L'IA tourne mieux
quand elle tourne chez nous.
Automatisation no-code, bases vectorielles, serveurs MCP — la brique applicative de votre stack IA hébergée en France, infogérée par Datacampus.
Lancer mon projetNos solutions IA
De l'automatisation intelligente au RAG sur vos documents, nous hébergeons et infogérons la brique applicative de vos projets d'intelligence artificielle — en France.
VPS dédié N8N
Automatisez vos workflows IA avec N8N. Connectez vos modèles locaux (Ollama, Mistral) ou distants à vos outils métier. +400 connecteurs natifs.
Déployer →Serveurs MCP sur mesure
Le Model Context Protocol connecte vos LLM à vos systèmes d'information — bases de données, API, fichiers — de manière sécurisée et auditable.
Déployer →Bases vectorielles
Hébergez vos bases vectorielles (Qdrant, Milvus, pgvector, ChromaDB) pour le RAG et la recherche sémantique. Stockage NVMe, réponses en millisecondes.
Héberger →Pourquoi héberger votre IA chez Datacampus
L'infrastructure compte autant que le modèle. Un LLM brillant sur un serveur lent ou mal configuré, c'est du potentiel gaspillé.
100 % infogéré — concentrez-vous sur vos usages
Installation de la stack, monitoring 24/7, mises à jour, sauvegardes chiffrées, certificats SSL — on s'occupe de tout. Vous construisez vos workflows et vos agents, on gère l'infrastructure.
Hébergé en France, datacenter au Futuroscope
Vos index, vos embeddings et vos données ne quittent jamais le territoire français. Datacenter au Futuroscope (Poitiers), énergie 100 % renouvelable. Conformité RGPD native, aucune sous-traitance cloud étranger.
Stockage 100 % NVMe
Le stockage est le goulot d'étranglement silencieux de l'IA. Nos serveurs utilisent exclusivement du NVMe, bien plus rapide que le SSD SATA traditionnel — vos bases vectorielles et vos index répondent en millisecondes.
Configuration sur mesure et accompagnement
CPU, RAM, stockage, stack logicielle (n8n, LangChain, Qdrant, pgvector…) — tout est dimensionné à vos besoins. Notre équipe vous accompagne du dimensionnement au déploiement en production.
Sécurité et souveraineté des données
Réseau privé dédié, sauvegardes chiffrées, pare-feu sur mesure. Aucun sous-traitant cloud américain dans la chaîne — vos embeddings, vos index et vos conversations restent sous votre contrôle.
À quoi ça sert concrètement ?
L'IA n'est pas un gadget. Voici des cas d'usage réels que nos clients déploient sur notre infrastructure.
Chatbot RAG interne
Vos collaborateurs posent des questions et obtiennent des réponses sourcées depuis votre documentation, procédures et wikis — sans hallucination.
Tri automatique de tickets
Un LLM analyse chaque ticket entrant, détecte l'urgence, identifie la catégorie et le route vers le bon service. Temps de réponse divisé par deux.
Recherche sémantique interne
Indexez vos documents métier dans une base vectorielle et retrouvez l'information par le sens, pas par mot-clé. Contrats, procédures, historique projet.
Génération de contenu
Résumés de réunions, fiches produit, rapports, traduction — automatisez les tâches rédactionnelles. Vos données ne transitent par aucun service tiers.
Recherche sémantique
Remplacez la recherche par mots-clés par une recherche qui comprend le sens. Idéal pour les bases de connaissances et catalogues produit.
Agents IA connectés (MCP)
Vos agents IA interagissent directement avec vos systèmes : créer un ticket, interroger une base, envoyer un mail — via le protocole MCP.
Technologies supportées
Nous maîtrisons les outils de l'écosystème IA et de l'infrastructure qui les porte. Vous choisissez votre stack, on la déploie et on la maintient.
Infrastructure
N8N
Docker
PostgreSQL
Elasticsearch
Debian
Proxmox
Intelligence Artificielle
Ollama
Qdrant
Milvus
pgvector
LangChain
LlamaIndex
ChromaDB
AnythingLLM
Questions fréquentes
C'est quoi le RAG et pourquoi j'en ai besoin ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) connecte un LLM à vos propres données. Le modèle cherche d'abord les informations pertinentes dans votre base documentaire (via une base vectorielle), puis formule sa réponse en s'appuyant sur ces sources. Résultat : des réponses fiables, sourcées et à jour.
Mes données sont-elles en sécurité ?
Oui. Vos données restent en France, dans notre datacenter au Futuroscope. Chaque serveur est isolé sur un réseau privé. Les sauvegardes sont chiffrées. Aucun sous-traitant cloud étranger. Vos données d'entraînement, embeddings et conversations ne quittent jamais votre infrastructure.
Hébergez-vous des serveurs GPU pour faire tourner un LLM ?
Pas encore. Ce n'est pas à notre catalogue aujourd'hui. Ce que nous hébergeons, c'est la brique applicative de vos projets IA — n8n, serveurs MCP, bases vectorielles — en nous connectant au modèle de votre choix, qu'il soit distant ou hébergé chez vous. Si vous voulez expérimenter un LLM en local, notre guide sur l'IA locale vous explique comment faire sur votre propre matériel. Et si le sujet vous intéresse, dites-le nous : ça nous aide à prioriser.
Qu'est-ce que le MCP (Model Context Protocol) ?
Le MCP est un protocole ouvert qui permet aux agents IA d'interagir avec des systèmes externes : interroger une base de données, lire un fichier, créer un ticket… Nous déployons des serveurs MCP sur mesure connectés à vos systèmes d'information.
Connectez vos agents IA à Datacampus
Notre serveur MCP permet à vos agents IA de découvrir nos offres, obtenir des recommandations et initier une demande de devis.
Prêt à héberger votre stack IA en France ?
Automatisation n8n, serveurs MCP, bases vectorielles — on s'occupe de tout.
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