RAG sur Données Non Structurées : Optimiser les Coûts de Déploiement de l’IA Générative
✨ Optimiser les pipelines RAG GenAI : jusqu’à 53 % de réduction des coûts avec Ryax
À mesure que les entreprises adoptent les workflows RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour extraire de la valeur de documents non structurés (PDF, emails, pages web…), un défi de taille émerge : le coût des ressources GPU nécessaires pour exécuter ces pipelines à grande échelle peut rapidement devenir prohibitif.
Chez Ryax, nous avons mené une analyse approfondie d’un cas d’usage réel : un pipeline de compréhension documentaire traitant plus de 1 000 documents par jour, répartis sur 32 exécutions quotidiennes. Ce pipeline repose sur des LLM open source, garantissant souveraineté et confidentialité des données, et est déployé sur une infrastructure cloud contrôlée par le client.
📊 Constat clé : 18 % de temps GPU inutilisé
Le workflow se compose de 5 actions successives. Si les étapes de prétraitement et de post-traitement, exécutées sur CPU, durent environ 3 minutes, l’embedding et la génération de réponses via LLM consomment 14 minutes sur GPU. Suivant une approche classique, ce déséquilibre crée des inefficacités majeures : les GPU coûteux restent inutilisés pendant une partie du processus, tout en continuant à être facturés.
✅ Notre solution : une optimisation spatio-temporelle des ressources
Nous avons appliqué une stratégie d’optimisation en deux couches grâce à la plateforme Ryax :
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Décomposition du pipeline en containers
Chaque étape s’exécute dans un container dédié avec une allocation de ressources précise et à la demande. Ce seul levier permet une réduction de 34 % des coûts.
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Partitionnement GPU avec NVIDIA MIG
Grâce à la technologie Multi-Instance GPU (MIG), nous exécutons plusieurs tâches en parallèle sur un seul GPU, maximisant ainsi l’utilisation des ressources. Cela ajoute 26 % d’économies supplémentaires.
👉 Au total, ces deux stratégies combinées permettent de réduire les coûts de 53 %, faisant passer le coût d’exécution de 0,983 € à 0,462 € par workflow, sans perte significative de performance.
⚖️ Comparaison avec les approches traditionnelles
Nous avons comparé cette approche à d’autres méthodes de déploiement GenAI classiques :
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Machines virtuelles GPU monolithiques (AWS/GCP) : plus de 98 % plus chères
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Services d’inférence au token (ex. Together.ai) : jusqu’à 84 % plus coûteux
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Services d’inférence au temps (ex. Inferless) : 27 % moins chers, mais incompatibles avec des environnements on-premise ou cloud client
🚀 Pourquoi c’est important
Cette étude démontre qu’il est possible de faire évoluer les applications GenAI sans exploser les coûts d’infrastructure. Grâce à l’optimisation en couches proposée par Ryax — temporelle (quand allouer les ressources) et spatiale (comment les allouer) — les workflows RAG deviennent à la fois performants et économiquement viables à l’échelle.
Pourquoi adopter Ryax aujourd'hui?
Les entreprises qui intègrent l’intelligence artificielle font face à une pression croissante : réduire leurs coûts opérationnels tout en maintenant un haut niveau de performance. Ryax propose une solution pragmatique et éprouvée pour atteindre cet équilibre.
Des bénéfices concrets pour votre organisation :
• Optimisation multi-niveaux : Une approche complète combinant containerisation, partitionnement GPU et orchestration dynamique.
• Réduction massive des coûts : Jusqu’à 50 % d’économies sur vos dépenses cloud en éliminant les gaspillages de ressources.
• Flexibilité et scalabilité : Un modèle extensible, capable de s’adapter en temps réel aux variations de charge et aux besoins métiers.
• Mise en œuvre transparente : Intégration rapide à vos infrastructures existantes sans refonte complexe des workflows.
Avec Ryax, vous reprenez le contrôle de vos coûts d’infrastructure IA tout en garantissant des performances optimales et une exécution fluide de vos modèles.
Vous souhaitez en savoir plus, téléchargez l'étude complète
Lien vers l'étude: RAG optimization cost UC
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