Le problème auquel vous faites face
Les projets LLM bricolés s'effondrent en production : réponses non fiables, coûts d'inférence qui explosent, confidentialité découverte après coup, et un fournisseur de modèles qui déprécie la version utilisée sans prévenir.
Notre réponse
Nous architecturons vos usages LLM avec la rigueur d'une production : sélection du modèle par cas d'usage, ancrage dans vos données (RAG), évaluation continue sur jeux de tests métier, optimisation des coûts et stratégie de migration entre versions de modèles.
Ce que LaMeDuSe AI prend en charge
- Sélection de modèle : généraliste, spécialisé ou open source
- Architecture RAG pour des réponses fondées sur vos données
- Évaluation continue : jeux de tests, métriques qualité
- Optimisation des coûts d'inférence (cache, routage, petits modèles)
- Stratégie de confidentialité : APIs hébergées ou auto-hébergement
- Gestion des versions et migrations de modèles
- Supervision et journalisation des usages
Notre méthodologie
- 1
Choix du modèle adapté
Le bon modèle pour le bon usage : généraliste, spécialisé ou open source auto-hébergé, arbitré sur coûts et confidentialité.
- 2
Architecture de qualité
RAG, agents et garde-fous conçus pour limiter les hallucinations et garantir la traçabilité des réponses.
- 3
Évaluation continue
Jeux de tests métier, métriques de qualité et supervision des dérives : une IA sans mesure est une IA qui se dégrade.
- 4
Exploitation européenne
Les modèles tournent sur notre infrastructure européenne, avec supervision et maîtrise des coûts d'inférence.
Technologies
Sécurité & conformité
Option d'auto-hébergement des modèles pour les données sensibles, cloisonnement des environnements, secrets gérés et journalisation des appels.
Hébergement
Auto-hébergement sur notre cloud européen (France, Allemagne, Suisse) ou APIs hébergées avec minimisation des données.
Maintenance
Veille des modèles (nouvelles versions, dépréciations), réévaluation de la qualité, optimisation des coûts d'inférence.
Pourquoi LaMeDuSe AI
Nous exploitons des LLM sur notre infrastructure européenne pour nos propres produits : les arbitrages que nous recommandons, coûts, qualité, confidentialité, sont ceux que nous vivons quotidiennement.
Questions fréquentes
Cela dépend de trois critères : la qualité requise, la confidentialité des données et le budget. Un modèle généraliste convient à la plupart des usages ; les données sensibles orientent vers l'auto-hébergement open source. Nous arbitrons en POC avec vos cas réels.
Rarement en premier recours : le RAG (ancrage dans vos documents) résout la plupart des besoins à moindre coût et reste facile à mettre à jour. Le fine-tuning se justifie pour des formats ou un vocabulaire très spécifiques, une fois le RAG à bout.
Quatre leviers : cache des réponses fréquentes, routage vers des modèles plus petits pour les tâches simples, limitation du contexte envoyé, et suivi des coûts par cas d'usage. Les coûts se pilotent : ils ne se subissent pas.
Oui, par deux voies : l'auto-hébergement de modèles open source sur notre infrastructure européenne, ou l'usage d'APIs européennes avec minimisation des données. Le choix dépend de vos exigences de confidentialité et de la qualité requise.