Description
Une IA serverless hébergée en France, ancrée dans votre propre contenu
OVHcloud AI Endpoints est une plateforme serverless qui donne accès par API à une sélection de modèles d’IA préentraînés. Le catalogue couvre des modèles de langage, notamment de vision, de raisonnement et de code, ainsi que des modèles d’embeddings, de traduction et d’audio. L’API est conçue pour être compatible avec l’API d’OpenAI : les applications et bibliothèques existantes demandent donc peu de modifications.
Les modèles ne connaissent ni vos produits, ni vos textes approuvés, ni les images que vous pouvez utiliser. C’est précisément ce que contient Kontainer DAM & PIM.
Lorsqu’une application ou un agent qui appelle AI Endpoints est connecté à Kontainer via l’API Kontainer ou MCP, il peut récupérer ce dont il a besoin pour chaque requête : données produit, métadonnées et informations de fichiers, directement à la source.
OVHcloud indique que l’infrastructure d’AI Endpoints est située à Gravelines, en France, et que les données ne sont ni stockées ni partagées pendant ou après l’utilisation des modèles.
Benefits
Pourquoi intégrer OVHcloud AI Endpoints à Kontainer ?
✔ Des modèles hébergés en France
L’infrastructure d’AI Endpoints est située à Gravelines, en France, ce qui convient aux organisations qui souhaitent que leurs charges de travail d’IA restent en Europe.
✔ Aucune infrastructure à exploiter
La plateforme étant serverless, vous appelez un modèle via l’API sans avoir à provisionner ni à maintenir de serveurs.
✔ Les données ne sont pas stockées
OVHcloud indique que les données ne sont ni stockées ni partagées pendant ou après l’utilisation des modèles.
✔ Des clés d’accès par projet ou par équipe
Créez des clés d’accès API distinctes pour différents projets ou équipes, chacune avec sa propre durée de validité.
✔ Une vue sur la consommation
Les métriques des modèles indiquent le nombre d’appels par modèle et les tokens utilisés, ce qui vous aide à comprendre et à maîtriser les coûts.
✔ Kontainer, votre Single Source of Truth
Laissez votre solution d’IA travailler à partir des mêmes données produit et fichiers approuvés que le reste de l’organisation.
Features
Comment OVHcloud AI Endpoints et Kontainer fonctionnent ensemble
✔ L’API Kontainer
Consultez et mettez à jour données produit, métadonnées et informations de fichiers depuis des applications et des fonctions qui appellent AI Endpoints.
✔ MCP pour les agents
Un agent bâti sur des modèles d’AI Endpoints peut utiliser Kontainer comme outil via le Model Context Protocol, sans développement sur mesure pour chaque agent.
✔ Function calling
AI Endpoints permet à un modèle d’invoquer des fonctions prédéfinies : il peut ainsi déclencher une recherche dans Kontainer pour répondre à une question.
✔ Sorties structurées
Avec la sortie JSON schema, un modèle peut renvoyer des suggestions dans une structure fixe, ce qui facilite leur rattachement aux champs de Kontainer.
✔ Embeddings pour la recherche et le RAG
Les modèles d’embeddings peuvent transformer les textes produit et les métadonnées de Kontainer en vecteurs pour la recherche sémantique ou pour une base de connaissances à laquelle les modèles font appel.
✔ Modèles de vision et de traduction
Lorsque le modèle choisi comprend les images, il peut proposer des descriptions pour les médias numériques. Les modèles de traduction peuvent aider à adapter les textes produit à d’autres langues.
✔ Données produit et fichiers issus du PIM et du DAM
Utilisez noms, descriptions, spécifications, catégories, variantes, images, vidéos et documents, avec leurs tags et métadonnées.
Set-up
Connectez OVHcloud AI Endpoints et Kontainer en trois étapes
- Créez une clé d’accès chez OVHcloud
Les clés d’accès d’AI Endpoints sont liées à un projet Public Cloud. Créez-en une pour la solution que vous construisez. - Donnez à votre solution l’accès à Kontainer
Créez un jeton API JSON, ou configurez OAuth 2.0, pour l’utilisateur Kontainer au nom duquel la solution doit agir. L’accès est limité à ce que cet utilisateur est autorisé à faire. - Laissez le modèle atteindre Kontainer
Connectez-vous via MCP ou exposez des requêtes Kontainer sous forme de fonctions, demandez une sortie structurée là où vous voulez réécrire des données, et testez avec de vraies questions sur les produits.
La configuration demande quelques connaissances techniques ou informatiques. Le guide MCP en décrit les détails.
Use Cases
Que pouvez-vous construire avec OVHcloud AI Endpoints + Kontainer ?
- Une base de connaissances produit sémantique
Permettez aux équipes et aux clients de chercher par le sens dans les textes produit, les spécifications et les documents. - Un enrichissement structuré des données produit
Générez des suggestions dans un format fixe et relisez-les avant qu’elles soient écrites dans les bons champs. - Suggestions de textes alternatifs et de tags
Utilisez un modèle de vision pour proposer descriptions et tags pour les nouvelles images, qu’un collaborateur valide. - Contenu produit multilingue
Adaptez les textes produit à de nouveaux marchés, à partir de données localisées dans Kontainer. - Un conseiller produit
Un assistant pour les ventes, le support ou votre boutique en ligne, qui répond à partir de données PIM approuvées. - Des agents qui traversent les systèmes
Combinez Kontainer avec votre ERP, votre CRM et d’autres systèmes dans un même workflow.
Support
Premiers pas avec OVHcloud AI Endpoints + Kontainer
Les données et les workflows dont a besoin votre solution d’IA déterminent la façon de la configurer. Contactez notre équipe support pour obtenir de l’aide sur la configuration, les personnalisations ou les bonnes pratiques.
Écrivez-nous à support@kontainer.com
En savoir plus sur l’API Kontainer et sur MCP pour Kontainer DAM et PIM.
Consultez la page AI Endpoints d’OVHcloud et sa documentation sur les fonctionnalités, capacités et limites.
Pour connaître les exigences de l’AI Act de l’UE, consultez l’article Identifier le contenu généré par IA dans Kontainer et le règlement européen sur l’IA (Règlement (UE) 2024/1689).
FAQ
Qu'est-ce qu'OVHcloud AI Endpoints ?
OVHcloud AI Endpoints est une plateforme serverless du fournisseur cloud français OVHcloud. Elle donne accès par API à des modèles d’IA préentraînés, notamment des modèles de langage, de vision, d’embeddings, de traduction et d’audio, via une API conçue pour être compatible avec l’API d’OpenAI.
OVHcloud AI Endpoints peut-il être intégré à Kontainer ?
Oui. Kontainer peut être connecté à des solutions bâties sur AI Endpoints via l’API Kontainer et MCP, de sorte que modèles et agents puissent consulter les données produit, les métadonnées et les informations de fichiers de Kontainer DAM & PIM.
Des agents sur AI Endpoints peuvent-ils utiliser Kontainer via MCP ou le function calling ?
Oui. Un agent bâti sur des modèles d’AI Endpoints peut utiliser un client MCP pour atteindre Kontainer comme outil. Il est aussi possible d’exposer des requêtes Kontainer sous forme de fonctions, puisqu’AI Endpoints prend en charge le function calling.
AI Endpoints peut-il utiliser les données produit et les fichiers de Kontainer ?
Oui. Les noms, descriptions, spécifications, catégories et variantes de produits du PIM peuvent servir de contexte, et les images, vidéos et documents du DAM peuvent être retrouvés grâce aux métadonnées et aux tags.
Puis-je construire une recherche sémantique ou du RAG sur le contenu de Kontainer ?
Oui. Les modèles d’embeddings disponibles sur AI Endpoints peuvent transformer les textes produit et les métadonnées de Kontainer en vecteurs pour la recherche sémantique ou pour une base de connaissances à laquelle un modèle fait ensuite appel pour répondre.
Où les données sont-elles traitées, et sont-elles stockées ?
OVHcloud indique que l’infrastructure d’AI Endpoints est située à Gravelines, en France, et que les données ne sont ni stockées ni partagées pendant ou après l’utilisation des modèles. Ce qui parvient au modèle est décidé par votre solution, et l’accès à Kontainer est limité à ce que l’utilisateur Kontainer derrière la connexion est autorisé à faire.
Nos données doivent-elles être intégrées à l'entraînement d'un modèle d'IA ?
Pas nécessairement. Une intégration peut récupérer les informations utiles dans Kontainer au moment où elles sont nécessaires, via MCP ou l’API. Vous travaillez ainsi avec des données à jour sans qu’elles fassent partie de l’entraînement d’un modèle.
Puis-je utiliser mes outils compatibles OpenAI existants ?
Oui. AI Endpoints est conçu pour être compatible avec l’API d’OpenAI, et Kontainer se connecte via sa propre API ou MCP, quel que soit le modèle choisi.
Comment démarrer ?
Commencez par préciser les données et les workflows dont la solution d’IA a besoin. Contactez ensuite l’équipe support de Kontainer à support@kontainer.com pour obtenir de l’aide sur la configuration, les personnalisations et les bonnes pratiques.