Les 6 meilleures alternatives à l’IA modulaire pour différents besoins en 2025

Ça discute beaucoup autour de Modular AI, et c’est bien normal. Ils s’attaquent au défi colossal de reconstruire toute la pile logicielle de l’IA pour concurrencer l’écosystème CUDA de NVIDIA. C’est un exploit d’ingénierie vraiment impressionnant pour quiconque travaille au cœur du développement de l’IA.

Mais soyons réalistes : la « meilleure » plateforme d’IA est une sorte de mythe. Tout dépend de ce que vous essayez réellement de faire. Êtes-vous un programmeur système cherchant à construire le prochain modèle fondamental à partir de zéro, ou essayez-vous d’utiliser l’IA pour résoudre un problème commercial qui vous saute aux yeux maintenant ?

C’est exactement la raison pour laquelle j’ai élaboré cette liste. Nous allons passer en revue les meilleures alternatives à Modular AI et d’autres plateformes d’IA puissantes disponibles en 2025. Chacune est conçue pour une tâche différente, de l’infrastructure brute qui donne aux développeurs un contrôle total, aux solutions prêtes à l’emploi qui peuvent apporter une réelle valeur commerciale en quelques minutes.

Qu’est-ce que Modular AI ?

Avant de nous plonger dans les alternatives, mettons-nous rapidement d’accord sur ce qu’est réellement Modular AI. En résumé, Modular construit une nouvelle fondation pour le développement de l’IA qui n’est liée à aucun matériel spécifique.

Elle se compose de plusieurs éléments clés :

• Mojo : Un nouveau langage de programmation qui vise à vous offrir la syntaxe simple de Python avec les performances de langages plus robustes comme C++ ou Rust.

• MAX Platform : Un moteur d’IA unifié conçu pour exécuter des modèles entraînés (inférence) de manière incroyablement rapide et efficace.

• L’objectif : La grande ambition de Modular est de libérer le monde de l’IA de sa dépendance vis-à-vis du matériel et des logiciels d’une seule entreprise, à savoir CUDA de NVIDIA. L’idée est d'écrire votre code une seule fois et de le faire tourner à des performances optimales sur n’importe quel GPU ou puce d’IA, que ce soit de NVIDIA, AMD ou un autre acteur.

Il s’agit d’un projet énorme destiné aux chercheurs en IA, aux programmeurs système et aux ingénieurs MLOps, c’est-à-dire ceux qui ont besoin de mettre les mains dans le cambouis des systèmes d’IA.

Cette vidéo offre un premier aperçu de Mojo, l'un des composants essentiels de la plateforme de Modular AI et une alternative rapide à Python.

Comment j’ai choisi ces alternatives

Comparer d’autres plateformes à Modular n’est pas simple car elle opère à un niveau si profond et fondamental de la pile d’IA. Ainsi, au lieu d’essayer de trouver des copies conformes, j’ai évalué les plateformes en fonction de ce qu’elles vous aident à accomplir.

Voici ce que j’ai pris en compte pour chacune d’entre elles :

• Cas d’utilisation principal : Quel problème est-elle vraiment conçue pour résoudre ? Est-ce pour entraîner des modèles, les exécuter, gérer l’ensemble du processus de machine learning (MLOps) ou automatiser une fonction métier ?

• Public cible : À qui s’adresse-t-elle ? Chercheurs en IA, data scientists, ingénieurs DevOps ou équipes commerciales qui ne sauraient pas par où commencer avec le code ?

• Facilité de mise en œuvre : Est-ce un casse-tête de démarrer et de voir un réel retour sur le temps investi ?

• Facteur de différenciation clé : Quel est son ingrédient secret ? Est-ce qu’elle fonctionne sur n’importe quel matériel, son constructeur sans code, ou simplement sa simplicité d’installation ridicule ?

Un comparatif rapide des meilleures alternatives

Voici un tableau récapitulatif pour voir comment ces outils se comparent les uns aux autres avant d’entrer dans les détails.

Caractéristique	eesel AI	Vertex AI	RunPod	Together AI	OctoAI	NVIDIA Triton
Cas d’utilisation principal	Automatisation du service client et de l’ITSM	MLOps de bout en bout	Infrastructure cloud de GPU	Inférence de modèles open source	Plateforme d’inférence pour l’IA générative	Service d’inférence
Public cible	Équipes de support et informatiques	Data scientists, MLOps	Développeurs, chercheurs	Développeurs	Développeurs d’entreprise	Ingénieurs MLOps
Facilité d’utilisation	Radicalement libre-service	Nécessite une expertise	Axé sur les développeurs	Basé sur une API	Nécessite une expertise	Nécessite une expertise
Facteur de différenciation clé	Mise en service en quelques minutes, s’entraîne sur les tickets passés	Suite entièrement gérée de Google Cloud	Location de GPU à bas coût	Modèles open source optimisés	Acquis par NVIDIA	Haute performance, multi-framework
Modèle de tarification	Forfaits par paliers (pas par résolution)	Paiement à l’utilisation	Location de GPU à l’heure	Par jeton	Entreprise	Open source (gratuit)

Les 6 meilleures alternatives à Modular AI pour les développeurs et les entreprises

Cette liste couvre un large éventail, des outils qui vous permettent de relever des défis commerciaux sans écrire une seule ligne de code aux infrastructures pures qui donnent aux développeurs tout le contrôle qu’ils pourraient souhaiter.

1. eesel AI

Alors que Modular se concentre sur la construction du moteur de l’IA, eesel AI vous fournit un produit fini prêt à résoudre un problème très spécifique et à haute valeur ajoutée : l’automatisation du service client et du support interne. Au lieu de vous demander d’écrire du code de bas niveau, eesel AI se connecte directement à vos centres d’assistance existants (comme Zendesk ou Freshdesk) et à vos bases de connaissances (comme Confluence, Google Docs, et même vos anciens tickets) pour commencer à automatiser le support immédiatement.

Un aperçu du tableau de bord d'eesel AI, montrant comment il s'intègre avec divers centres d'assistance et bases de connaissances pour automatiser le support. Parmi les alternatives à Modular AI, cette plateforme se concentre sur une application immédiate.::

• Avantages :

  • Mise en service en quelques minutes, pas en quelques mois : C’est véritablement en libre-service. Vous pouvez connecter votre centre d’assistance, entraîner l’IA et déployer un agent sans jamais avoir besoin de parler à un commercial.

  • S’intègre parfaitement : Elle s’intègre aux outils que vous utilisez déjà, vous n’avez donc pas à revoir complètement vos flux de travail actuels.

  • S’entraîne sur vos données réelles : Elle apprend à partir de milliers de vos conversations et tickets de support passés pour correspondre automatiquement au ton de votre marque et résoudre les problèmes avec précision dès le premier jour.

  • Vous gardez le contrôle : L’éditeur de prompts et les actions personnalisées vous permettent de définir des règles claires sur ce que l’IA doit et ne doit pas faire, garantissant qu’elle reste fidèle à votre marque et sait quand transmettre un problème délicat à un humain.

• Inconvénients :

  • Ce n’est pas un outil pour construire vos propres modèles d’IA à partir de zéro.

  • Elle est hyper-focalisée sur les cas d’utilisation du service client, de l'ITSM et du help desk interne.

• Tarifs : eesel AI propose des forfaits par paliers transparents qui ne facturent pas par ticket résolu, de sorte que votre facture n’augmentera pas soudainement pendant un mois chargé.

  • Forfait Team : 239 $/mois (facturation annuelle) pour un maximum de 1 000 interactions IA.

  • Forfait Business : 639 $/mois (facturation annuelle) pour un maximum de 3 000 interactions IA, plus des fonctionnalités avancées comme l’entraînement sur les tickets passés et les actions IA.

  • Forfait Personnalisé : Pour des interactions illimitées et d’autres besoins d’entreprise.

• Pourquoi cette plateforme est sur la liste : C’est pour les équipes qui veulent les avantages de l’IA générative sans le casse-tête monumental de l’ingénierie. Si votre objectif est de réduire le volume de tickets ou d’aider vos agents de support à travailler plus efficacement, eesel AI est un moyen beaucoup plus rapide et direct d’y parvenir que de construire une solution personnalisée sur une plateforme de bas niveau.

Ce flux de travail illustre le processus de mise en œuvre simple et en libre-service d'eesel AI, une caractéristique clé pour les entreprises qui envisagent des alternatives à Modular AI pour un déploiement rapide.::

2. Google Vertex AI

Vertex AI est la plateforme massive et unifiée de Google pour l’ensemble du cycle de vie du machine learning. Elle vous offre des outils pour tout, de la préparation des données et de la construction de modèles à l’entraînement, au déploiement et à la surveillance. D’une certaine manière, elle concurrence la vision de Modular d’une pile complète, mais elle vous maintient fermement dans l’univers de Google Cloud.

• Avantages :

  • Une suite massive d’outils couvrant chaque étape du flux de travail ML.

  • Fonctionne bien avec d’autres services Google Cloud comme BigQuery et Cloud Storage.

  • Offre une infrastructure évolutive pour l’entraînement et le service de très grands modèles.

• Inconvénients :

  • Elle vous enferme pratiquement dans l’écosystème Google Cloud.

  • Le grand nombre de fonctionnalités peut être écrasant, surtout pour les petites équipes.

  • La tarification est réputée pour sa complexité et peut être incroyablement difficile à prévoir.

• Tarifs : Vertex AI utilise un modèle de paiement à l’utilisation où vous êtes facturé pour l’usage de dizaines de services différents. Par exemple, générer du texte avec un modèle coûte une fraction de centime par 1 000 caractères, tandis que l’entraînement d’un modèle personnalisé sur une machine spécifique coûte environ 0,22 $ de l’heure, plus des frais supplémentaires pour les GPU que vous utilisez. Ce niveau de détail rend la prévision de vos coûts très difficile.

• Pourquoi cette plateforme est sur la liste : Pour les équipes déjà bien immergées dans Google Cloud, c’est l’une des alternatives à Modular AI les plus matures et complètes si vous avez besoin d’une plateforme MLOps entièrement gérée.

3. RunPod

RunPod est une plateforme cloud qui vous donne accès à des instances GPU à la demande sans le choc des prix des grands fournisseurs de cloud. Elle s’adresse aux développeurs qui ont besoin de déployer et de mettre à l’échelle des charges de travail d’IA avec un budget limité. Vous pouvez la considérer comme une alternative à la couche d’infrastructure brute sur laquelle une plateforme comme Modular pourrait s’appuyer.

• Avantages :

  • Bien moins cher pour la puissance de calcul GPU qu’AWS, GCP ou Azure.

  • Une sélection massive de GPU NVIDIA, des cartes grand public comme la RTX 4090 aux monstres de data center comme la H100.

  • Dispose d’une option sans serveur (Serverless) pour l’inférence, ce qui simplifie le déploiement pour les charges de travail qui arrivent par à-coups.

• Inconvénients :

  • C’est plus un fournisseur d’infrastructure qu’une plateforme tout-en-un.

  • Vous aurez besoin de solides compétences en DevOps et MLOps pour tout gérer vous-même.

• Tarifs : La tarification de RunPod est facturée à l’heure en fonction du GPU que vous choisissez, et les tarifs sont excellents. Par exemple, vous pouvez louer une NVIDIA RTX A6000 pour aussi peu que 0,79 $/heure. Leur option Serverless facture à la seconde, avec des tarifs comme 0,00076 $/seconde pour un GPU A100.

• Pourquoi cette plateforme est sur la liste : C’est un excellent choix pour les développeurs et les startups qui ont besoin de puissance GPU brute et abordable pour entraîner ou exécuter des modèles et qui ne craignent pas de gérer eux-mêmes la pile logicielle.

4. Together AI

Together AI offre une plateforme cloud ultra-rapide spécialement conçue pour exécuter, affiner (fine-tuning) et entraîner des modèles d’IA générative open source. Elle fournit une API simple pour l’inférence qui est souvent plus rapide et moins chère que d’essayer d’héberger les modèles par vous-même.

• Avantages :

  • Hautement optimisée pour les meilleurs modèles open source comme Llama 3.1 et Mixtral.

  • Une API simple et conviviale pour les développeurs, compatible avec les standards d’OpenAI.

  • Offre souvent de meilleures performances et des coûts d’inférence inférieurs par rapport à d’autres fournisseurs.

• Inconvénients :

  • Principalement axée sur le service de modèles existants, pas sur la construction de nouvelles architectures de modèles à partir de zéro.

  • Vous avez moins de contrôle direct sur le matériel par rapport à une plateforme comme RunPod.

• Tarifs : Together AI utilise un modèle de paiement par jeton (token). Par exemple, exécuter Llama 3.1 70B Instruct Turbo coûte 0,88 $ par million de jetons. Le fine-tuning est également tarifé par jeton, ce qui maintient la prévisibilité.

• Pourquoi cette plateforme est sur la liste : C’est une excellente option pour les développeurs qui veulent exploiter les meilleurs modèles open source via une API simple et performante et éviter les maux de tête liés à l’infrastructure.

5. OctoAI

OctoAI, qui a été récemment acquise par NVIDIA, offrait un service haute performance pour exécuter, affiner et mettre à l’échelle des modèles d’IA générative. Elle a été construite par les créateurs originaux d’Apache TVM, un compilateur de machine learning open source populaire, donc l’ingénierie derrière était de premier ordre.

• Avantages :

  • Conçue pour une inférence rapide et à haut volume à grande échelle.

  • Mettait un fort accent sur les performances et la fiabilité de niveau entreprise.

  • Supportait une large gamme de modèles d’IA générative populaires.

• Inconvénients :

  • L’acquisition par NVIDIA remet en question son avenir en tant que plateforme multifournisseur. Sa technologie est maintenant intégrée dans les propres logiciels de NVIDIA.

  • Elle a toujours été moins axée sur le développement et l’entraînement de modèles.

• Tarifs : Avant l’acquisition, OctoAI avait un modèle de tarification par jeton ou par seconde. Désormais, sa technologie et sa tarification seront probablement intégrées dans les offres d’entreprise plus larges de NVIDIA, qui ne sont pas listées publiquement.

• Pourquoi cette plateforme est sur la liste : Elle représente une approche réussie pour résoudre le casse-tête de l’inférence en IA, ce qui en fait un concurrent conceptuel pertinent pour le moteur MAX de Modular, même si elle n’est plus une entreprise indépendante.

6. NVIDIA Triton Inference Server

NVIDIA Triton est un serveur d’inférence open source qui permet aux équipes de déployer des modèles d’IA entraînés depuis à peu près n’importe quel framework (TensorFlow, PyTorch, TensorRT, etc.) sur n’importe quelle configuration à base de GPU ou de CPU.

• Avantages :

  • Il est entièrement open source et gratuit.

  • Supporte l’exécution de plusieurs modèles simultanément, ce qui vous aide à tirer le meilleur parti de votre matériel.

  • Incroyablement flexible et fonctionne avec presque tous les principaux frameworks de ML.

• Inconvénients :

  • Il faut une bonne dose de compétences techniques pour le configurer, le paramétrer et le gérer correctement.

  • Bien qu’il puisse fonctionner sur des CPU, il est, sans surprise, fortement optimisé pour le matériel de NVIDIA.

• Tarifs : Le logiciel lui-même est gratuit. Mais si vous voulez un support de niveau entreprise, des outils de sécurité et de gestion, vous aurez besoin de la suite logicielle payante NVIDIA AI Enterprise, et pour cela, vous devrez contacter leur équipe commerciale.

• Pourquoi cette plateforme est sur la liste : Pour les équipes qui veulent un contrôle total et sont à l’aise avec la gestion de leur propre infrastructure, Triton est une alternative puissante et directe à la partie service de la pile de Modular.

Comment choisir la bonne plateforme d’IA

Vous vous sentez un peu perdu parmi toutes ces options ? C’est tout à fait normal. Voici une façon plus simple de décomposer les choses.

• Commencez par votre objectif final. Qu’essayez-vous réellement d’accomplir ? Si vous faites de la R&D approfondie sur de nouvelles architectures d’IA, alors une plateforme comme Modular ou une infrastructure brute de RunPod est votre meilleur pari. Mais si vous essayez de résoudre un problème commercial aujourd’hui, une solution comme eesel AI apporte de la valeur presque immédiatement. Elle masque toute la complexité sous-jacente pour que vous puissiez vous concentrer sur les résultats, comme la manière de réduire le volume de tickets.

• Évaluez les compétences de votre équipe. Avez-vous une équipe d’ingénieurs MLOps qui vit et respire la gestion d’infrastructure ? Si ce n’est pas le cas, une plateforme entièrement gérée comme Vertex AI ou un outil axé sur l’application comme eesel AI vous épargnera bien des tracas.

• Pensez à la dépendance vis-à-vis des fournisseurs. La raison d’être de Modular est de se libérer de la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur. Si c’est important pour vous, méfiez-vous des écosystèmes à fournisseur unique. D’un autre côté, si vous êtes déjà entièrement investi dans un fournisseur de cloud, sa solution native pourrait être la voie la plus simple.

• Ne négligez pas l’expérience utilisateur. Pour tout outil d’IA que votre équipe doit utiliser, le processus d’installation compte. Beaucoup. Des plateformes comme eesel AI sont conçues pour être radicalement en libre-service. Cela signifie que vous pouvez vous inscrire, connecter vos outils et le voir fonctionner sans avoir à subir un appel commercial ou une démo obligatoire, ce qui peut être un énorme goulot d’étranglement avec d’autres plateformes d’IA d’entreprise.

De la construction du moteur à la conduite de la voiture

Le monde de l’IA est immense, et les « alternatives à Modular AI » peuvent signifier des choses très différentes pour différentes personnes. La bonne plateforme pour vous dépend de l’endroit de la pile d’IA où vous voulez passer votre temps.

Modular s’adresse aux esprits brillants qui construisent le « moteur » de l’IA, un travail puissant mais incroyablement difficile. Des plateformes comme Vertex AI vous donnent un garage complet d’outils MLOps, tandis que des fournisseurs d’infrastructure comme RunPod vous vendent simplement la puissance brute.

Mais pour la plupart des entreprises, l’objectif n’est pas de construire un moteur ; c’est d’aller d’un point A à un point B. C’est là qu’une solution comme eesel AI trouve sa place. Elle vous offre le chemin le plus rapide et le plus direct pour obtenir des résultats concrets, comme des résolutions de tickets automatisées et des clients plus satisfaits.

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