IA APPLIQUÉE

Sélection & optimisation de modèles

GPT-4 n'est pas toujours la réponse. Nous benchmarkons, fine-tunons et optimisons pour trouver le meilleur rapport qualité/coût/latence pour chaque cas d'usage. Parfois c'est Claude, parfois c'est Mistral, parfois c'est un modèle open-source fine-tuné.

01·CAS D'USAGE

Ce qu'on déploie
en production.

Benchmark multi-modèles
Fine-tuning domain-specific
Optimisation coûts d'inférence
Distillation de modèles

02·BÉNÉFICES

Pourquoi ça
fonctionne.

Coûts

Jusqu'à 90% de réduction sur les coûts d'inférence

Performance

Modèles spécialisés > modèles généralistes

Agnostique

Pas de vendor lock-in, on teste tout

03·STACK

Technologies
utilisées.

MistralClaudeLlamaLoRAGGUFvLLM

Pourquoi le choix du modèle est stratégique

Le marché des LLM évolue tous les mois. Claude, GPT-4, Mistral, Llama, Gemini — chaque modèle a ses forces, ses faiblesses et sa structure de coûts. Utiliser GPT-4 pour une tâche de classification simple revient à prendre un avion pour traverser la rue : ça marche, mais c'est disproportionné. À l'inverse, utiliser un petit modèle pour une tâche de raisonnement complexe donnera des résultats médiocres. Nous évaluons chaque cas d'usage avec un benchmark rigoureux pour identifier le modèle qui offre le meilleur ratio qualité/coût/latence.

Fine-tuning et distillation

Quand un modèle généraliste ne suffit pas pour votre domaine, le fine-tuning permet de l'adapter à votre vocabulaire, vos formats et vos critères de qualité spécifiques. Avec les techniques modernes (LoRA, QLoRA), le fine-tuning est accessible : quelques centaines d'exemples, quelques heures de calcul GPU. Pour les cas où la latence ou le coût sont critiques, la distillation permet de transférer la connaissance d'un grand modèle vers un modèle plus petit et plus rapide — jusqu'à 90% de réduction de coûts d'inférence avec une perte de qualité minimale.

04·FAQ

Questions
fréquentes.

Quel modèle choisir pour mon cas d'usage ?

Il n'y a pas de réponse universelle. Nous commençons par un benchmark sur vos données réelles avec 3-5 modèles candidats, en mesurant la qualité des réponses, la latence et le coût. Ce benchmark prend 1-2 semaines et vous donne une recommandation fondée sur des données, pas sur du marketing.

Qui livre

Derrière chaque mission,
des gens à qui se fier.

Pas une ressource anonyme : un ingénieur senior nommé, embarqué dans vos équipes, qui s'approprie votre métier et s'engage sur ce qu'il livre — du premier contact à la production.

01

La vérité

On sépare le réel du décor, même quand l'honnêteté nous coûte une vente.

02

La réponse

On répond — vite et personnellement — du premier contact à la production.

03

La parole tenue

Ce qu'on annonce, on le livre : en prod, dans les délais, sans mauvaise surprise.

04

Le soin

On s'engage parce qu'on veut bien faire — pas pour facturer des jours.

Toute notre expertise IA

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