J’ai essayé les 5 meilleures alternatives à Anyscale et voici mon verdict pour 2025

Soyons francs : Anyscale est une plateforme monstrueuse. Si votre équipe vit et respire le framework Ray pour le Python distribué, c’est pratiquement la référence. Elle est conçue par les créateurs de Ray, vous pouvez donc être sûr qu’elle est pensée pour mettre à l’échelle ces charges de travail spécifiques mieux que n’importe quelle autre solution.

Mais nous avons atteint une limite. Le fait est que les applications d’IA modernes sont rarement uniquement un cluster Ray. Notre stack nécessitait une API REST, une interface web, une base de données et un pipeline CI/CD qui ne donnait pas l’impression d’être un projet parallèle à part entière. La concentration intense d’Anyscale sur Ray a commencé à ressembler moins à une spécialité et plus à un carcan. Nous passions trop de temps à nous débattre avec l’infrastructure, à nous inquiéter de l’enfermement propriétaire et à essayer de deviner des coûts qui étaient totalement imprévisibles.

C’est ce qui m’a poussé à creuser le sujet. J’ai décidé de trouver les meilleures alternatives à Anyscale pour des équipes comme la nôtre, des équipes qui ont besoin de plus de flexibilité et d’un moyen plus simple et plus rapide de livrer un produit d’IA complet. Voici ce que j’ai trouvé.

Qu’est-ce qu’Anyscale et à qui s’adresse cette plateforme ?

Anyscale est une plateforme cloud gérée, conçue pour simplifier le développement et le déploiement d’applications utilisant Ray, un framework open-source pour le calcul distribué.

Ses principaux arguments de vente sont clairs :

• Elle gère les aspects complexes de l’infrastructure d’un cluster Ray, comme la configuration et la mise à l’échelle.

• Elle est optimisée pour les tâches de traitement de données massives et l’entraînement de modèles d’apprentissage automatique.

• Elle dispose d’une option « apportez votre propre cloud » (BYOC), ce qui est un atout majeur pour les entreprises soumises à des règles strictes de résidence des données.

L’utilisateur idéal d’Anyscale est un ingénieur ML ou une équipe de science des données dont le principal défi est de mettre à l’échelle des tâches Python complexes et natives de Ray. Ils sont à l’aise avec la gestion d’une part non négligeable de l’infrastructure et pensent en termes de systèmes distribués. Pour les autres, elle peut être surdimensionnée.

Que rechercher dans les alternatives à Anyscale ?

Quand j’ai commencé mes recherches, je ne cherchais pas seulement un autre endroit pour exécuter Ray. Je cherchais une plateforme qui comprend réellement comment les applications modernes sont conçues. Voici la liste de critères que j’avais en tête :

• Support full-stack : Puis-je exécuter toute mon application ici ? Je parle des API, des interfaces front-end et des bases de données, le tout au même endroit, aux côtés de mes modèles d’IA. J’en avais assez de rafistoler cinq services différents pour livrer un seul produit.

• Flux de travail prêts pour la production : La plateforme intègre-t-elle le CI/CD, les déploiements basés sur Git et les environnements de prévisualisation ? Pour toute équipe moderne, ce ne sont pas des options, ce sont des incontournables.

• Une expérience développeur simplifiée : L’objectif est de livrer plus vite, non de devenir un ingénieur DevOps à temps partiel. Une alternative devrait réellement me faciliter la vie.

• Une tarification réellement prévisible : Je devais m’éloigner des coûts de calcul confus basés sur l’utilisation. J’avais besoin d’un modèle que je pouvais prévoir sans avoir besoin d’une boule de cristal.

• Une analyse réaliste « acheter vs. construire » : Pour certains de nos objectifs, comme la création d’un agent de support IA, j’ai commencé à me demander si nous devions vraiment le construire de A à Z. Une solution prête à l’emploi pourrait être un raccourci énorme.

Comparaison rapide des meilleures alternatives à Anyscale en 2025

Voici un aperçu de la manière dont les concurrents se positionnent.

Plateforme	Idéal pour	Modèle de tarification	Support Full-Stack ?	Principale limite
eesel AI	Équipes de service client et de support interne (l’option « acheter »)	Forfaits, par interaction (non par résolution)	Oui (Service Géré)	Centré sur les cas d’usage CX/ITSM, pas sur le ML général
Northflank	Équipes développant des produits d’IA full-stack avec CI/CD	Basé sur l’utilisation (calcul + stockage)	Oui	Pas d’optimisation de performance spécialisée pour les modèles
Modal	Développeurs ayant besoin de fonctions Python serverless et de tâches batch	Paiement à la seconde pour le calcul serverless	Non	Limité à Python ; pas pour les services permanents
Ray sur Kubernetes	Équipes désirant un contrôle total sur les déploiements Ray	Coût de votre infrastructure sous-jacente	Auto-géré	Surcharge opérationnelle et complexité élevées
Databricks	Entreprises ayant besoin d’une plateforme unifiée de données + IA	Basé sur la consommation (DBU)	Oui (au sein de son écosystème)	Complexe et peut entraîner un enfermement propriétaire

Les 5 meilleures alternatives à Anyscale que nous avons testées pour créer des applications d’IA en 2025

1. eesel AI

Celle-ci fut une surprise inattendue. Nous avons réalisé qu’une des raisons principales pour lesquelles nous examinions des plateformes comme Anyscale était de construire un système RAG personnalisé pour notre équipe de support. Il s’avère qu'eesel AI propose exactement cela sous forme de produit que vous pouvez mettre en service en quelques minutes. Si ce que vous voulez vraiment, c’est un agent IA brillant, et non le projet d’ingénierie de six mois pour le construire, c’est probablement votre meilleure option.

Ce que j’ai aimé :

• Véritablement en libre-service : Je n’exagère pas, je suis passé de l’inscription à un agent IA fonctionnel, entraîné sur notre centre d’aide, en environ 15 minutes. Il n’y avait pas de démos commerciales obligatoires, ce qui a été un énorme soulagement.

• Il se connecte à tout : Il s’intègre directement aux services d’assistance comme Zendesk, aux wikis comme Confluence, et peut même apprendre de vos anciens tickets de support. L’IA adopte le ton de votre équipe dès le départ.

• Vous pouvez le tester en toute sécurité : Avant de le laisser interagir avec un seul client, vous pouvez le tester sur des milliers de vos anciens tickets. Cela vous donne une prévision très claire de son taux d’automatisation et vous montre exactement où votre documentation est faible.

• Vous gardez le contrôle : Vous disposez d’un éditeur de prompt simple mais puissant pour façonner la personnalité de l’IA, définir ce qu’elle doit savoir et décider précisément quand elle doit passer la main à un humain.

À prendre en compte :

• C’est un outil spécialisé pour le service client, le support informatique et les bases de connaissances internes. Vous ne l’utiliseriez pas pour entraîner un nouveau modèle de langage à partir de zéro.

Tarification :

eesel AI propose des plans clairs basés sur les fonctionnalités et un essai gratuit de 7 jours. Le meilleur, c’est qu’il n’y a pas de frais par résolution, vous n’êtes donc pas pénalisé si l’IA fait bien son travail. Vous pouvez payer mensuellement et annuler à tout moment.

Plan	Prix Mensuel	Prix Annuel (/mois)	Fonctionnalités Clés
Team	299 $	239 $	Jusqu’à 1 000 interactions/mois, 3 bots, AI Copilot pour le centre d’aide, intégration Slack.
Business	799 $	639 $	Jusqu’à 3 000 interactions/mois, bots illimités, Agent IA, entraînement sur les anciens tickets, Actions IA.
Custom	Contacter le service commercial	Contacter le service commercial	Interactions illimitées, actions API avancées, orchestration multi-agents.

2. Northflank

Northflank est probablement la réponse la plus directe pour toute équipe se sentant coincée dans l’univers d’Anyscale. Elle est conçue pour exécuter des applications full-stack complètes où un cluster Ray n’est qu’un composant parmi d’autres, et non le centre de l’univers.

Ce que j’ai aimé :

• Vous pouvez exécuter vos services Ray, vos backends FastAPI et vos frontends React ensemble sur une seule plateforme. Fini le bricolage.

• Elle intègre le CI/CD basé sur Git et les environnements de prévisualisation, une fonctionnalité majeure qui manque à Anyscale.

• Elle gère bien les GPU et prend en charge l’option « apportez votre propre cloud » (BYOC), ce qui est idéal pour quiconque travaille dans un secteur sensible aux données.

À prendre en compte :

• Comme c’est une plateforme généraliste, vous n’obtenez pas le type d’optimisation de performance approfondie et spécifique à Ray qu’offre Anyscale.

Tarification :

Northflank propose un modèle simple de paiement à l’usage pour le calcul et les ressources, facile à comprendre. Il existe également un niveau gratuit pour vous familiariser avec la plateforme.

Ressource	Exemple de tarification
Plan de calcul (nf-compute-50)	12,00 $ / mois (0,5 vCPU partagé, 1024 Mo de RAM)
GPU NVIDIA A100 (40 Go)	1,42 $ / heure
GPU NVIDIA H100	2,74 $ / heure
Trafic sortant	0,15 $ / Go

3. Modal

Modal est conçu pour le développeur qui aime écrire du Python et déteste écrire du YAML. Il aborde les charges de travail d’IA avec une mentalité serverless, de type fonction-en-tant-que-service. Si votre travail consiste à exécuter des tâches batch, des scripts de traitement de données ou de simples API d’inférence plutôt que de gérer des clusters persistants, Modal est un rêve.

Ce que j’ai aimé :

• L’expérience développeur est incroyablement fluide et semble native à Python. Il suffit d’ajouter un décorateur à une fonction, et hop, c’est déployé.

• Il passe de zéro à des milliers de conteneurs en quelques secondes, ce qui le rend très abordable pour les tâches sporadiques ou à forte charge ponctuelle.

• Il s’occupe en coulisses de toute la conteneurisation et de la gestion des dépendances fastidieuses.

À prendre en compte :

• Il n’est pas conçu pour les services permanents ou les applications full-stack avec des interfaces front-end et des bases de données.

• Il est uniquement compatible avec Python, alors que d’autres plateformes vous permettent d’utiliser le langage de votre choix.

Tarification :

Le modèle serverless de paiement à la seconde de Modal le rend très économique pour les charges de travail qui ne tournent pas 24h/24 et 7j/7.

Plan	Frais mensuels	Calcul inclus	Fonctionnalités Clés
Starter	0 $	30 $ / mois de crédit	Jusqu’à 3 sièges, 100 conteneurs, crons limités.
Team	250 $	100 $ / mois de crédit	Sièges illimités, 1000 conteneurs, crons illimités, domaines personnalisés.
Enterprise	Personnalisé	Personnalisé	Tarification basée sur le volume, support Slack privé, SSO, HIPAA.

Le calcul GPU est facturé à la seconde, donc un NVIDIA A100 (80 Go) revient à environ 0,000694 $/sec.

4. Ray sur Kubernetes

Pour les équipes dotées d’une solide culture MLOps, exécuter Ray sur votre propre cluster Kubernetes (généralement avec l'opérateur KubeRay) vous donne un contrôle total. Adopter cette approche signifie que vous évitez complètement l’enfermement propriétaire et que vous pouvez affiner chaque partie de votre déploiement sur n’importe quel cloud ou même sur du matériel sur site.

Ce que j’ai aimé :

• Vous avez un contrôle total sur votre infrastructure, les versions logicielles et la sécurité.

• Il n’y a pas de frais de plateforme. Vous ne payez que le calcul sous-jacent de votre fournisseur de cloud.

• C’est entièrement portable. Vous pouvez déplacer votre configuration vers n’importe quel environnement Kubernetes.

À prendre en compte :

• La surcharge opérationnelle est énorme. Vous êtes soudainement responsable de tout : configuration du cluster, mise à l’échelle automatique, surveillance, correctifs de sécurité et mises à niveau.

• Ce n’est pas un projet annexe. Cela nécessite une équipe DevOps ou MLOps dédiée et expérimentée pour bien le gérer.

Tarification :

• Le coût correspond à celui de vos instances cloud (comme EC2 ou GKE), plus les frais de réseau et de stockage. Cela dépend entièrement de votre utilisation et de votre fournisseur.

5. Databricks

Si Anyscale est un outil spécialisé, Databricks est l’atelier au complet. C’est l’acteur dominant dans le domaine des données et de l’IA d’entreprise. Databricks fournit une plateforme de bout en bout qui couvre tout le cycle de vie des données, de l’ingénierie des données avec Spark à l’entraînement et au déploiement de modèles. C’est le bon choix pour les grandes organisations qui souhaitent consolider l’ensemble de leur stack de données en un seul endroit.

Ce que j’ai aimé :

• C’est une plateforme unifiée qui peut réduire le nombre d’outils avec lesquels votre équipe de données doit jongler.

• Elle dispose de solides fonctionnalités de niveau entreprise pour la gouvernance, la sécurité et la collaboration.

• Elle est excellente pour le traitement de données à grande échelle et les charges de travail de ML plus traditionnelles.

À prendre en compte :

• Elle peut être incroyablement complexe et coûteuse. Le modèle de tarification, basé sur les « Databricks Units » (DBU), est notoirement difficile à prévoir.

• Passer à Databricks est un engagement majeur et peut vous enfermer assez profondément dans leur écosystème.

Tarification :

Databricks utilise un modèle complexe basé sur la consommation qui facture par « Databricks Unit » (DBU), et le coût d’une DBU varie en fonction de la charge de travail et du fournisseur de cloud.

Charge de travail	Prix de départ (par DBU)
Ingénierie des données	0,15 $
Entrepôt de données	0,22 $
Charges de travail interactives (Science des données)	0,40 $
Intelligence Artificielle (Déploiement de modèles)	0,07 $

Comment choisir les bonnes alternatives à Anyscale pour vous

Pour nous, la décision s’est résumée à une question simple : Essayez-vous de construire une plateforme ou un produit ?

• Choisissez une solution gérée comme eesel AI si : Votre objectif principal est de résoudre un problème métier, comme l’automatisation du support client. Construire toute l’infrastructure à partir de zéro n’est qu’une distraction. Vous vous souciez plus de la mise sur le marché rapide et de coûts prévisibles que de micromanager les instances de calcul.

• Choisissez une plateforme full-stack comme Northflank si : Votre produit principal est une application d’IA personnalisée avec différentes pièces mobiles. Vous avez besoin d’un véritable pipeline CI/CD et d’une expérience de développement fluide pour toute votre équipe.

• Choisissez un outil serverless comme Modal si : Votre travail consiste principalement à exécuter des scripts Python à la demande, des tâches batch ou de simples API d’inférence, et que vous préférez ne pas penser du tout aux serveurs.

• Choisissez une plateforme auto-hébergée ou d’entreprise comme Ray sur K8s ou Databricks si : Vous avez une équipe MLOps dédiée, des exigences de gouvernance strictes et vous avez besoin d’un contrôle absolu sur l’ensemble de votre infrastructure.

Cette démo montre comment construire et mettre à l'échelle un copilote basé sur un LLM, offrant un contexte aux équipes qui envisagent différentes alternatives à Anyscale.

Ma conclusion sur les alternatives à Anyscale : Regardez au-delà du framework

Anyscale est une excellente plateforme pour une tâche très spécifique : mettre à l’échelle les applications Ray. Mais ce que nous avons découvert, c’est que la plupart des équipes ont des besoins bien plus larges que cela. Les meilleures alternatives à Anyscale ne sont pas simplement d’autres moyens d’exécuter Ray ; ce sont des plateformes mieux alignées avec l’objectif réel de livrer des produits d’IA concrets.

Le choix dépend vraiment de ce que vous essayez d’accomplir. Pour les équipes qui cherchent à utiliser l’IA pour le service client ou le support interne, cette décision « construire ou acheter » est cruciale. Une solution spécialisée peut vous épargner des mois de casse-tête d’ingénierie et vous apporter un meilleur résultat, plus rapidement.

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