OneAdvanced, fournisseur britannique de logiciels d’entreprise, a mis en place une plateforme d’intelligence artificielle souveraine basée au Royaume-Uni en auto-hébergeant les modèles Llama 4 Maverick et Llama Guard 4 sur Amazon SageMaker AI. Cette initiative vise à répondre aux exigences de souveraineté des données tout en exploitant les capacités avancées des grands modèles de langage.
Au cœur de cette architecture, OneAdvanced a déployé plus de 50 agents IA construits avec le Strands Agents SDK, orchestrés via Amazon ECS, et intégrés dans un pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG) utilisant pgvector sur PostgreSQL. Cette approche illustre une montée en puissance des agents autonomes dans les environnements cloud souverains.
Auto-hébergement de Llama 4 Maverick et Llama Guard 4 sur Amazon SageMaker AI
OneAdvanced a choisi d’auto-héberger les versions Maverick et Guard 4 du modèle Llama 4, développées par Meta, sur la plateforme Amazon SageMaker AI. Cette décision technique permet de conserver la maîtrise complète des données et du modèle, évitant ainsi une dépendance aux services cloud non souverains. Le déploiement sur SageMaker facilite la gestion du cycle de vie des modèles, de l’entraînement à l’inférence, avec un contrôle accru sur la sécurité et la conformité.
Plus de 50 agents IA orchestrés avec Strands Agents SDK et Amazon ECS
La plateforme comprend une flotte étendue de plus de 50 agents IA, développés avec le Strands Agents SDK, une boîte à outils dédiée à la création d’agents autonomes. Ces agents sont déployés et orchestrés sur Amazon Elastic Container Service (ECS), garantissant une scalabilité et une gestion fine des ressources. Cette architecture modulaire permet à OneAdvanced de multiplier les cas d’usage IA, depuis l’automatisation des workflows jusqu’à l’assistance intelligente intégrée dans ses solutions logicielles.
Intégration d’un pipeline RAG avec pgvector sur PostgreSQL pour enrichir les réponses
Pour améliorer la pertinence des réponses générées par les agents, OneAdvanced a intégré un pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG). Cette technique combine la génération de texte par le modèle avec une recherche contextuelle dans une base de données vectorielle. Le stockage et la recherche des vecteurs sont assurés par pgvector, une extension PostgreSQL, garantissant ainsi une gestion robuste et performante des données contextuelles. Ce choix technique optimise la qualité des interactions tout en restant compatible avec les exigences de souveraineté.
Marché britannique des logiciels d’entreprise : effets opérationnels à anticiper
En déployant une plateforme IA souveraine complète, OneAdvanced répond à une demande croissante des entreprises britanniques pour des solutions conformes aux réglementations locales sur la protection des données. Ce positionnement peut renforcer la confiance des clients et ouvrir de nouvelles opportunités commerciales, notamment dans les secteurs sensibles comme la finance, la santé ou le secteur public. La capacité à intégrer rapidement des agents IA spécialisés permet aussi d’accélérer l’innovation produit.
Limites et perspectives techniques du modèle souverain d’OneAdvanced
Si l’auto-hébergement de modèles Llama 4 sur AWS SageMaker garantit la souveraineté, il implique aussi des défis opérationnels, notamment en termes de coûts d’infrastructure et de maintenance. La gestion de plus de 50 agents IA nécessite une orchestration robuste et une surveillance continue pour assurer la qualité et la sécurité des interactions. Par ailleurs, l’efficacité du pipeline RAG dépend de la qualité des données vectorisées, ce qui impose un travail constant sur la collecte et la mise à jour des bases documentaires.
Néanmoins, cette initiative illustre une voie pragmatique pour les entreprises souhaitant combiner souveraineté, performance IA et flexibilité produit, en s’appuyant sur des technologies open source et des services cloud maîtrisés.
Sources
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