Les 7 meilleures alternatives à Modal AI pour les développeurs en 2025

Alors, vous utilisez Modal. C’est un outil fantastique pour exécuter du code Python, des modèles de machine learning et des tâches de traitement par lots d’envergure dans le cloud sans prise de tête. Cette approche serverless du calcul par GPU est une véritable bouée de sauvetage pour les expériences rapides. Mais à mesure que votre projet prend de l’ampleur, vous pourriez commencer à remarquer quelques points, comme des coûts imprévisibles ou des limites de la plateforme, qui vous amènent à vous interroger sur les alternatives à Modal AI.

Si vous développez une application d’IA et que vous vous demandez : « Qu’est-ce qui existe d’autre ? », vous êtes au bon endroit. Nous allons examiner deux grands types d’alternatives : les plateformes qui vous aident à résoudre des problèmes commerciaux spécifiques sans avoir à plonger dans les profondeurs du DevOps, et d’autres qui vous offrent plus de puissance brute et de flexibilité pour votre code personnalisé.

Qu’est-ce que Modal AI ?

Faisons un bref récapitulatif. Modal est une plateforme serverless qui permet aux développeurs d’exécuter du code dans le cloud sans avoir à se soucier de l’infrastructure sous-jacente. Vous pouvez littéralement prendre une fonction Python, y ajouter un décorateur et l’exécuter sur du matériel très puissant (bonjour les GPU H100). Les gens l’adorent pour ses démarrages à froid quasi instantanés et une expérience de développement qui donne l’impression de travailler encore sur sa machine locale.

Il est le plus souvent utilisé pour des tâches telles que :

• Exécuter l’inférence pour les grands modèles de langage et les générateurs d’images.

• Affiner des modèles open-source sur des données personnalisées.

• Mettre à l’échelle des tâches de traitement par lots pour les exécuter sur des milliers de conteneurs à la fois.

En gros, c’est pour tout développeur qui préfère écrire du code plutôt que de s’enliser dans les configurations Kubernetes et les fichiers YAML interminables.

Pourquoi chercher des alternatives à Modal AI ?

Bien que Modal soit un champion de la simplicité, cette focalisation s’accompagne de certains compromis. À mesure que les projets mûrissent, passant d’un prototype sympa à un véritable système de production, quelques points de friction courants ont tendance à apparaître.

• Il est difficile de créer des applications complètes : Modal est une bête pour exécuter des fonctions individuelles, mais il n’a pas vraiment été conçu pour orchestrer une application complète avec un frontend, un backend et une base de données. Essayer de lier plusieurs services peut sembler un peu maladroit.

• Les coûts peuvent devenir imprévisibles : Le modèle de paiement à la seconde est parfait pour les tâches courtes et occasionnelles. Mais pour les tâches qui doivent durer un certain temps ou qui nécessitent un accès constant au GPU, ces secondes s’additionnent rapidement, et prévoir votre facture mensuelle peut devenir un vrai jeu de devinettes.

• Vous êtes prisonnier de la plateforme : La plateforme opère sa magie en utilisant du code et une infrastructure spécifiques à Modal. C’est génial pour commencer, mais cela fait de la migration de votre application vers un autre fournisseur de cloud un projet de refactorisation majeur.

• Contrôle et mise en réseau limités : Vous ne pouvez pas utiliser votre propre compte cloud (BYOC) ni déployer dans votre propre réseau privé (VPC). Pour les grandes entreprises, cela peut être un obstacle rédhibitoire en raison de la sécurité des données, de leur résidence et des règles de conformité.

• Pas de CI/CD ou de flux de travail Git intégrés : Si vous voulez un pipeline de développement approprié avec des tests automatisés et des déploiements déclenchés depuis Git, vous devez y greffer des outils externes. Cela rajoute une partie de la complexité que Modal était censé vous aider à éviter.

Nos critères pour choisir les meilleures alternatives à Modal AI

Pour que cette liste soit réellement utile, nous avons sélectionné des plateformes qui comblent directement certaines des lacunes de Modal. Nous avons examiné chacune d’entre elles sous plusieurs angles clés :

• Objectif principal : Est-elle conçue pour créer un produit d’IA spécifique (comme un agent de support), ou est-elle destinée au codage à usage général ?

• Modèle de tarification : La tarification est-elle claire et prévisible, ou vous faudra-t-il une feuille de calcul pour la comprendre ?

• Expérience développeur : Est-il facile de déployer votre code et de le maintenir en fonctionnement ?

• Évolutivité et contrôle : Peut-elle gérer un trafic de production réel et offre-t-elle des fonctionnalités avancées comme le BYOC ?

Comparaison rapide des meilleures alternatives à Modal AI

Voici un aperçu général de la façon dont nos meilleurs choix se comparent les uns aux autres.

Plateforme	Idéal pour	Modèle de tarification	Fonctionnalité clé	Support BYOC
eesel AI	Automatisation du support client par IA	Par interaction (prévisible)	Mise en service en quelques minutes, aucune infrastructure requise	Non
Northflank	Déploiement de produits d’IA full-stack	Basé sur l’utilisation	CI/CD basé sur Git et orchestration de GPU	Oui
RunPod	Calcul GPU économique	Paiement à la seconde	Place de marché de GPU à bas prix	Non
Replicate	Démos de modèles publics et API	Paiement à la seconde	Moyen le plus simple de déployer des modèles open-source	Non
Baseten	Outils ML internes et API de modèles	Basé sur l’utilisation	Constructeur d’interface utilisateur intégré pour les démos	Non
AWS SageMaker	MLOps de niveau entreprise	Basé sur l’utilisation (complexe)	Intégration et sécurité AWS approfondies	Oui
Anyscale	Entraînement distribué avec Ray	Basé sur l’utilisation	Calcul évolutif basé sur Ray	Oui

Les 7 meilleures alternatives à Modal AI en 2025

Bon, passons aux détails. Voici les plateformes qui, selon nous, méritent d’être considérées une fois que vous êtes prêt à aller au-delà de Modal.

1. eesel AI

La première est un type d’alternative différent. Si votre principale raison d’utiliser Modal était de créer une application d’IA spécifique, comme un chatbot de support client ou un agent de helpdesk interne, alors une plateforme comme eesel AI est une voie beaucoup plus directe. Au lieu de vous donner les briques de construction de bas niveau, elle vous offre une solution finie et prête pour la production.

Vous pouvez connecter eesel AI directement à votre service d’assistance (comme Zendesk ou Intercom), à vos bases de connaissances (Confluence ou Google Docs) et à vos outils de chat (Slack ou Microsoft Teams). Elle lit vos anciens tickets de support pour apprendre à automatiser le support de première ligne, à rédiger des réponses pour vos agents humains et à trier les problèmes, tout en respectant le ton de votre marque. Vous pouvez passer de l’inscription à un agent IA fonctionnel en quelques minutes, et non en quelques mois.

Pourquoi c’est une excellente alternative à la construction par vous-même sur Modal :

Vous n’avez pas besoin de parler à un commercial pour commencer ; vous pouvez configurer et lancer votre agent IA entièrement par vous-même. Avant même de le laisser parler à un vrai client, vous pouvez lancer une simulation sur des milliers de vos tickets historiques pour voir exactement comment il se serait comporté. Cela vous permet de calculer votre retour sur investissement potentiel à l’avance. De plus, vous bénéficiez d’un moteur de workflow qui vous donne un contrôle total sur les tickets que l’IA traite et les actions qu’elle peut entreprendre, que ce soit pour rechercher des informations sur une commande ou pour transmettre un problème délicat à un humain.

Une capture d'écran de la fonctionnalité de simulation d'eesel AI, un outil puissant parmi les alternatives à Modal AI pour tester les performances.

• Avantages : Mise en service en quelques minutes, aucune infrastructure à gérer, un mode de simulation puissant et une tarification claire sans frais cachés par résolution.

• Inconvénients : Centré spécifiquement sur le service client et le support interne, ce n’est donc pas une plateforme pour exécuter du code à usage général.

• Tarification : La tarification d’eesel AI est conçue pour être prévisible. Le plan Team est à 299 $/mois (239 $/mois si facturé annuellement) et couvre jusqu’à 1 000 interactions IA. Le plan Business est à 799 $/mois (639 $/mois si facturé annuellement) pour 3 000 interactions et ajoute des fonctionnalités supplémentaires comme l’entraînement sur les tickets passés et le triage assisté par IA. Ce modèle signifie que vos coûts restent stables, même si vous avez un mois chargé.

2. Northflank

Si vous avez dépassé les scripts à fonction unique et que vous avez besoin de créer un produit d’IA complet et multi-composants, Northflank est un concurrent sérieux. Contrairement à l’approche de Modal axée sur les fonctions, Northflank vous permet de déployer n’importe quel service conteneurisé, qu’il s’agisse d’une API backend, d’une interface utilisateur frontend ou d’une base de données, et de les relier tous ensemble.

Ses plus grands arguments de vente sont le pipeline CI/CD intégré basé sur Git, les environnements de prévisualisation pour chaque pull request et l’orchestration intelligente des GPU. Il prend également en charge l’apport de votre propre cloud (BYOC), vous offrant le type de contrôle d’infrastructure que Modal ne propose pas.

• Avantages : Pas de dépendance vis-à-vis d’un fournisseur, tarification claire, CI/CD intégré et conçu pour les applications full-stack.

• Inconvénients : Peut sembler un peu plus complexe que Modal si tout ce que vous voulez faire est d’exécuter un seul script.

• Tarification : Northflank fonctionne sur un modèle de paiement à l’utilisation basé sur les ressources que vous consommez. Vous êtes facturé à l’heure : le CPU coûte 0,01667 $/heure, la mémoire 0,00833 $/Go/heure, et les GPU ont leurs propres tarifs (un NVIDIA H100, par exemple, coûte 2,74 $/heure). Cela vous donne beaucoup de contrôle, mais signifie que vous devez surveiller votre utilisation pour gérer les coûts.

3. RunPod

Si la principale raison pour laquelle vous cherchez une alternative est de réduire votre facture de GPU, alors RunPod devrait être en tête de votre liste. C’est une plateforme cloud qui fournit du calcul GPU à la demande à des prix parmi les plus compétitifs que vous puissiez trouver. Elle y parvient grâce à une place de marché qui comprend à la fois des centres de données sécurisés et un « Cloud Communautaire » de machines peer-to-peer.

RunPod vous donne un contrôle plus direct sur votre environnement que Modal, en prenant en charge les images Docker personnalisées et le stockage persistant. C’est un excellent choix pour les spécialistes du ML qui ont besoin d’exécuter des notebooks Jupyter, d’affiner des modèles ou de déployer des API d’inférence sans se ruiner.

• Avantages : Coûts de GPU extrêmement bas, une vaste sélection de GPU disponibles et un contrôle total sur votre environnement d’exécution.

• Inconvénients : Nécessite une configuration manuelle un peu plus poussée que Modal et ne dispose pas de CI/CD intégré ni de support pour la création d’applications full-stack.

• Tarification : La tarification de RunPod est difficile à battre, avec une facturation à la seconde. Par exemple, un GPU NVIDIA H100 peut être trouvé pour aussi peu que 1,99 $/heure dans leur Secure Cloud. Ils proposent également des instances GPU serverless facturées à la seconde, ce qui en fait l’une des options les moins chères pour les charges de travail d’inférence en dents de scie.

4. Replicate

Replicate est conçu pour une seule chose : déployer et partager des modèles open-source via une API simple. Si vous voulez simplement mettre en ligne un nouveau modèle génératif sympa, le partager avec le monde entier ou le connecter à une autre application, Replicate est probablement le moyen le plus simple de le faire. Vous pouvez déployer des modèles populaires de sa vaste bibliothèque en quelques clics seulement.

Il partage l’amour de Modal pour la simplicité mais est hyper-focalisé sur le cas d’usage de l’inférence. Ce n’est pas le bon outil pour entraîner des modèles, exécuter des tâches par lots ou créer des applications privées de qualité production.

• Avantages : Hébergement de modèles sans configuration, facile à partager ou même à monétiser, et une fantastique bibliothèque communautaire.

• Inconvénients : Pas vraiment conçu pour les applications de production, et n’offre pas d’infrastructure privée ni de CI/CD.

• Tarification : Le modèle de tarification de Replicate est basé sur le paiement à la seconde pour l’utilisation du matériel. Un GPU Nvidia T4 coûte 0,000225 $/sec (ce qui revient à 0,81 $/h) et un Nvidia A100 coûte 0,001400 $/sec (5,04 $/h). Pour certains modèles propriétaires, ils facturent par résultat (comme par image générée), ce qui peut faciliter l’estimation des coûts.

5. Baseten

Baseten s’adresse aux équipes de machine learning qui ont besoin de servir leurs modèles en tant qu’API rapidement, en particulier pour des outils internes ou des produits en phase de démarrage. Sa fonctionnalité phare est un « constructeur d’applications » intégré qui vous permet de créer une interface utilisateur simple pour vos modèles sans toucher à une seule ligne de code frontend. Cela permet de partager très rapidement votre travail avec vos collègues et les parties prenantes.

C’est un choix fantastique pour transformer un modèle en un point de terminaison d’API prêt pour la production avec toutes les garnitures comme l’autoscaling et la journalisation, mais il n’est pas aussi flexible pour la création de backends plus complexes ou d’applications complètes.

• Avantages : Un moyen incroyablement rapide de passer d’un modèle à une API en direct, et le constructeur d’interface utilisateur intégré est parfait pour les démos.

• Inconvénients : A tendance à être plus orienté vers les outils internes et a des options limitées pour orchestrer plusieurs services.

• Tarification : La tarification de Baseten est basée sur le paiement à l’utilisation, facturé à la minute pour les machines dédiées. Les instances GPU commencent à 0,01052 $/minute pour un T4 et vont jusqu’à 0,10833 $/minute pour un H100. Ils proposent également des API pré-packagées pour les LLM populaires, qui sont facturés par million de jetons.

6. AWS SageMaker

Pour les grandes entreprises qui sont déjà entièrement investies dans l’écosystème AWS, Amazon SageMaker est le champion poids lourd. C’est une plateforme MLOps massive qui tente de tout faire dans le cycle de vie de l’apprentissage automatique, de l’étiquetage des données et de l’entraînement des modèles à leur déploiement et à leur surveillance en production.

SageMaker est profondément intégré aux autres services AWS comme IAM et VPC, ce qui lui confère les fonctionnalités de sécurité et de conformité de niveau entreprise que Modal n’a pas. Mais toute cette puissance s’accompagne d’une courbe d’apprentissage abrupte et peut être largement excessive pour les petites équipes.

• Avantages : Un écosystème puissant et mature avec des fonctionnalités de sécurité et de conformité de premier ordre.

• Inconvénients : Peut être très complexe à configurer et à gérer, et la tarification est notoirement difficile à prédire.

• Tarification : La tarification de SageMaker est une bête en soi, avec un modèle de paiement à l’utilisation qui couvre des dizaines de composants différents. Vous êtes facturé séparément pour le temps d’instance, le stockage, le traitement des données, et plus encore. Bien qu’elle soit flexible, elle fait de la prévision des coûts un véritable casse-tête, et il est facile de recevoir une facture surprise si vous n’êtes pas prudent.

7. Anyscale

Anyscale provient des créateurs de Ray, le framework open-source de référence pour le calcul distribué. Cela en fait la plateforme idéale pour les équipes qui ont besoin d’exécuter d’énormes tâches d’entraînement et d’inférence distribuées en utilisant Ray. Si vous atteignez des plafonds de performance avec des tâches sur un seul GPU sur Modal, Anyscale vous offre une voie directe pour une mise à l’échelle horizontale sur de nombreuses machines.

C’est un outil très spécialisé qui est entièrement axé sur l’écosystème Ray, il est donc vraiment préférable pour les équipes qui sont déjà engagées à utiliser Ray pour le calcul parallèle.

• Avantages : La meilleure plateforme existante pour le calcul évolutif basé sur Ray ; elle est également tolérante aux pannes.

• Inconvénients : Très spécialisée et non conçue pour être une plateforme d’application à usage général.

• Tarification : Anyscale propose une facturation basée sur l’utilisation avec des tarifs différents selon que vous utilisez leur service hébergé ou que vous déployez dans votre propre cloud (BYOC). Le calcul hébergé commence à 0,0112 $/heure pour une instance CPU uniquement et va jusqu’à 1,8603 $/heure pour un NVIDIA H100. Le modèle BYOC a des frais de plateforme plus bas, mais vous êtes toujours responsable des factures de votre fournisseur de cloud.

Cette vidéo explore certains des outils d'IA les meilleurs et les plus puissants disponibles, offrant d'autres alternatives à Modal AI pour divers besoins.

Comment choisir parmi les meilleures alternatives à Modal AI pour votre projet

Avec toutes ces options, choisir la bonne se résume vraiment à ce que vous essayez d’accomplir.

Quand choisir des alternatives à Modal AI de la couche applicative comme eesel AI

Vous voulez résoudre un problème commercial, pas gérer des serveurs. Si votre objectif final est de lancer un agent de support IA peaufiné qui fonctionne avec vos outils existants, choisir une plateforme comme eesel AI vous fera économiser des mois d’efforts de développement. Vous pouvez passer votre temps à vous concentrer sur l’expérience client au lieu de la pile technologique sous-jacente.

Quand choisir des alternatives à Modal AI de la couche infrastructure

Vous devez exécuter du code personnalisé ou avoir des exigences uniques. Si vous développez un tout nouveau modèle de ML, avez besoin d’un contrôle total sur votre environnement de conteneurs, ou voulez créer une application full-stack à partir de zéro, alors une plateforme comme Northflank ou RunPod vous donnera la puissance et la flexibilité dont vous avez besoin.

Des briques de construction aux solutions d’entreprise

Modal a fait un excellent travail en montrant au monde que les développeurs aiment les outils qui cachent les parties désordonnées de l’infrastructure. Mais la prochaine étape de cette évolution consiste à cacher la logique applicative elle-même. Alors que des plateformes comme Modal vous donnent les briques LEGO, des solutions comme eesel AI vous donnent le vaisseau spatial entièrement construit.

Pour la plupart des équipes, l’objectif n’est pas seulement d’exécuter du code dans le cloud, c’est d’obtenir un résultat commercial spécifique. Si ce résultat est un support client plus intelligent, plus rapide et plus utile, alors tout construire à partir de zéro sur une plateforme de développement, c’est prendre le chemin le plus long. L’alternative plus intelligente est d’utiliser une solution qui a déjà résolu ce problème pour vous.

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