OVHcloud now has an "AI lab".

The entity will offer "services in generative AI for sensitive data." It was born from an acquisition: that of Dragon LLM.

This small enterprise from the Île-de-France region—classified as a small business according to the thresholds of the Commercial Code—has expertise in fine-tuning (designing specialized models). It has long targeted the financial sector under the brand Lingua Custodia, with document processing services—extraction, transcription, translation, etc.—provided both in SaaS and via API (VERTO offering).

A shift occurred in the fall of 2025, alongside the presentation of an alternative architecture to Transformers. It combines multiple existing techniques to overcome, in particular, the limitations that the self-attention mechanism presents during inference (see our article on the subject).

In the background, the Large AI Grand Challenge. This competition was part of the European AI-BOOST project, intended to organize 6 more by 2027 to encourage open scientific innovation in the field of AI. The goal was to develop, from scratch, a foundational LLM with at least 30 billion parameters "more efficient than state-of-the-art systems on a number of tasks."

Lingua Custodia was among the winners. It thus obtained 3.2 million computing hours on EuroHPC supercomputers (LEONARDO, located in Italy, and JUPITER, based in Germany). The resulting model did not reach the expected size (3.6B). And it is a base model (not trained for instruction following). However, it serves as a showcase for Dragon LLM's alternative architecture.

A bouquet of financial LLMs

This model is published on Hugging Face, along with about twenty others. Among them, ClassiFin, a Bert classifier that determines whether a document is in the financial domain or not. It uses a Snowflake Arctic model for embedding.

There is also the FinTranslate family. It includes 6 models ranging from 70M to 7B, covering 8 languages and 9 domains. Their architecture is similar to that of the Pythia suite models from EleutherAI.

Dragon LLM has also published a descendant of Pythia-1.4B: Fin-Pythia-1.4B, dedicated to sentiment analysis on financial texts. It also has a family of "LLM Pro Finance" models, for question-answering in economics and finance. They are based on Gemma, Llama, and Qwen.

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OVHcloud a désormais un « labo IA ».

L’entité proposera des « services dans l’IA générative pour les données sensibles ». Elle naît d’une acquisition : celle de Dragon LLM.

Cette PME francilienne – petite entreprise selon les seuils du Code de commerce – dispose d’une expertise en fine-tuning (conception de modèles spécialisés). Elle a longtemps ciblé le secteur financier sous la marque Lingua Custodia, avec des services de traitement documentaire – extraction, transcription, traduciton… – fournis tant en SaaS que par API (offre VERTO).

Un virage fut pris à l’automne 2025, parallèlement à la présentation d’une architecture alternative à Transformers. Elle combine de multiples techniques existantes pour dépasser, en particulier, les limites que le mécanisme d’autoattention présente lors de l’inférence (cf. notre article à son sujet).

En toile de fond, le Large AI Grand Challenge. Cette compétition s’est inscrite dans le projet européen AI-BOOST, censé en organiser 6 autres à l’horizon 2027 pour encourager l’innovation scientifique ouverte dans le domaine de l’IA. Il s’agissait de développer, en partant de zéro, un LLM de fondation d’au moins 30 milliards de paramètres « plus performant que les systèmes à l’état de l’art sur un certain nombre de tâches ».

Lingua Custodia a fait partie des lauréats. Elle a ainsi obtenu 3,2 millions d’heures de calcul sur des supercalculateurs d’EuroHPC (LEONARDO, situé en Italie, et JUPITER, implanté en Allemagne). Le modèle qui en a résulté n’a pas la taille attendue (3,6B). Et il s’agit d’un modèle de base (non entraîné pour le suivi d’instructions). Il est toutefois une vitrine pour l’architecture alternative de Dragon LLM.

Un bouquet de LLM financiers

Ce modèle est publié sur Hugging Face, comme une vingtaine d’autres. Parmi eux, ClassiFin, un classifieur Bert qui détermine si un document est ou non du domaine financier. Il utilise un modèle Snowflake Arctic pour l’embedding.

Il y a aussi la famille FinTranslate. Elle comprend 6 modèles de 70M à 7B, couvrant 8 langues et 9 domaines. Leur architecture est proche de celle des modèles de la suite Pythia d’EleutherAI.

Dragon LLM a aussi publié un descendant de Pythia-1.4B, : Fin-Pythia-1.4B, dédié à l’analyse de sentiment sur les textes financiers. Il a également une famille de modèles « LLM Pro Finance », pour les questions-réponses en économie et finances. Ils sont basés sur Gemma, Llama et Qwen.

Illustration principale générée par IA

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