Claude ou ChatGPT en on-premise, est-ce possible ?

La réponse directe : non, ce sont des modèles cloud propriétaires

Claude (Anthropic) et ChatGPT (OpenAI) sont des modèles propriétaires, accessibles uniquement via les API et services en ligne de leurs éditeurs. Leurs poids ne sont pas distribués : on ne peut pas les télécharger pour les faire tourner sur une infrastructure isolée. Toute utilisation passe nécessairement par leurs serveurs.

Il existe des offres « entreprise » ou hébergées dans des régions cloud spécifiques, qui renforcent les garanties contractuelles et la localisation. Mais elles ne transforment pas ces modèles en solutions on-premise : les données transitent toujours hors de votre périmètre, ce qui reste incompatible avec un environnement classifié ou réellement isolé.

Pourquoi cette confusion est fréquente

La confusion vient de l’écosystème : il existe par ailleurs des modèles de langage open-weights — dont les poids sont publiquement distribués — qui, eux, peuvent être déployés localement. « Faire tourner un LLM en local » est donc possible en général, mais pas avec les modèles précis que sont Claude ou ChatGPT. La vraie question n’est donc pas « Claude on-premise ? » mais « quel assistant souverain peut remplacer Claude dans mon contexte ? ».

Ce qu’il faut viser à la place

Pour bénéficier d’un assistant IA de code sans dépendre d’un cloud externe, l’approche consiste à s’appuyer sur des modèles déployables localement, intégrés dans une solution conçue pour l’environnement cible. Deux chemins existent :

• •Assembler soi-même une pile open-weights + infrastructure d’inférence + intégration IDE — souverain, mais c’est un projet d’ingénierie continu.
• •Adopter un assistant souverain clé en main, déployé on-premise ou air-gapped, qui apporte cette capacité sans monter une équipe d’infrastructure IA en interne.

Nous avons détaillé ces options dans notre comparatif des alternatives souveraines à GitHub Copilot.

Conclusion

Non, on ne déploie pas Claude ou ChatGPT on-premise : ce sont des services cloud par conception. Mais l’objectif sous-jacent — disposer d’un assistant IA de code puissant sans que le code ne quitte votre infrastructure — est, lui, parfaitement atteignable avec une solution souveraine adaptée. C’est exactement le problème que Lemniscate adresse.