← Retour au catalogue Phoenix · managé par DINAO

Tracez et évaluez vos applications IA, en toute confiance

Une plateforme d'observabilité LLM propulsée par Phoenix (Arize), installée et maintenue par DINAO. Vos traces, vos prompts et vos évaluations restent sur nos serveurs français — jamais chez un fournisseur tiers.

Hébergé en FranceTracing OpenTelemetryÉvaluations LLM intégréesConforme RGPDImage éditeur officielle
Présentation

Qu'est-ce que Phoenix ?

Phoenix, édité par Arize AI, est une plateforme open-source d'observabilité et d'évaluation pour les applications d'intelligence artificielle. Elle permet de tracer chaque appel à un grand modèle de langage avec son contexte complet — prompts, réponses, latences, coûts, étapes d'agent — afin de comprendre, déboguer et fiabiliser vos pipelines LLM et vos agents.

Bâtie sur le standard OpenTelemetry (OpenInference), Phoenix s'instrumente en quelques lignes et prend en charge nativement les principaux fournisseurs (OpenAI, Anthropic, Google, AWS Bedrock…) et frameworks (LangChain, LlamaIndex, DSPy). Elle embarque des évaluateurs LLM intégrés, la gestion de datasets, des expérimentations et l'analyse d'embeddings pour mesurer la qualité des réponses et traquer les hallucinations.

Conçue pour le self-hosting (SQLite ou PostgreSQL, déploiement Docker/Kubernetes), Phoenix est l'outil idéal pour garder la maîtrise de traces souvent sensibles. Managé par DINAO, il vous offre une observabilité IA complète sans jamais exposer vos données d'application à un SaaS tiers.

Offres compatibles

Hébergez Phoenix chez DINAO

Paliers de ressources compatibles avec les pré-requis de Phoenix (1 vCPU / 1 Go / 5 Go minimum). Hébergé en France, infogéré.

Découverte
1 vCPU · 2 Go · 20 Go
9,90 € /mois HT
  • 1 vCPU dédiés
  • 2 Go de RAM
  • 20 Go NVMe
  • Sauvegardes quotidiennes
  • Infogéré & supervisé par DINAO
Commander
Standard
2 vCPU · 4 Go · 40 Go
19,90 € /mois HT
  • 2 vCPU dédiés
  • 4 Go de RAM
  • 40 Go NVMe
  • Sauvegardes quotidiennes
  • Infogéré & supervisé par DINAO
Commander
Dédié
8 vCPU · 16 Go · 160 Go
79,90 € /mois HT
  • 8 vCPU dédiés
  • 16 Go de RAM
  • 160 Go NVMe
  • Sauvegardes quotidiennes
  • Infogéré & supervisé par DINAO
Commander
🧠

Cette application utilise l'IA

Le conteneur n'embarque pas de calcul IA : les étapes IA s'appuient sur une puissance externe au conteneur, fournie via un service complémentaire AI (Mistral, OpenAI, Anthropic…) branché avec votre propre clé. Prenez un pack de tokens pour démarrer (abonnements fournisseurs non inclus).

Pack IA Découverte
5 M tokens IN · 1 M tokens OUT
9,00 €
Ajouter
Pack IA Starter
25 M tokens IN · 6 M tokens OUT
39,00 €
Ajouter
Pack IA Pro
100 M tokens IN · 25 M tokens OUT
129,00 €
Ajouter
Sous le capot

Détails techniques

vCPU
1 vCPU
idéal : 2 vCPU
Mémoire
1 Go
idéal : 4 Go
Disque
5 Go
idéal : 50 Go
Image : arizephoenix/phoenix:latest Registre : docker.io Services : phoenix, db Ports : 6006, 4317
Questions fréquentes

Vous vous demandez…

À quoi sert Phoenix concrètement ?

À comprendre ce qui se passe dans vos applications IA : chaque appel à un LLM est tracé avec ses prompts, sa réponse, sa latence et son coût. Vous pouvez ensuite évaluer la qualité, déboguer un agent qui dérape et détecter les régressions.

Mes traces contiennent des données sensibles : sont-elles protégées ?

Oui. Auto-hébergé chez DINAO, Phoenix garde vos traces, prompts et réponses sur votre instance en France. Rien n'est envoyé vers un SaaS d'observabilité tiers, contrairement aux offres cloud.

Où sont hébergées les données ?

Sur l'infrastructure DINAO en France, dans un des datacenters disponible. Vos traces et évaluations ne quittent pas le territoire.

Faut-il des compétences techniques ?

L'instrumentation de votre code (quelques lignes via OpenTelemetry) demande une équipe technique. En revanche, DINAO gère entièrement l'installation, la base de données, la sécurité et les mises à jour de Phoenix.

Phoenix fonctionne-t-il avec n'importe quel modèle ?

Oui. Phoenix est agnostique : il instrumente aussi bien OpenAI, Anthropic, Google ou Bedrock que vos modèles open-weight locaux, et s'intègre à LangChain, LlamaIndex, DSPy et d'autres frameworks.