Choisir son modèle IA : arbitrer entre performance, coût, sécurité et responsabilité

Replay du webinaire

Le pitch

Le choix d'un LLM* (ou modèle IA) ne peut plus se limiter à une question de performance ou de notoriété.

Entre modèles propriétaires, open source, solutions intégrées, modèles spécialisés, hébergement cloud ou déploiement privé, les entreprises doivent désormais arbitrer entre plusieurs critères parfois contradictoires : qualité des réponses, coût d'usage, sécurité des données, souveraineté numérique, intégration au système d'information, empreinte carbone et conformité réglementaire.

Ce webinaire propose une méthode concrète pour choisir le ou les bon(s) modèle(s), adapté(s) aux usages métiers de l'entreprise.

• Un LLM* très puissant peut être pertinent pour analyser un dossier complexe, mais excessif pour une simple reformulation.
• Une solution cloud peut être rapide à déployer, mais poser des questions de confidentialité ou de dépendance fournisseur.
• Un modèle open source peut renforcer la maîtrise, mais nécessiter davantage de compétences techniques.
• …

L'objectif de ce webinaire est d'aider les décideurs à dépasser l'effet de mode pour construire une grille de décision opérationnelle : quel modèle pour quel cas d'usage ? Quel niveau de sécurité selon les données manipulées ? Comment mesurer les coûts cachés ? Quand privilégier la souveraineté ? Comment intégrer l'impact environnemental dans le choix ?

À l'issue du webinaire, les participants disposeront de critères clairs pour choisir un LLM* performant, sécurisé, maîtrisé et responsable.

Au sommaire :

• Pourquoi le choix du LLM* devient une décision stratégique

Impact métier, productivité, risques, dépendance fournisseur et gouvernance.

• Performance : choisir selon les cas d'usage réels

Qualité des réponses, raisonnement, multimodalité, spécialisation, fiabilité et limites.

• Coût : comprendre le prix réel d'un LLM*

Abonnement, coût par token, volume d'usage, intégration, maintenance, formation et support.

• Sécurité des données : protéger les informations sensibles

Données internes, données clients, confidentialité, traçabilité, hébergement et contrôle des usages.

• Souveraineté : maîtriser ses dépendances technologiques

Modèles propriétaires ou open source, localisation des données, réversibilité, dépendance aux éditeurs.

• Empreinte carbone et responsabilité : choisir une IA proportionnée

Taille du modèle, localisation des serveurs, électricité décarbonée, sobriété des usages et gouvernance.

*Un LLM est un type de programme d’intelligence artificielle.

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