Cloud public vs. VPS : pourquoi le VPS gagne pour l'IA
Les services cloud gérés (AWS, GCP, Azure) sont puissants mais complexes à configurer et facturent à la ressource utilisée. Un simple conteneur Docker qui tourne 24h/24 peut coûter plusieurs centaines d'euros par mois sur AWS. Un VPS avec les mêmes ressources coûte une fraction de ce prix, avec un accès root complet et aucune surprise de facturation.
Avantages concrets du VPS pour vos outils IA
- Coût fixe et prévisible — pas de facturation à la ressource ou à l'exécution
- Données qui restent sur votre infrastructure — pas de transfert vers des tiers
- Accès root — configurez l'environnement exactement comme vous le souhaitez
- Possibilité de faire tourner plusieurs outils sur le même serveur
- Pas de restrictions sur le nombre de requêtes ou d'utilisateurs
Quel outil pour quel usage ?
Le choix dépend de ce que vous voulez accomplir. Voici une grille de lecture rapide selon vos objectifs.
Guide de choix
| Besoin | Outil recommandé | Ressources VPS min. |
|---|---|---|
| Interface chat avec LLM | Open WebUI | 2 Go RAM |
| Créer des applications LLM visuellement | Dify | 4 Go RAM |
| Automatiser des workflows avec IA | n8n + nodes IA | 2 Go RAM |
| Orchestrer des agents IA complexes | OpenClaw | 2 Go RAM |
| Pipelines RAG et chatbots no-code | Flowise | 2 Go RAM |
| Plusieurs outils sur un seul VPS | Coolify ou Dokploy | 4 Go RAM |
Faire tourner plusieurs outils sur un seul VPS
Avec Docker, il est tout à fait possible de faire tourner plusieurs outils IA sur le même VPS. Un VPS avec 8 Go de RAM peut héberger confortablement Open WebUI + n8n + un outil comme Dify ou Flowise. Utilisez un reverse proxy (Nginx ou Traefik) pour router chaque sous-domaine vers le bon conteneur.
Si vous utilisez des modèles Ollama locaux, prévoyez un VPS avec minimum 8 Go de RAM pour un modèle 7B, 16 Go pour un 13B. Pour des modèles plus grands ou plusieurs modèles simultanés, un GPU dédié sera nécessaire.
