Fournisseurs d’IA européens : comment bien choisir

Il existe quatre façons d’acheter de l’IA en Europe, pas cinquante, et comparer des fournisseurs avant d’avoir choisi la catégorie, c’est comme ça qu’une évaluation devient un projet de trois mois. Les quatre sont : un abonnement de chat américain, une API de pointe américaine, un service managé européen sur des modèles open-weight, et l’auto-hébergement sur ton propre matériel européen. Chacune gagne sur un point et perd sur un autre, et aucune option du marché actuel ne gagne sur tout.

Cet article compare les quatre honnêtement, y compris les lignes où nous nous en sortons moins bien. Nous vendons la troisième.

Quelles sont les quatre façons d’acheter de l’IA en Europe ?

Option	Point fort	Point faible
Abonnement de chat américain	Capacités de pointe, zéro mise en place	Juridiction, prix par siège, portabilité
API de pointe américaine	Capacités de pointe, écosystème	Juridiction, prix au token
Open-weight managé européen	Juridiction, prix, portabilité	Capacités de pointe
Auto-hébergé sur du matériel européen	Contrôle, coût unitaire à grande échelle	Charge d’exploitation, coût fixe, qualité de modèle par euro

Dans cette troisième ligne, trois groupes européens méritent d’être connus. Les laboratoires de modèles européens comme Mistral et Aleph Alpha entraînent leurs propres poids. Les clouds européens vendent de l’inférence managée sur des modèles open-weight : OVHcloud AI Endpoints, Scaleway Generative APIs et IONOS AI Model Hub le font tous, le plus souvent avec des interfaces compatibles OpenAI. Et des services comme le nôtre s’appuient sur cette infrastructure en y ajoutant facturation, routage, un produit de chat et du support. Scaleway est notre propre fournisseur d’inférence, ce qui figure sur la page des sous-traitants ultérieurs et mérite d’être dit tout haut dans un article qui le cite comme alternative.

Six questions pour comparer n’importe quel fournisseur

Les pages des fournisseurs n’y répondront ni dans le même ordre ni avec les mêmes mots. Les poser dans cet ordre rend les fournisseurs comparables.

1. Où l’inférence est-elle traitée ?

Pas là où l’entreprise est immatriculée, ni là où la page marketing affiche un drapeau. La région physique où tourne le modèle. Tout fournisseur sérieux y répond en une phrase, et cette réponse a sa place dans ta propre politique de confidentialité, ce qui permet au passage de vérifier que tu en as bien obtenu une.

2. Qui est l’opérateur, et sous quel droit ?

Une région n’est pas une juridiction. Une région européenne exploitée par une entreprise dont la maison mère est américaine emporte le CLOUD Act avec elle, quel que soit le code postal du datacenter. Trois acteurs de notre propre chaîne ont une maison mère américaine, et c’est pour ça que nous ne revendiquons pas une pile souveraine. Cette distinction est détaillée dans où vont tes prompts.

3. À qui sont ces poids ?

Poids ouverts ou fermés, entraînés en Europe ou non, et sous quelle licence. La plupart des services managés européens font tourner des modèles open-weight entraînés ailleurs, le nôtre compris. C’est une réponse légitime, et elle diffère de celle d’un laboratoire européen : sache laquelle tu achètes.

4. Combien ça coûte vraiment par million de tokens ?

Entrée et sortie séparément, aux prix catalogue, sans remise batch ni cache d’un côté comme de l’autre. La sortie pèse le plus sur la plupart des vraies factures.

5. En combien de temps pourrais-tu partir ?

Une API compatible OpenAI rend le contrat d’échange portable : tu n’as pas à réécrire une couche d’intégration pour changer. Ce qui n’est jamais portable, c’est le réglage des prompts et le jeu d’évaluation construits autour d’un modèle, et c’est là le vrai coût du changement. La mécanique est expliquée dans changer de fournisseur en trois lignes.

6. Que publient-ils sur eux-mêmes ?

Une liste complète des sous-traitants ultérieurs avec leurs entités juridiques, un accord de traitement des données (DPA) lisible avant signature, des durées de conservation par type de données, et une déclaration claire sur l’entraînement à partir des données clients. Les fournisseurs qui publient les quatre sont plus rares qu’ils ne devraient l’être, et ceux qui le font sont plus faciles à défendre auprès de tes propres clients.

Combien coûtent les acteurs américains en euros ?

Des vrais chiffres, puisqu’une comparaison sans eux n’est qu’une opinion. Ce sont les prix catalogue standard relevés le 20 août 2026, convertis à 1 € = 1,165 $, sans remise batch, cache ou engagement d’un côté comme de l’autre, par million de tokens, HT.

Gamme	Union AI	OpenAI	Anthropic
Travail quotidien	0,70 € en entrée, 3,50 € en sortie	1,72 € en entrée, 10,30 € en sortie	2,58 € en entrée, 12,88 € en sortie
Raisonnement lourd	4,00 € en entrée, 12,00 € en sortie	4,29 € en entrée, 25,75 € en sortie	4,29 € en entrée, 21,46 € en sortie
Rapide et pas cher	0,40 € en entrée, 1,60 € en sortie	0,17 € en entrée, 1,03 € en sortie	0,86 € en entrée, 4,29 € en sortie

Regarde la dernière ligne. Sur la gamme la moins chère, OpenAI est moins cher que nous, et un article qui l’omettrait ne vaudrait pas la peine d’être lu. Là où le service de modèles open-weight l’emporte, c’est au milieu et en haut de gamme : les tokens en sortie du niveau quotidien coûtent environ un tiers de l’équivalent américain le plus proche, et l’écart se creuse sur le raisonnement lourd.

Les abonnements de chat se comparent de la même façon. Le nôtre coûte 13 € par mois HT, ou 11 € par mois en paiement annuel, contre environ 19 € pour ChatGPT Plus et 17 € pour Claude Pro une fois les deux ramenés à la même base de TVA, soit environ un tiers de moins que le moins cher des deux. La version à jour de ce tableau, avec les sources et des notes pour chaque tarif, est sur la page des tarifs, et ce que le prix au token veut dire en pratique est expliqué dans ce que coûte une API d’IA au token.

Où les services européens perdent-ils encore ?

Quatre faiblesses, en toute honnêteté. Si l’une d’elles est rédhibitoire pour toi, prends l’option américaine et documente correctement l’analyse du transfert ; c’est une décision défendable.

1. Les capacités de pointe. Le raisonnement le plus difficile, les plus longues chaînes d’agents et le code le plus exigeant marchent toujours mieux avec les meilleurs modèles américains. Les modèles open-weight ont comblé une grande partie de l’écart pour le travail ordinaire, pas au sommet.
2. La force d’attraction de l’écosystème. Les tutoriels, les intégrations, les réglages par défaut des frameworks et le recrutement partent tous du principe que tu utilises les acteurs dominants. La compatibilité aide, mais tu seras la première personne de ton équipe à lire la documentation d’un fournisseur européen.
3. L’étendue des endpoints. Les endpoints d’embeddings, d’images, de voix et de batch sont inégaux d’un service européen à l’autre. Le nôtre fait des chat completions et le dit.
4. La redondance. Plusieurs services européens, dont le nôtre, dépendent d’un seul fournisseur d’inférence. Nos solutions de repli couvrent un modèle défaillant, pas un fournisseur défaillant, et c’est écrit en ces termes sur la page d’état.

Où gagnent-ils ?

La juridiction, qui est la raison d’être de toute cette catégorie : des prompts traités dans l’Union européenne par un opérateur européen, ce qui raccourcit ta propre documentation et simplifie tes échanges avec tes clients.

Le prix, sur tout sauf la toute dernière gamme, parce que servir des poids ouverts coûte moins cher que servir des modèles de pointe.

La portabilité, parce que des modèles open-weight et une API compatible signifient que ce dont tu dépends peut être opéré par quelqu’un d’autre, y compris par toi.

Un travail de conformité fait une seule fois, parce qu’une histoire de transfert plus courte raccourcit aussi le reste de la paperasse. Ce que cette paperasse implique vraiment, y compris une politique d’usage que ton équipe suivra, est expliqué dans ChatGPT est-il conforme au RGPD pour les données d’entreprise.

La transparence, parce qu’un fournisseur qui fait tourner des poids publiés peut te dire quel modèle a répondu, sous quelle licence, et réacheminer ouvertement quand un modèle esquive une question légitime. Chez nous, c’est documenté sur la page de transparence de l’IA, jusqu’au prompt système.

La question n’est pas de savoir si l’IA européenne peut rivaliser avec la pointe. C’est de savoir si ta charge de travail a vraiment besoin de la pointe, et pour la plupart des charges de travail, la réponse est non.

Comment mener une évaluation sur deux semaines ?

Assez long pour apprendre quelque chose, assez court pour aboutir.

1. Choisis vingt vrais prompts dans ton trafic réel, y compris les trois qui ratent toujours. Note à quoi ressemble une bonne réponse.
2. Note deux candidats à l’aveugle. Mêmes prompts, sorties débarrassées des noms de fournisseurs, notées par la personne responsable de la fonction.
3. Chiffre la même semaine de trafic chez les deux, entrée et sortie séparément.
4. Envoie les six questions ci-dessus aux deux fournisseurs par e-mail et garde les réponses. La vitesse et la clarté de leurs réponses sont déjà une donnée.
5. Fais tourner une vraie charge de travail en parallèle pendant une semaine, sur une petite part du trafic.
6. Décide avec un plan de retour arrière. Garde l’ancien fournisseur configuré pendant quinze jours après la bascule.

Les équipes qui suivent cette méthode aboutissent à une décision défendable, dans un sens comme dans l’autre. Celles qui lisent des comparatifs, celui-ci compris, et décident sur la seule foi du tableau ont tendance à tout remettre en cause trois mois plus tard.

Où nous nous situons, et qui ne devrait pas nous choisir

Union AI, c’est la troisième ligne : des modèles open-weight, toute l’inférence sur une infrastructure située dans l’Union européenne, un abonnement chat à 13 € par mois, 11 € par mois en paiement annuel, et une API compatible OpenAI facturée au token sur un crédit prépayé. Nous publions le modèle derrière chaque niveau, la liste complète des sous-traitants ultérieurs, y compris ceux qui ont une maison mère américaine, et le fait que nous n’avons pas de SLA de débit.

Ne nous choisis pas si tu as besoin du raisonnement de pointe au sommet du marché, si tu as besoin dès aujourd’hui d’endpoints d’embeddings ou de voix, ou si tu as besoin de garanties contractuelles de disponibilité pour un système critique. Ce sont de vraies exigences et nous n’y répondons pas encore. Si ce qu’il te faut, c’est du travail ordinaire bien fait, en Europe, à un prix que tu peux prévoir, ça existe dès maintenant, et les dix premières requêtes API ne coûtent rien à tester.