Les 7 meilleures alternatives à Baseten pour le déploiement de modèles IA/ML en 2025

Faire sortir votre modèle d'IA de son confortable notebook Jupyter pour le déployer dans un environnement de production réel, c'est là que les choses sérieuses commencent. C'est la partie du projet qui peut rapidement devenir un casse-tête de gestion de serveurs, de démêlage de dépendances et de prières pour que votre configuration de mise à l'échelle tienne le coup.

Des plateformes comme Baseten ont vu le jour pour rendre tout ce processus moins pénible. Mais soyons honnêtes, leur solution n'est pas parfaite pour tout le monde. De nombreuses équipes se mettent à chercher des alternatives à Baseten parce qu'elles sont confrontées à des coûts élevés, ont besoin de plus de contrôle sur leur stack, ou recherchent des fonctionnalités spécifiques que Baseten n'offre tout simplement pas.

Ce guide vous fournira une comparaison directe et pratique des meilleures alternatives à Baseten disponibles en 2025, afin que vous puissiez choisir le bon outil pour votre projet sans vous prendre la tête.

Et bien que ces plateformes soient fantastiques pour les ingénieurs ML qui construisent des infrastructures personnalisées, il est bon de rappeler que de nombreuses équipes (en particulier dans le support client) peuvent obtenir une automatisation par l'IA incroyable sans jamais toucher à ce niveau de complexité. Nous y reviendrons plus tard.

Qu'est-ce que Baseten ?

Baseten est une plateforme conçue pour aider les équipes à servir, surveiller et mettre à jour rapidement leurs modèles d'apprentissage automatique. Sa grande promesse est de raccourcir le chemin entre un modèle entraîné et une API en production que les gens peuvent réellement utiliser.

Elle est connue pour son framework de packaging Truss, qui aide à maintenir la cohérence des déploiements, et ses composants d'interface utilisateur simples pour créer des frontends basiques. C'est un choix décent pour les développeurs et les petites équipes qui veulent passer en production sans embaucher une équipe DevOps dédiée.

Alors pourquoi tout le monde cherche-t-il une alternative ? Cela se résume généralement à quelques frustrations familières :

• Factures surprises : La tarification basée sur l'utilisation des ressources de calcul peut vite devenir incontrôlable, surtout lorsque le trafic commence à augmenter.

• Se sentir à l'étroit : L'environnement géré de Baseten peut sembler un peu restrictif si vous avez besoin d'installer des dépendances personnalisées ou d'exécuter des services qui ne sont pas écrits en Python.

• Manque de contrôle : Parfois, vous voulez simplement auto-héberger ou obtenir des intégrations plus profondes avec vos pipelines CI/CD existants, ce qui peut être difficile à demander sur une plateforme entièrement gérée.

Comment nous avons choisi les meilleures alternatives à Baseten

Ce n'est pas juste une liste que nous avons dressée au hasard. Nous avons choisi ces plateformes en fonction de ce qui compte vraiment lorsque vous essayez de lancer un modèle aujourd'hui.

Voici ce que nous avons recherché :

• Vitesse et mise à l'échelle : À quelle vitesse peut-elle traiter les requêtes (pensez à la vitesse d'inférence et à ces redoutables démarrages à froid) ? Et comment gère-t-elle un afflux soudain de trafic ?

• Expérience développeur : Est-ce une galère de mettre un modèle en production ? Permet-elle d'apporter vos propres conteneurs personnalisés pour plus de flexibilité, et s'intègre-t-elle bien avec des outils standards comme Git ?

• Coût : La tarification est-elle claire et prévisible ? Vous ne devriez pas avoir besoin d'un doctorat en tableurs pour comprendre ce que sera votre facture.

• Le bon outil pour le bon travail : La plateforme est-elle conçue pour des démos rapides, des workflows de production intensifs ou des applications d'entreprise massives ?

Comparaison rapide des meilleures alternatives à Baseten

Voici un tableau simple pour vous donner une vue d'ensemble avant de nous plonger dans les détails.

Plateforme	Idéal pour	Modèle de tarification	Fonctionnalité clé	Contrôle de l'exécution
Runpod	Calcul GPU flexible et économique	Paiement à l'utilisation (par heure/sec)	GPU Cloud sécurisé et communautaire	Élevé (Apportez votre propre conteneur)
Modal	Workflows Python sans serveur	Paiement à l'utilisation (temps de calcul)	Infrastructure native Python	Moyen (environnements Python)
Northflank	Applications IA de production avec contrôle DevOps	Conteneurs basés sur l'utilisation	CI/CD basé sur Git et support full-stack	Élevé (Apportez votre propre image Docker)
Replicate	Démos de modèles génératifs publics	Paiement à l'utilisation (par seconde)	API simple pour les modèles communautaires	Faible (Utilise le packaging Cog)
Hugging Face	Développement open-source communautaire	Par paliers (Gratuit, Pro, Entreprise)	Points de terminaison d'inférence et Hub de modèles	Moyen (Points de terminaison gérés)
AWS SageMaker	MLOps d'entreprise sur AWS	Paiement à l'utilisation (complexe)	Outils de cycle de vie ML de bout en bout	Élevé (Intégration profonde avec AWS)
Google Vertex AI	Intégration avec l'écosystème Google Cloud	Paiement à l'utilisation (complexe)	Accès à Gemini et au Model Garden	Élevé (Intégration profonde avec GCP)

Les 7 meilleures alternatives à Baseten pour votre stack IA/ML en 2025

Bon, entrons dans le vif du sujet. Voici les meilleures plateformes qui donnent du fil à retordre à Baseten.

1. Runpod

Runpod a pour objectif de vous fournir une puissance de calcul GPU abordable et évolutive sans fioritures. C'est moins une plateforme entièrement gérée qui vous tient la main et plus un fournisseur d'infrastructure qui vous donne la puissance brute et la liberté de construire ce que vous voulez.

Avantages :

• GPU bon marché : Runpod propose certains des meilleurs prix de GPU que vous trouverez, surtout si vous explorez ses options de Community Cloud.

• Contrôle total : Vous pouvez apporter votre propre conteneur (BYOC), ce qui signifie que vous avez un contrôle total sur votre environnement, vos bibliothèques et vos dépendances.

• Mise à l'échelle jusqu'à zéro : Son option sans serveur est idéale pour les charges de travail qui ne tournent pas en permanence, vous faisant économiser de l'argent pendant les périodes creuses.

Inconvénients :

• Plus de travail manuel : Vous aurez besoin de plus de compétences techniques pour la configuration et la gestion par rapport à Baseten. Vous êtes définitivement plus proche du matériel ici.

• Manque d'extras MLOps : Il ne dispose pas des fonctionnalités sophistiquées de gouvernance, de surveillance ou de MLOps de bout en bout que vous verriez sur des plateformes plus axées sur l'entreprise.

Tarifs :

Runpod est un service de paiement à l'utilisation. Vous pouvez louer des instances GPU à l'heure ou utiliser leur calcul sans serveur, qui vous facture à la seconde.

Type de calcul	Exemple de GPU	Prix (Cloud sécurisé)
Pods GPU	RTX A6000 (48 Go)	~0,33 $/h
Pods GPU	A100 (80 Go)	~1,19 $/h
Pods GPU	H100 (80 Go)	~1,99 $/h
Sans serveur	L40S (48 Go)	~0,00053 $/s

Pour qui :

Les développeurs et les chercheurs qui sont à l'aise dans un environnement Docker et qui veulent obtenir les meilleures performances pour leur argent.

2. Modal

Modal a une façon unique et, honnêtement, assez magique de faire les choses. Il donne l'impression que déployer du code Python complexe revient à simplement importer une autre bibliothèque. Vous définissez votre infrastructure directement dans votre script Python avec des décorateurs, et Modal s'occupe des parties fastidieuses comme le packaging, la mise à l'échelle et le service.

Avantages :

• Expérience développeur incroyable : Si vous vivez et respirez Python, Modal est tout simplement parfait. Pas de YAML, pas de Dockerfiles, juste du Python.

• Super rapide : Il prétend avoir des démarrages à froid de moins d'une seconde et peut lancer des milliers de conteneurs quasi instantanément.

• Rentable : Vous ne payez que pour le temps de calcul exact que vous utilisez, ce qui est idéal pour les tâches qui s'exécutent par courtes rafales ou de manière peu fréquente.

Inconvénients :

• Uniquement Python : Sa plus grande force est aussi sa plus grande faiblesse. Si des parties de votre application ne sont pas en Python (comme un frontend en Node.js), vous devrez les héberger ailleurs.

• Moins de contrôle direct : Vous jouez dans le bac à sable Python de Modal, vous n'avez donc pas le même contrôle fin sur les conteneurs qu'avec Runpod ou Northflank.

Tarifs :

Modal a un niveau gratuit assez solide, puis c'est du paiement à l'utilisation.

Forfait	Prix	Inclus
Starter	0 $/mois	30 $ de crédits de calcul gratuits par mois.
Team	250 $/mois + calcul	100 $ de crédits de calcul gratuits, postes illimités, concurrence plus élevée.
Enterprise	Personnalisé	Remises sur volume, support privé, fonctionnalités de sécurité avancées.

Les tâches GPU sont facturées à la seconde, avec un Nvidia A10G coûtant environ 0,000306 $/s et un H100 à 0,001097 $/s.

Pour qui :

Les ingénieurs ML et les data scientists qui veulent déployer des fonctions Python, des tâches batch ou des API sans jamais avoir à penser aux serveurs.

3. Northflank

Northflank comprend que vous ne déployez pas seulement un modèle ; vous construisez un produit entier. Il combine la facilité d'une Plateforme en tant que Service (PaaS) avec la puissance des conteneurs, le support GPU et un véritable workflow CI/CD.

Avantages :

• Convivial pour le full-stack : Vous pouvez déployer votre frontend, votre backend, vos bases de données et vos tâches cron au même endroit que vos modèles d'IA.

• Véritable contrôle DevOps : Il offre un workflow basé sur Git, crée des environnements de prévisualisation pour vos pull requests et vous permet d'apporter votre propre image Docker pour un contrôle total.

• Tarification claire : La tarification basée sur l'utilisation est facile à comprendre et à prévoir, et elle est accompagnée de solides fonctionnalités de sécurité comme la conformité SOC 2.

Inconvénients :

• Une petite courbe d'apprentissage : Parce qu'il en fait plus, il peut y avoir un peu plus à apprendre au début par rapport à une plateforme plus simple, axée uniquement sur les modèles.

• Pas un optimiseur spécialisé : C'est une plateforme de déploiement à usage général, elle n'offre donc pas d'optimisations intégrées pour des architectures de modèles spécifiques.

Tarifs :

Northflank a un modèle de paiement à l'utilisation basé sur les ressources que vous utilisez, avec un niveau gratuit pour essayer. Vous payez pour l'utilisation du CPU, de la mémoire et du GPU à l'heure ou au mois.

Ressource	Prix
CPU	0,01667 $/vCPU/heure
Mémoire	0,00833 $/Go/heure
GPU NVIDIA H100	2,74 $/heure
GPU NVIDIA B200	5,87 $/heure

Pour qui :

Les équipes qui construisent de vrais produits d'IA prêts pour la production et qui ont besoin d'un workflow DevOps moderne, de capacités full-stack et d'un CI/CD solide.

4. Replicate

Replicate est devenu l'endroit incontournable pour exécuter et partager des modèles d'IA publics, en particulier tout ce qui est génératif (pensez images, vidéo et audio). Il rend la transformation d'un modèle open-source populaire en une API de production presque ridiculement simple.

Avantages :

• Super facile à démarrer : Vous pouvez exécuter des milliers de modèles communautaires avec un simple appel d'API, aucune configuration requise.

• Bibliothèque de modèles géante : Il dispose d'une communauté immense et active qui ajoute et met à jour constamment les derniers et meilleurs modèles open-source.

• Ne payez que ce que vous utilisez : C'est sans serveur et se met à l'échelle jusqu'à zéro automatiquement, vous n'êtes donc facturé que pour le temps exact où votre modèle est en cours d'exécution.

Inconvénients :

• Pas pour les projets privés : Il est conçu pour les modèles publics. Si vous essayez de déployer un modèle propriétaire et critique pour votre entreprise, ce n'est pas le bon endroit.

• Léger sur les fonctionnalités d'entreprise : Vous ne trouverez pas ici de CI/CD avancé, de contrôles de sécurité stricts ou de support dédié.

Tarifs :

Replicate est purement en paiement à l'utilisation, facturé à la seconde pour le GPU dont votre modèle a besoin. Cela peut devenir cher pour les applications à fort trafic, mais c'est parfait pour les expériences et les démos.

Matériel	Prix par seconde
CPU	0,000100 $
GPU Nvidia T4	0,000225 $
GPU Nvidia L40S	0,000975 $
GPU Nvidia A100 (80 Go)	0,001400 $

Pour qui :

Les développeurs, artistes et chercheurs qui veulent rapidement jouer avec, créer des démos ou intégrer des modèles d'IA générative publics dans leurs applications.

5. Hugging Face

Hugging Face est en quelque sorte le GitHub de l'IA. C'est le hub central où tout le monde collabore sur les modèles, les ensembles de données et les applications. Leur produit Inference Endpoints est un moyen géré de prendre n'importe quel modèle du Hub et de le déployer en tant qu'API de production.

Avantages :

• Accès à tout : Vous avez un accès direct à plus d'un million de modèles et d'ensembles de données open-source. C'est une ressource incroyable.

• Déploiement simple : Passer d'un modèle du Hub à un point de terminaison en production ne prend que quelques clics.

• Communauté incroyable : La documentation, les tutoriels et le support de la communauté sont de premier ordre.

Inconvénients :

• Peut devenir cher : Les ressources communautaires sont gratuites, mais faire tourner un point de terminaison d'inférence dédié sur un GPU peut coûter plus cher que de simplement en louer un auprès d'un fournisseur comme Runpod.

• Pas une plateforme full-stack : Elle se concentre sur les modèles, pas sur le déploiement d'applications entières ou la gestion des besoins complexes de gouvernance des grandes entreprises.

Tarifs :

Hugging Face propose des forfaits pour les organisations et une tarification à l'utilisation pour le calcul.

Forfait/Service	Prix	Détails
Compte Pro	9 $/mois	Un coup de pouce pour votre compte personnel.
Team	20 $/utilisateur/mois	Pour les équipes en croissance, inclut le SSO et les journaux d'audit.
Matériel Spaces	De 0 $/h (CPU) à 4,50 $/h (H100)	Matériel à la demande pour héberger des démos.
Points de terminaison d'inférence	De 0,50 $/h (T4) à 4,50 $/h (H100)	Infrastructure dédiée et à mise à l'échelle automatique pour la production.

Pour qui :

Les chercheurs en IA et les développeurs qui sont à fond dans l'écosystème open-source et qui veulent un moyen facile de déployer des modèles directement depuis le Hub de Hugging Face.

6. AWS SageMaker

SageMaker est la bête de plateforme MLOps d'Amazon. C'est une solution massive de bout en bout pour tout, de l'étiquetage des données et de l'entraînement au déploiement et à la surveillance, le tout étroitement intégré au reste de l'univers tentaculaire d'AWS.

Avantages :

• Prêt pour l'entreprise : Il est bourré de fonctionnalités pour la gouvernance, la sécurité et la conformité, ce qui en fait un choix sûr pour les grandes entreprises réglementées.

• Automatisation sérieuse : Ses outils MLOps sont conçus pour gérer des centaines, voire des milliers de modèles à grande échelle.

• Intégration profonde avec AWS : Si votre entreprise fonctionne déjà sur AWS, il se connecte parfaitement avec des services comme S3, IAM et Redshift.

Inconvénients :

• Extrêmement complexe : La courbe d'apprentissage est abrupte, et rien que de comprendre quelles de ses innombrables fonctionnalités vous avez besoin peut être un travail à plein temps.

• Tarification confuse : La tarification d'AWS est notoirement difficile à prévoir. SageMaker vous facture des dizaines de choses différentes, rendant presque impossible d'estimer vos coûts.

Tarifs :

SageMaker utilise un modèle complexe de paiement à l'utilisation où vous êtes facturé séparément pour les heures de notebook, les heures d'entraînement, les heures d'inférence, le stockage, et plus encore. Par exemple, une instance d'inférence "ml.g5.xlarge" coûte environ 1,43 $/heure. Vous payez pour ce que vous utilisez, mais bonne chance pour déterminer ce que vous utiliserez réellement.

Pour qui :

Les grandes entreprises avec des équipes MLOps dédiées et un engagement profond envers l'écosystème AWS. Pour presque tout le monde, c'est totalement excessif.

7. Google Vertex AI

Vertex AI est la réponse de Google Cloud à SageMaker. C'est une plateforme d'IA unifiée qui vous donne accès aux propres modèles de premier plan de Google (comme Gemini), aux outils AutoML, et à toute l'infrastructure pour l'entraînement et le déploiement de modèles personnalisés.

Avantages :

• Accès aux modèles de Google : Vous pouvez facilement utiliser des modèles puissants comme Gemini et Imagen sans quitter la plateforme.

• Plateforme tout-en-un : Elle vous offre un seul endroit pour gérer à la fois les modèles pré-entraînés et personnalisés, ce qui peut simplifier votre workflow.

• Solides outils MLOps : Comme SageMaker, elle dispose de toute une suite d'outils pour automatiser le cycle de vie de l'apprentissage automatique.

Inconvénients :

• Dépendance à GCP : Elle est vraiment conçue pour les équipes qui sont déjà engagées dans la Google Cloud Platform.

• Tarification complexe : Tout comme AWS, sa tarification à l'utilisation est répartie sur un tas de services différents, ce qui peut être pénible à suivre.

Tarifs :

Vertex AI offre aux nouveaux clients un crédit gratuit de 300 $, puis passe à un modèle de paiement à l'utilisation. Par exemple, entraîner un modèle personnalisé sur une machine "n1-standard-4" coûte environ 0,22 $/heure, tandis que l'exécution de prédictions sur cette même machine est d'environ 0,219 $/heure. L'ajout d'un GPU "NVIDIA_TESLA_T4" pour l'entraînement coûte 0,40 $/heure supplémentaires. Les prix varient beaucoup selon la région et le type de machine.

Pour qui :

Les entreprises et les développeurs qui construisent sur GCP et veulent utiliser les puissants modèles d'IA et l'infrastructure évolutive de Google.

Comment choisir la bonne alternative à Baseten pour vous

D'accord, c'était beaucoup d'informations. Alors, comment en choisir une ? Tout dépend vraiment de ce dont vous et votre équipe avez le plus besoin.

Quelle est votre principale priorité : Coût, contrôle ou commodité ?

• Pour le temps de GPU le moins cher possible, et si vous n'avez pas peur de mettre les mains dans le cambouis, jetez un œil à Runpod.

• Pour un contrôle maximal, un workflow DevOps complet et du CI/CD, Northflank est votre meilleur choix.

• Pour l'expérience la plus pratique, du type "ça marche tout seul", pour les développeurs Python, vous ne pouvez pas battre Modal.

Déployez-vous juste un modèle ou un produit complet ?

Si vous construisez une application entière avec un frontend, un backend et une base de données, une plateforme comme Northflank est conçue exactement pour cela. Si vous avez juste besoin d'une seule API de modèle et rien d'autre, l'une des autres options pourrait être un choix plus simple.

Quelle quantité d'infrastructure voulez-vous réellement gérer ?

Si la réponse est "le moins possible humainement", alors Modal et Replicate sont vos amis. Si vous voulez un contrôle total au niveau du conteneur pour tout ajuster, Runpod et Northflank vous conviendront parfaitement.

Êtes-vous déjà lié à un écosystème ?

Si toute votre entreprise fonctionne sur AWS ou GCP, les intégrations profondes de SageMaker ou Vertex AI peuvent être un grand avantage, même avec leur complexité.

Mais êtes-vous sûr d'avoir même besoin d'une plateforme de déploiement de modèles ?

Voici peut-être la question la plus importante de toutes. Les plateformes comme Baseten et ses alternatives sont conçues pour les développeurs qui gèrent l' infrastructure IA. Ce travail est souvent lent, coûteux et complètement inutile si votre véritable objectif est de résoudre un problème métier, comme réduire le nombre de tickets de support client.

Pour une tâche comme le support client, vous n'avez pas besoin de déployer un modèle ; vous avez besoin de résoudre des tickets. C'est là qu'une plateforme d'IA spécialisée et en libre-service change tout.

C'est exactement ce que fait un outil comme eesel AI. C'est une plateforme d'agent IA qui se connecte directement aux outils que votre équipe de support utilise déjà, comme Zendesk, Intercom, et vos bases de connaissances.

• Soyez opérationnel en quelques minutes, pas en quelques mois. Vous pouvez oublier les sprints d'ingénierie. Avec des intégrations en un clic et une configuration véritablement en libre-service, vous pouvez faire fonctionner eesel AI à votre rythme, sans jamais avoir à parler à un commercial.

• Testez sans aucun risque. eesel AI dispose d'un puissant mode de simulation qui vous montre précisément comment l'IA aurait traité des milliers de vos tickets passés avant même qu'elle n'interagisse avec un client réel. Cela élimine toute part de devinette.

Un aperçu de la fonctionnalité de simulation d'eesel AI, qui permet aux équipes de tester les performances d'automatisation sur des données historiques avant le lancement, offrant un moyen sans risque d'évaluer les alternatives à Baseten pour l'automatisation des processus métier.

• Obtenez un contrôle total sans écrire de code. Vous disposez de contrôles précis pour décider exactement quels tickets automatiser et d'un éditeur de prompts facile à utiliser pour façonner la personnalité et les actions de l'IA. Elle peut extraire des connaissances de sources comme Google Docs et Confluence.

• Une tarification qui a du sens. La tarification d'eesel AI est basée sur un nombre défini d'interactions IA, et non sur des heures de calcul confuses ou des frais par résolution. Vos coûts sont toujours prévisibles, vous n'êtes donc jamais pénalisé pour votre succès.

Dernières réflexions

Le monde du déploiement de l'IA regorge d'excellentes alternatives à Baseten, chacune conçue pour un type de travail différent. Que vous ayez besoin de la puissance GPU brute et bon marché de Runpod, de l'expérience Python fluide de Modal, ou d'un géant d'entreprise comme AWS SageMaker, il existe un outil pour vous.

Le bon choix dépend des compétences de votre équipe, de votre budget et de ce que vous essayez de construire en fin de compte.

Mais si votre objectif est de fournir un support client fantastique avec l'IA, vous n'avez pas besoin de devenir un expert en MLOps. Vous avez juste besoin d'une solution qui comprend le workflow de votre équipe dès le premier jour.

Commencez votre essai gratuit d'eesel AI et voyez par vous-même à quelle vitesse vous pouvez automatiser votre support de première ligne.