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.
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.
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.
La vérité
On sépare le réel du décor, même quand l'honnêteté nous coûte une vente.
La réponse
On répond — vite et personnellement — du premier contact à la production.
La parole tenue
Ce qu'on annonce, on le livre : en prod, dans les délais, sans mauvaise surprise.
Le soin
On s'engage parce qu'on veut bien faire — pas pour facturer des jours.
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de bout en bout.
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