, de serveurs équipés de processeurs graphiques (GPU). Contrairement à un CPU classique, le GPU est conçu pour effectuer des milliers de calculs en parallèle | une architecture idéale pour l’entraînement de modèles d’IA, le traitement d’images, la simulation et le rendu graphique. Louer des GPU dans le cloud permet d’accéder à cette puissance sans investissement matériel initial.
L’hébergement IA impose des contraintes d’infrastructure que les serveurs classiques ne rencontrent pas : densité électrique par rack beaucoup plus élevée (souvent 10 à 30 kW contre 3 à 5 kW standard), refroidissement renforcé, connectivité à très haut débit pour les échanges entre GPU, et stockage rapide (NVMe) pour les jeux de données volumineux. Un datacenter qui héberge des serveurs classiques n’est pas nécessairement dimensionné pour accueillir une infrastructure GPU de production.
Quatre critères essentiels : la puissance GPU disponible et la VRAM (qui détermine la taille des modèles entraînables), la latence réseau (critique pour les applications d’inférence en temps réel), la souveraineté des données (où sont hébergées les données d’entraînement, quelle juridiction s’applique), et les certifications de l’infrastructure (ISO 27001, HDS pour les données de santé). Un cinquième critère souvent négligé : l’interlocuteur technique | un ingénieur joignable vaut plus qu’un SLA théorique.
AIFLOW est compatible avec les principaux frameworks ML/DL (PyTorch, TensorFlow, JAX) et les langages courants en data science : Python, R, Julia. Les environnements sont configurables selon le projet. Le déploiement de plusieurs modèles en parallèle est possible dans des environnements isolés, sans interférence entre les charges de travail.
Oui. Les données traitées dans le cadre d’AIFLOW | jeux de données d’entraînement, modèles, résultats | sont hébergées exclusivement dans les datacenters Nubevia en France. Aucun transfert hors de l’Espace Économique Européen. L’infrastructure n’est soumise à aucune législation extraterritoriale, dont le Cloud Act américain.
La migration d’un workload IA depuis un hyperscaler vers AIFLOW se fait en plusieurs étapes : audit des dépendances techniques, transfert des jeux de données, reconfiguration des environnements, tests de performance. Les équipes Nubevia accompagnent ce processus. Pour un projet déjà containerisé (Docker, Kubernetes), la transition est généralement rapide.
Au-delà du GPU, Nubevia propose un cloud privé souverain complet pour vos environnements de production, de développement et de test | IaaS, PaaS, CaaS | dans les mêmes datacenters certifiés.
Entraînement de modèles, inférence en production, calcul HPC ou simple expérimentation | les équipes AIFLOW analysent le projet et proposent la configuration adaptée. Réponse sous 24 heures ouvrées.
