Sélection des modèles
Choisir un modèle spécialisé ou polyvalent selon la tâche, les contraintes et les essais sur vos cas métier.
EXPERTISE · ARCHITECTURE & PERFORMANCE IA
Architecture et performance IA.
Les ressources adaptées.
Nous concevons l’architecture pour adapter les modèles et les ressources à vos tâches, avec un équilibre entre qualité, temps de réponse et coûts d’exploitation.
Découvrir la solutionARCHITECTURE IAVotre métier, en action
- 01Distinguer les tâches
- 02Choisir le modèle adapté
- 03Utiliser le contexte utile
- 04Évaluer avant de retenir
Exemple de fonctionnement · Données fictives. Des choix techniques documentés pour vos usages.
CE QUE VOTRE ÉQUIPE UTILISERA
Des choix techniques expliqués et mesurables.
Vous disposez de critères pour choisir les modèles et suivre la qualité, les temps de réponse et les ressources utilisées.
Décrire mon besoinLE CONTENU À DÉFINIR ENSEMBLE
- Une architecture documentée et ses dépendances
- Une comparaison sur les cas d’usage retenus
- Les critères et modalités de suivi de la solution
EXEMPLE DANS VOTRE QUOTIDIEN
Une tâche de classement et une analyse complexe n’ont pas les mêmes besoins. Les modèles sont comparés sur ces tâches avant de retenir une configuration.
Le périmètre final et les connexions dépendent de vos outils, de vos accès et des besoins validés au démarrage.
Des usages
pour votre quotidien.
Ces exemples servent à préciser votre besoin. Le périmètre de votre solution se définit avec vous.
Contexte, cache et quantification
Limiter le contexte aux informations utiles, réutiliser des résultats valides et étudier la réduction de mémoire permise par la quantification.
Fine-tuning ciblé
Adapter un modèle à partir d’exemples lorsqu’un besoin précis le justifie et que les données d’entraînement sont disponibles et autorisées.
Avant de développer,
nous cadrons ensemble.
Vos outils et vos données.
Les tâches prioritaires, les critères de qualité, les volumes, les délais attendus et les ressources disponibles.
Un livrable défini.
Une architecture et des choix de modèles documentés, avec des critères d’évaluation et un suivi des ressources.
Des contrôles concrets.
Comparaison sur des cas représentatifs, qualité des résultats, latence, mémoire, coûts et absence de régression après optimisation.
Découvrez le rôle de cette expertise dans votre écosystème IA.Explorer l’architecture ↗
POUR PRÉPARER VOTRE PROJET
Vos questions sur ce sujet.
Comment choisir un modèle IA pour une entreprise ?
Le choix se fait à partir de tâches représentatives, de critères de qualité, du temps de réponse attendu et des contraintes de données. La taille du modèle ne suffit pas : les essais doivent aussi mesurer les coûts, les erreurs et les ressources nécessaires.
Quand faut-il envisager un fine-tuning ?
Lorsqu’un besoin précis reste mal couvert après avoir travaillé les consignes, les outils et les données de contexte, et que des exemples autorisés sont disponibles. Un corpus documentaire qui change souvent peut plutôt relever du RAG. Les gains doivent être vérifiés sur des cas distincts de l’entraînement.
VOTRE PROCHAINE ÉTAPEFaisons de l’IA
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