Scaleway

Qu’est-ce que Scaleway ?

Scaleway est un fournisseur cloud français dont le siège social se situe à Paris et qui appartient au groupe Iliad. Sa plateforme cloud comprend des services de calcul, de stockage objet, de Kubernetes managé, de réseau et d’infrastructure GPU. Ses services d’intelligence artificielle s’intègrent donc dans un portefeuille d’infrastructure complet, plutôt que dans une simple marketplace de modèles.

Son offre d’IA repose sur deux niveaux. Les Generative APIs fournissent un accès serverless facturé au nombre de tokens, sans gestion de l’infrastructure. Managed Inference permet quant à lui de déployer des modèles sur une infrastructure dédiée, avec un débit garanti, une isolation réseau privée, une quantification personnalisée et la possibilité d’importer des modèles. Eden AI donne accès à la couche Generative APIs.

Scaleway héberge des modèles open weight développés par des acteurs externes, mais n’entraîne pas ses propres modèles de fondation.

Scaleway en bref

Principales capacités d’IA de Scaleway

• Chat et génération de texte : produit des réponses conversationnelles, des brouillons, des classifications et des contenus généralistes.
• Raisonnement : traite des analyses en plusieurs étapes à l’aide de modèles tels que GLM 5.2 et Qwen3.5.
• Génération de code : génère et modifie du code avec Devstral 2 et Qwen3 Coder.
• Compréhension visuelle et textuelle : interprète des images en combinaison avec du texte grâce à Pixtral 12B.
• Compréhension audio et vocale : transcrit et résume des contenus audio avec Voxtral Small 24B.
• Agents informatiques et interaction avec des interfaces graphiques : navigue dans des interfaces web, desktop et mobiles à l’aide de Holo2.
• Embeddings textuels : transforme du texte en vecteurs pour la recherche, le clustering et les systèmes de retrieval.
• JSON structuré et function calling : génère des données respectant un schéma défini et déclenche des outils applicatifs.
• Traitement par lots : exécute des workloads non urgents à des tarifs réduits grâce à l’API batch de Scaleway.

Quand choisir Scaleway ?

Choisissez Scaleway lorsque vos exigences de souveraineté vont au-delà de la simple localisation des serveurs dans l’Union européenne. Une entreprise française soumise au droit français et européen présente une position juridictionnelle différente de celle d’un fournisseur contrôlé depuis les États-Unis, même lorsque celui-ci exploite des centres de données en Europe. Cette distinction est particulièrement importante lorsque les équipes chargées des achats ou de la conformité évaluent l’exposition au CLOUD Act américain.

Scaleway est également pertinent pour les secteurs de la santé et du service public, lorsque les certifications constituent une exigence contractuelle. Scaleway détient les certifications ISO 27001 et HDS pour l’hébergement de données de santé en France, tandis que sa qualification SecNumCloud est en cours d’examen par l’ANSSI et le SGDSN.

Les clients qui utilisent déjà Scaleway peuvent héberger leurs services d’inférence à proximité de leurs ressources de calcul, de stockage et de Kubernetes, sous un même compte cloud, une même relation de facturation et un même réseau privé. Ils peuvent commencer avec les Generative APIs serverless, puis migrer vers Managed Inference lorsqu’ils ont besoin de capacités dédiées ou d’une isolation réseau.

Scaleway est particulièrement adapté lorsque vous souhaitez utiliser des modèles Mistral tels que Mistral Medium 3.5, Mistral Small 3.2, Devstral 2, Pixtral ou Voxtral sur une infrastructure opérée depuis la France.

Les équipes qui ont besoin de GPT, Claude, Gemini ou de points de terminaison régionaux en dehors de l’Europe devraient choisir un autre fournisseur.

Avantages et inconvénients de Scaleway

Modèles, fonctionnalités et capacités de Scaleway sur Eden AI

Principales fonctionnalités disponibles avec Scaleway

• Chat : permet de créer des assistants conversationnels capables de gérer un contexte multi-tour et des messages associés à différents rôles.
• Génération de texte : produit des brouillons, des classifications, des transformations de contenu et des réponses généralistes.
• Génération de code : génère, explique, analyse et modifie du code source.
• Chat multimodal : combine des images, des captures d’écran ou des contenus audio avec des instructions textuelles.
• Embeddings : crée des vecteurs pour la recherche sémantique, le retrieval et le clustering.
• Résumé : condense des documents, des conversations ou des contenus audio sous forme de résumés structurés.
• Questions-réponses : génère des réponses à partir de prompts, d’un contexte fourni ou de contenus récupérés par un système de recherche.

Modèles Scaleway disponibles sur Eden AI

Eden AI donne accès à 17 modèles Scaleway couvrant la génération généraliste, le code, la compréhension multimodale, l’audio, l’interaction avec des interfaces informatiques et les embeddings.

Les fenêtres de contexte vont de 22 000 à 256 000 tokens, tandis que les tarifs d’entrée varient de 0,12 à 2,08 dollars par million de tokens. Tous les modèles répertoriés sont exécutés dans la région européenne.

Les identifiants des modèles suivent le format scaleway/<nom-du-modèle>.

Modèles de pointe et modèles généralistes

Ce groupe convient aux workloads généralistes exigeants. qwen3.5-397b-a17b constitue le choix par défaut le plus pertinent lorsque vous recherchez de larges capacités sans sélectionner le modèle au tarif d’entrée le plus élevé.

Modèles efficaces et adaptés aux volumes importants

Ces modèles sont destinés aux applications en production, aux volumes élevés et aux workloads sensibles aux coûts. mistral-small-3.2-24b-instruct est le choix par défaut pour obtenir un bon équilibre entre les performances dans les langues européennes, la taille du contexte et le coût de sortie.

Modèles de génération de code

Ce groupe prend en charge la génération de code, le travail sur des dépôts logiciels et les agents destinés aux développeurs. devstral-2-123b-instruct-2512 est le choix par défaut pour les tâches d’ingénierie logicielle les plus exigeantes.

Modèles spécialisés

Ces modèles prennent en charge des types d’entrées et des actions allant au-delà du texte. pixtral-12b-2409 représente le choix généraliste le plus polyvalent, tandis que Voxtral et Holo2 doivent être sélectionnés pour leurs modalités spécifiques.

Embeddings

Ces modèles prennent en charge la recherche sémantique, le clustering et la recherche vectorielle. bge-multilingual-gemma2 est le choix par défaut pour les applications multilingues, tandis que Qwen3 convient aux workloads d’embeddings généralistes.

Deux modèles que vous ne trouverez pas chez la plupart des fournisseurs

Holo2 et Voxtral apportent au catalogue Scaleway des capacités qui vont au-delà de la génération de texte standard.

Holo2, développé par l’entreprise française H Company, localise les éléments présents dans une interface et navigue dans de véritables applications web, desktop et mobiles. Sa disponibilité au moyen d’une API de chat standard fait de Scaleway l’un des rares fournisseurs permettant de tester un agent capable d’interagir avec une interface informatique sans adopter un protocole d’interaction distinct.

Sa fenêtre de contexte de 22 000 tokens constitue toutefois une contrainte importante pour les workflows longs ou les historiques visuels étendus.

Voxtral Small 24B, développé par Mistral, traite des contenus vocaux au lieu de se limiter à la génération de texte. Il prend en charge la compréhension de la parole, la transcription et le résumé audio structuré. Il convient notamment à l’analyse de réunions, au traitement d’appels et à l’extraction d’informations depuis des documents vocaux.

Capacités prises en charge par Scaleway

Catégories d’IA disponibles

• Texte et IA générative : chat, raisonnement, résumé, extraction, questions-réponses et génération de code.
• Multimodal : Pixtral interprète des images et des captures d’écran en combinaison avec des prompts en langage naturel.
• Audio : Voxtral traite la parole pour la transcription, la compréhension et la création de résumés structurés.
• Embeddings : Qwen3 Embedding et BGE Multilingual Gemma2 génèrent des vecteurs pour les systèmes de retrieval et la recherche par similarité.

Résultats de l’API Scaleway : quelles données peuvent être extraites ou générées ?

Remarque importante sur la précision et la fiabilité de Scaleway

La qualité des modèles open weight varie généralement davantage d’un modèle à l’autre que la qualité observée au sein d’une même famille de modèles propriétaires. Chaque modèle Scaleway doit donc être évalué avec vos propres prompts, langues et contraintes de sortie, plutôt que de considérer l’ensemble du catalogue comme interchangeable.

Plusieurs identifiants de modèles comportent un suffixe correspondant à leur date de version, comme -2409, -2507 ou -2512. En production, utilisez toujours l’identifiant exact du modèle afin d’éviter qu’une intégration ne dépende silencieusement d’une autre version.

Holo2 et Voxtral sont spécialisés par conception. Holo2 doit être évalué sur la localisation des éléments d’interface et la planification d’actions, tandis que Voxtral doit être testé sur la transcription et la compréhension audio. Ils ne doivent pas être comparés directement à des modèles de chat généralistes.

L’inférence Scaleway est actuellement hébergée à Paris. Les applications nécessitant une redondance géographique doivent configurer un mécanisme de fallback entre plusieurs fournisseurs via Eden AI, plutôt que de supposer que Scaleway offre nativement une résilience multi-région.

Que pouvez-vous créer avec Scaleway ?

Scaleway permet de développer des assistants pour les secteurs réglementés, des systèmes de recherche multilingue, des outils de génération de code et des agents capables d’interagir avec des interfaces informatiques sur une infrastructure opérée depuis la France.

Le principal choix d’architecture consiste à sélectionner le modèle adapté à chaque workload, plutôt qu’à envoyer toutes les requêtes vers un seul modèle généraliste.

Cas d’usage 1 : assistants nativement conformes au RGPD pour les secteurs réglementés

Un assistant destiné à un secteur réglementé peut récupérer des documents internes approuvés, répondre aux questions des employés ou des clients, résumer des dossiers et renvoyer des données JSON structurées vers d’autres systèmes.

Les équipes du secteur de la santé peuvent utiliser ce type de workflow pour l’administration clinique ou la création de contenus d’assistance aux patients lorsque l’hébergement certifié HDS constitue une exigence contractuelle. Les acteurs de la finance et du secteur public peuvent quant à eux accorder une importance particulière à la juridiction française de Scaleway et à son absence d’exposition directe au CLOUD Act américain.

Pour les requêtes courantes, scaleway/mistral-small-3.2-24b-instruct propose une fenêtre de contexte de 128 000 tokens, à un tarif de 0,17 dollar par million de tokens en entrée et de 0,40 dollar par million de tokens en sortie.

Les analyses plus complexes peuvent être routées vers scaleway/mistral-medium-3.5-128b, qui offre une fenêtre de contexte de 256 000 tokens.

Scaleway indique ne pas collecter, lire, réutiliser ni analyser le contenu des prompts et des réponses générées.

Avec 100 millions de tokens en entrée, Mistral Small coûte 17 dollars, hors coût des tokens de sortie. Le tarif de sortie de Mistral Medium s’élève à 8,65 dollars par million de tokens, soit cinq fois son tarif d’entrée de 1,73 dollar. Les réponses longues doivent donc être encadrées par des limites strictes de génération.

Cas d’usage 2 : RAG européen et recherche sémantique multilingue

Un système RAG européen transforme des politiques internes, contrats, contenus d’assistance ou documentations techniques en vecteurs, les stocke dans une base de données vectorielle, récupère les passages pertinents pour chaque requête, puis transmet ces passages à un modèle génératif chargé de produire une réponse synthétique.

scaleway/bge-multilingual-gemma2 constitue le choix par défaut le plus adapté aux corpus européens multilingues dans lesquels les requêtes et les documents peuvent combiner du français, de l’allemand, de l’espagnol, de l’italien ou de l’anglais.

scaleway/qwen3-embedding-8b convient aux applications généralistes de recherche sémantique et doit être évalué lorsque la couverture linguistique nécessaire est plus limitée.

Les deux modèles d’embeddings coûtent 0,12 dollar par million de tokens en entrée. L’indexation de 100 millions de tokens sources coûte donc 12 dollars en frais de modèle, hors coûts de stockage et de réindexation.

Les résultats récupérés peuvent être transmis à scaleway/glm-5.2, scaleway/mistral-medium-3.5-128b ou scaleway/qwen3.6-35b-a3b, chacun proposant une fenêtre de contexte de 256 000 tokens pour la génération de la réponse.

Les dimensions des embeddings ne sont pas précisées dans les données disponibles du catalogue. Vérifiez donc la taille des vecteurs avant de définir le schéma de votre index.

Une grande fenêtre de contexte ne remplace pas non plus la qualité du système de retrieval ni les contrôles d’accès appliqués au niveau des documents.

Cas d’usage 3 : assistants de code et agents informatiques

Un assistant de programmation peut analyser certains fichiers d’un dépôt, générer des correctifs, expliquer des erreurs et proposer des tests.

scaleway/devstral-2-123b-instruct-2512 convient aux tâches exigeantes d’ingénierie logicielle grâce à sa fenêtre de contexte de 200 000 tokens.

scaleway/qwen3-coder-30b-a3b-instruct représente une option moins coûteuse, à 0,23 dollar par million de tokens en entrée et 0,92 dollar par million de tokens en sortie.

La même application peut router les tâches liées aux interfaces vers scaleway/holo2-30b-a3b. Holo2, développé par H Company, identifie les éléments d’une interface et navigue dans de véritables environnements web, desktop et mobiles. Il permet ainsi à un agent informatique d’agir au moyen d’une API de chat standard.

Un routeur peut, par exemple, envoyer :

• l’analyse de dépôts logiciels vers Devstral ;
• la génération de code courante vers Qwen3 Coder ;
• les actions basées sur des captures d’écran vers Holo2.

La fenêtre de contexte de 22 000 tokens de Holo2 limite la quantité d’historique d’interface, de métadonnées de captures d’écran et d’état des actions précédentes pouvant être transmise à chaque étape.

Les développeurs doivent compresser l’état, ne conserver que les observations pertinentes et ajouter des étapes de confirmation déterministes avant toute action ayant des conséquences importantes.

Cas d’usage de Scaleway par secteur

Pourquoi utiliser Scaleway via Eden AI ?

Principaux avantages de Scaleway sur Eden AI

• Une seule intégration pour Scaleway et d’autres fournisseurs : connectez-vous une seule fois à Eden AI, puis accédez à Scaleway ainsi qu’à d’autres fournisseurs européens et internationaux, sans maintenir des systèmes d’authentification, des formats de requêtes ou des implémentations SDK distincts.
• Des réponses normalisées entre les fournisseurs : Eden AI convertit les résultats propres à chaque fournisseur dans un schéma cohérent. Cela réduit les modifications nécessaires dans votre application lorsque vous comparez des modèles, ajoutez un fallback ou remplacez un modèle obsolète.
• Un changement de modèle par simple configuration : passer de scaleway/mistral-small-3.2-24b-instruct à un autre modèle ou fournisseur devient une modification de paramètre, plutôt qu’un nouveau projet d’intégration.
• Un remplacement plus rapide des modèles dépassés : les modèles open weight sont fréquemment remplacés par de nouvelles versions en quelques mois. Une API unifiée réduit le coût technique nécessaire pour tester et adopter ces remplacements.
• Un routage, un suivi et une facturation centralisés : vous pouvez gérer la sélection des fournisseurs, l’ordre des fallbacks, l’utilisation et les coûts depuis une couche unique, au lieu d’exploiter plusieurs intégrations et comptes commerciaux distincts.

Comparer Scaleway à d’autres modèles d’IA

Les équipes qui sélectionnent un fournisseur européen doivent souvent déterminer si leurs exigences juridictionnelles entraînent un compromis mesurable en matière de qualité des réponses, de performances de génération de code ou de respect des instructions.

Eden AI permet d’exécuter les mêmes prompts d’évaluation sur des modèles Scaleway et sur des alternatives non européennes en utilisant une structure de requête identique.

Vous pouvez, par exemple, comparer scaleway/mistral-medium-3.5-128b à un modèle propriétaire de pointe sur un ensemble de résumés juridiques, de questions d’assistance ou de tâches d’extraction conservé séparément pour l’évaluation.

Cette méthode produit des résultats propres à votre cas d’usage, plutôt que de reposer sur l’hypothèse générale selon laquelle un hébergement européen entraînerait nécessairement une qualité inférieure.

Les résultats peuvent justifier :

• l’utilisation de Scaleway pour tous les workloads ;
• le routage des seules requêtes complexes vers un autre modèle ;
• le maintien d’une politique strictement européenne malgré une différence de qualité mesurée.

Ajouter un fallback et un routage pour améliorer la fiabilité en production

L’inférence Scaleway est actuellement hébergée à Paris. Scaleway seul ne fournit donc pas de redondance géographique entre plusieurs régions d’inférence.

Eden AI permet de configurer un second fournisseur comme solution de fallback sans développer ni maintenir une nouvelle intégration API. Si Scaleway ne répond pas dans les délais ou devient indisponible, la même requête normalisée peut être envoyée au fournisseur approuvé suivant.

La chaîne de fallback peut rester entièrement hébergée en Europe. Vous pouvez configurer Scaleway comme fournisseur principal, suivi d’un autre fournisseur répondant à vos exigences régionales et contractuelles. Le mécanisme de secours n’enverra ainsi pas silencieusement vos prompts vers une infrastructure située en dehors de la juridiction approuvée par vos équipes de sécurité ou juridiques.

Cette distinction est importante pour les secteurs de la santé, de la finance et du service public, où un mécanisme de continuité opérationnelle ne doit pas contourner la politique initiale de traitement des données.

L’ordre des fournisseurs, le choix des modèles et le comportement des nouvelles tentatives doivent être traités comme des éléments de la configuration de conformité.

Suivre l’utilisation et les coûts entre plusieurs fournisseurs

Eden AI fournit une visibilité par modèle et par projet sur l’utilisation et les dépenses liées à Scaleway et aux autres fournisseurs utilisés par l’application.

Cette vue est plus utile que la consultation de tableaux de bord isolés lorsque différents modèles traitent les requêtes courantes, les prompts complexes, les embeddings et le trafic de fallback.

Les équipes peuvent :

• suivre l’impact du routage sur le coût moyen des requêtes ;
• identifier les projets générant des réponses anormalement longues ;
• comparer les dépenses avant et après un changement de modèle.

La facturation est regroupée sur une seule facture, au lieu de multiplier les factures et relations de paiement propres à chaque fournisseur.

Cela réduit le travail de rapprochement comptable tout en conservant suffisamment de détails pour répartir les coûts en interne par projet, modèle ou workload.

Meilleures alternatives à Scaleway et comparaisons sur Eden AI

Scaleway vs Nebius

Scaleway et Nebius fournissent tous deux une infrastructure européenne pour l’inférence de modèles open weight, mais ils répondent à des problématiques d’achat différentes.

Le principal avantage de Scaleway est d’ordre juridique et réglementaire. Scaleway est une entreprise française soumise à la juridiction européenne, située hors du champ d’application direct du CLOUD Act américain et certifiée ISO 27001 et HDS. Sa qualification SecNumCloud est également en cours d’examen par l’ANSSI, et son catalogue propose une couverture particulièrement étendue des modèles Mistral.

Nebius est plus adapté lorsque la flexibilité technique compte davantage que la structure juridique du fournisseur. Son catalogue Eden AI comprend 24 modèles, contre 17 pour Scaleway. Il propose des fenêtres de contexte pouvant atteindre un million de tokens, des tarifs d’entrée plus faibles et le déploiement de modèles fine-tunés appartenant au client.

La décision ne consiste donc pas simplement à choisir le fournisseur disposant de centres de données en Europe.

Choisissez Scaleway lorsque la juridiction, la certification HDS, l’alignement avec l’ANSSI ou l’accès à des modèles Mistral hébergés en France constituent des critères déterminants.

Choisissez Nebius lorsque vous avez besoin d’un catalogue plus étendu, de très longues fenêtres de contexte, de tarifs d’entrée plus faibles ou du déploiement de modèles personnalisés.

Scaleway vs Mistral

Mistral est un laboratoire d’intelligence artificielle qui développe et maintient ses propres modèles. Scaleway est un fournisseur cloud qui héberge des modèles Mistral aux côtés de modèles développés par Qwen, Google, Meta, la gamme open weight d’OpenAI et H Company.

Une relation directe avec Mistral offre un support de première partie, une plus grande cohérence avec la feuille de route de ses produits et un accès à des modèles propriétaires qui ne sont pas toujours disponibles auprès d’hébergeurs tiers.

Scaleway offre davantage de choix entre les fournisseurs et réduit la dépendance à la feuille de route d’un seul laboratoire. Les clients existants de Scaleway peuvent également utiliser Mistral Medium 3.5, Mistral Small 3.2, Devstral 2, Pixtral et Voxtral depuis le même compte cloud français que leurs workloads de calcul, de stockage, de réseau et de Kubernetes.

Choisissez Mistral lorsque le support direct du laboratoire et l’accès à l’ensemble de son catalogue propriétaire sont prioritaires.

Choisissez Scaleway lorsque vous recherchez des modèles Mistral aux côtés d’autres modèles open weight et d’une infrastructure cloud plus large.

Scaleway vs OVHcloud

Scaleway et OVHcloud sont deux fournisseurs cloud français destinés aux organisations qui évaluent la souveraineté, la juridiction et l’infrastructure européenne.

OVHcloud dispose d’une infrastructure plus vaste et d’une présence historique plus importante dans l’hébergement européen. Cela peut être déterminant pour les organisations qui souhaitent regrouper de nombreux workloads de calcul, de stockage, de réseau et de cloud privé auprès d’un seul fournisseur. OVHcloud apporte également ses propres garanties de souveraineté et de conformité aux processus d’achat des secteurs réglementés.

L’avantage de Scaleway pour l’inférence d’IA réside dans l’étendue et la récence de son catalogue de modèles serverless disponible via Eden AI.

Sa sélection de 17 modèles comprend des modèles généralistes, de code, multimodaux et d’embeddings récents, ainsi que des modèles spécialisés moins courants, comme scaleway/holo2-30b-a3b pour l’interaction avec des interfaces et scaleway/voxtral-small-24b-2507 pour la compréhension audio.

Choisissez OVHcloud lorsque la taille de l’infrastructure et la consolidation auprès d’un fournisseur unique constituent vos principales priorités.

Choisissez Scaleway lorsque la diversité des modèles serverless, l’accès à des versions récentes et les capacités d’IA spécialisées sont plus importants.

Fournisseurs similaires disponibles sur Eden AI

• ‍Nebius : recommandé pour un large catalogue de modèles open weight, des fenêtres de contexte atteignant un million de tokens, des tarifs d’entrée faibles et le déploiement de modèles fine-tunés appartenant au client.‍
• Mistral : recommandé pour un accès direct aux modèles Mistral, un support assuré par le laboratoire et une meilleure cohérence avec sa propre feuille de route.‍
• OVHcloud : recommandé aux organisations qui privilégient une grande infrastructure cloud française, la consolidation de leurs ressources et des garanties historiques de souveraineté européenne.

Questions fréquentes sur Scaleway via Eden AI