Bases de données vectorielles & IA

Donnez une mémoire intelligente à vos applications

Q: Quels modèles d'embeddings sont supportés ?

Les principaux modèles open source et propriétaires, ou les vôtres : vous restez libre de votre stack d'embeddings.

Q: Mes données sont-elles isolées ?

Oui, chaque base est cloisonnée, chiffrée et hébergée en Europe ; vos données n'entraînent aucun modèle tiers.

Q: Puis-je commencer petit ?

Oui, un plan découverte gratuit permet d'indexer jusqu'à un million de vecteurs sans engagement.

AIDatabase indexe vos documents en vecteurs, comprend le sens des requêtes et alimente vos modèles IA avec le bon contexte, à grande échelle.

Essayer la recherche par le sens Pourquoi vectoriel →

✓ Recherche sémantique, pas par mots-clés✓ RAG pour vos LLM✓ Hébergement souverain en Europe

Recherche sémantique · démo● live

DOC-052100% proche

Tarifs et facturation

La facturation est mensuelle, calculée au nombre de vecteurs indexés et de requêtes effectuées.

DOC-01482% proche

Politique de remboursement

Un client peut être remboursé sous 14 jours après réception du produit, sans justification.

DOC-02718% proche

Réinitialiser son mot de passe

Pour récupérer l'accès à un compte oublié, demandez un lien de réinitialisation par email.

Démonstration du principe : aucun mot-clé exact n'est requis. Corpus fictif, calcul local — illustre la recherche par le sens, ce n'est pas une mesure de performance.

Outil gratuit

Projet IA : le cadrage qui change vos rendez-vous

Évaluez votre maturité et construisez votre trame de brief avant de consulter — gratuitement et sans engagement.

Faire le point gratuitement

Ce que la base sait faire

Sémantiqueretrouve par le sens, pas par mots-clés

RAGcontexte exact pour vos LLM

Embeddings libresopen source, propriétaires ou les vôtres

EUchiffré & hébergé en Europe

Mots-clés vs vecteurs

Vos données, comprises par sens

Une infrastructure vectorielle pensée pour l'ère des LLM

Recherche classique

Mots-clés exacts

« rembourser » ne trouve pas « récupérer mon argent »
Sensible aux fautes, synonymes et tournures
L'utilisateur doit deviner le bon vocabulaire

Recherche vectorielle

Compréhension du sens

L'intention compte, pas le vocabulaire exact
Synonymes et reformulations rapprochés automatiquement
Le bon contexte est envoyé au LLM, sans bruit

🧠

Vectoriel

Recherche sémantique

Retrouvez l'information par le sens, pas par mots-clés : l'IA comprend l'intention de la requête.

🔗

RAG clé en main

Branchez vos documents et alimentez vos LLM avec le contexte exact, sans hallucination.

⚡

Scalabilité maîtrisée

Du prototype au milliard de vecteurs, l'indexation reste rapide et le coût prévisible.

Dimensionnement

Estimateur de capacité vectorielle

Ajustez vos paramètres et obtenez instantanément les estimations de stockage, RAM et débit pour planifier votre infrastructure.

Nombre de documents100 k

1 k5 k10 k50 k100 k500 k1 M5 M10 M

Taille moyenne / document20 Ko

1 Ko5 Ko10 Ko20 Ko50 Ko100 Ko250 Ko500 Ko

Dimension d'embedding

100 kvecteurs indexés

293 Mostockage vecteurs

1.9 Gostockage documents

2.7 Gostockage total estimé

832 MoRAM recommandée

~1 k rpsdébit estimé (par nœud)

Estimations indicatives · index HNSW · float32 · 20 % d'overhead disque inclus. RAM = graphe HNSW complet en mémoire + 10 % du stockage documents en cache chaud + 256 Mo de mémoire de travail. Débit calculé sur un nœud 8 cœurs ; ajustez selon la taille de votre cluster.

Arbitrage budgétaire

Calculateur TCO : Cloud managé vs Self-hosted

Les paramètres du dimensionnement ci-dessus sont repris automatiquement. Ajustez le volume de requêtes pour obtenir une comparaison de coût mensuel réaliste.

Requêtes / jour10 k

1 k5 k10 k50 k100 k500 k1 M5 M10 M

Hérité du dimensionnement : 100 k vecteurs · dim 768d · RAM estimée 832 Mo↑ Modifier le sizing

✓ moins cher

Pinecone Serverless

< 2 $/mois

Stockage $0,33/Go · lectures $4/M · écriture amorti

Weaviate Cloud Standard

~68 $/mois

1 nœud(s) $68/mois · stockage SSD $0,115/Go

Zilliz Cloud Performance

~65 $/mois

1 CU $65/mois · stockage vecteurs $0,10/Go

Self-hosted AWS / GCP

~65 $/mois

EC2 ~$45/mois (RAM 832 Mo) · EBS gp3 $0,08/Go · ops $20

💡

Le cloud managé est plus économique à cette échelle. Self-hosted devient rentable à partir de ~89.2 M vecteurs (point mort estimé vs Pinecone, à volume de requêtes constant de 10 k/j). En dessous, le coût fixe de l'instance cloud se justifie rarement.

Tarifs indicatifs au T1 2026. Pinecone Serverless : $0,33/Go stockage · $4/M lectures (×dim/1536) · $2/M écritures. Weaviate Cloud Standard : ~$68/nœud/mois. Zilliz Cloud Performance : ~$65/CU/mois (~4 M vecteurs/CU). EC2 on-demand (m5/t3) + EBS gp3 $0,08/Go + $20 ops. Hors bande passante sortante, backup, monitoring et redondance.

Choisir sa stack

Comparateur de bases vectorielles

Cochez vos contraintes — le tableau se filtre instantanément pour ne garder que les bases compatibles avec votre projet.

🇪🇺 Hébergement EU obligatoire (RGPD)Open-source uniquementSelf-hosted disponibleOption managed / cloud

8 bases correspondantes

Base	Licence	Open-source	Self-hosted	Managed	EU 🇪🇺	Algorithme ANN	Filtrage méta	Python	JS/TS	Tarification
Pinecone	Propriétaire	✕	✕	✓	✓	HNSW propriétaire	✓	✓	✓	Pay-as-you-go
Weaviate	BSD-3	✓	✓	✓	✓	HNSW	✓	✓	✓	Gratuit (self) · Cloud payant
Qdrant	Apache 2	✓	✓	✓	✓	HNSW	✓	✓	✓	Gratuit (self) · Free tier
Chroma	Apache 2	✓	✓	✓	✕	HNSW (hnswlib)	✓	✓	✓	Gratuit (self) · Cloud payant
Milvus	Apache 2	✓	✓	✓	✓	HNSW · IVF · DiskANN	✓	✓	✓	Gratuit (self) · Zilliz Cloud
pgvector	PostgreSQL	✓	✓	✓	✓	HNSW · IVF	✓	✓	✓	Gratuit · infra Postgres
Redis Search	SSPL	✕	✓	✓	✓	HNSW	✓	✓	✓	Source avail. · Cloud payant
Elasticsearch	SSPL / EL2	✕	✓	✓	✓	HNSW (kNN)	✓	✓	✓	Source avail. · Elastic Cloud

Sources : documentations officielles, licences GitHub et pages pricing publiques — état au T1 2026. Vérifiez avant tout engagement commercial.

Mise en œuvre

Votre base vectorielle en 3 étapes

📄

Ingérez vos données

Documents, PDF, bases SQL : tout est découpé et vectorisé automatiquement.

🧭

Indexez par le sens

Le moteur crée des embeddings optimisés et un index interrogeable instantanément.

🔌

Interrogez via l'API

Recherche sémantique ou RAG, intégrés à vos applications en quelques appels.

POST /v1/query
{
  "namespace": "support-fr",
  "text": "le client veut récupérer son argent",
  "top_k": 3,
  "mode": "rag"
}

Exemple d'appel illustratif. La forme exacte dépend de votre stack d'embeddings (vous restez libre du modèle).

À savoir

Questions fréquentes

Quels modèles d'embeddings sont supportés ?

Les principaux modèles open source et propriétaires, ou les vôtres : vous restez libre de votre stack d'embeddings.

Mes données sont-elles isolées ?

Oui, chaque base est cloisonnée, chiffrée et hébergée en Europe ; vos données n'entraînent aucun modèle tiers.

Puis-je commencer petit ?

Oui, un plan découverte gratuit permet d'indexer jusqu'à un million de vecteurs sans engagement.

Contact

Parlons de votre projet data

Décrivez votre cas d'usage, on vous oriente vers la bonne architecture.

Vos données et embeddings restent privés et hébergés en Europe.