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IA et choix des modèles de langage (LLM) : comment choisir ?

Les modèles de langage (LLM) sont au cœur des projets d’IA générative et des agents IA. Pourtant, le choix d’un modèle ne se résume pas à une simple question de performances. Coûts, sécurité, souveraineté, latence, maintenance ou dépendance à un fournisseur : chaque décision a des conséquences sur votre architecture et sur la pérennité de votre projet.

Entre les modèles propriétaires, les alternatives open source et les déploiements en interne, il est parfois difficile d’identifier la solution la plus adaptée à ses besoins.

Nous vous proposons un décryptage concret des différentes approches afin de comprendre leurs avantages, leurs limites et les critères qui doivent réellement guider vos choix.

Dans ce replay, découvrez :

Les différences entre les modèles propriétaires et les modèles open source ;
Les avantages et limites des architectures SaaS, self-hosted et hybrides ;
Comment évaluer les coûts réels d’un projet IA : API, infrastructure et maintenance ;
Dans quels cas l’open source constitue une véritable opportunité ;
Les arbitrages entre performances, latence, sécurité et souveraineté des données ;
Comment concevoir une architecture d’agents IA adaptée à vos contraintes métiers.

💡 Choisir un modèle de langage ne consiste pas à sélectionner le LLM le plus performant. Il s’agit de trouver le meilleur équilibre entre vos usages, vos contraintes techniques, votre budget et votre stratégie d’entreprise.

👉 Regardez ce replay et découvrez les clés pour choisir les bons modèles de langage et construire une architecture IA durable.