Question 1

Quel grand modèle de langage convient le mieux à mon entreprise ?

Accepted Answer

Cela dépend du cas d’usage : qualité du texte, langue, coût par requête, rapidité de réponse et exigences de protection des données pèsent différemment selon les projets. Nous travaillons avec GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral et d’autres modèles, les testons sur vos propres tâches d’exemple et recommandons le modèle adapté. Une combinaison est souvent judicieuse, les tâches simples allant à des modèles moins coûteux.

Question 2

Combien coûte le développement d’une application fondée sur un LLM ?

Accepted Answer

Les coûts dépendent du cas d’usage, du nombre de sources de données et d’intégrations, du besoin de fine-tuning et des exigences d’hébergement et de conformité. S’y ajoutent des coûts courants d’appels aux modèles, que nous rendons prévisibles par le routage et la mise en cache. Après un bref cadrage, vous recevez une offre claire : prix fixe après cadrage, devis sous 48 heures.

Question 3

Combien de temps dure le développement d’une solution LLM ?

Accepted Answer

L’objectif pour une première version en production est en général de 4 à 8 semaines environ. Une solution complète avec fine-tuning, plusieurs intégrations et fonctions entreprise prend en général 8 à 16 semaines. Les facteurs décisifs sont l’état des données, le nombre de systèmes connectés et les circuits de validation dans votre entreprise. Nous fixons le calendrier ensemble après le cadrage.

Question 4

Les LLM peuvent-ils travailler avec nos données internes ?

Accepted Answer

Oui. Grâce aux architectures RAG, les modèles de langage accèdent à l’exécution à vos documents, wikis et bases de données, sans que ces données soient intégrées à l’entraînement du modèle. Les droits d’accès sont préservés : chaque personne ne reçoit que des réponses issues de sources qu’elle peut consulter. Le fine-tuning permet en outre d’adapter les modèles à votre domaine et à votre vocabulaire.

Question 5

Comment éviter les hallucinations dans les réponses d’un LLM ?

Accepted Answer

On ne peut pas exclure totalement les hallucinations, mais on peut les réduire nettement. Nous ancrons les réponses dans vos sources via le RAG et faisons citer ces sources par le modèle. S’y ajoutent des sorties structurées, des contrôles de plausibilité et des seuils de confiance qui renvoient les cas incertains vers des personnes. Des jeux de test avec de vraies questions montrent avant chaque version la fiabilité des réponses.

Question 6

Peut-on utiliser GPT ou Claude en conformité avec le RGPD ?

Accepted Answer

Oui, avec la bonne architecture. Nous utilisons des options d’hébergement européennes et les accords de sous-traitance des fournisseurs, chiffrons les données et pseudonymisons les contenus personnels avant qu’ils n’atteignent un modèle. Pour les données particulièrement sensibles, nous utilisons des modèles open-weight sur votre propre infrastructure. Nous choisissons la variante adaptée avec votre délégué à la protection des données.

Question 7

Quelle est la différence entre fine-tuning et RAG ?

Accepted Answer

Le fine-tuning adapte les poids du modèle à votre vocabulaire, à vos formats et à votre ton ; le savoir se trouve alors dans le modèle. Le RAG permet au modèle d’accéder à l’exécution à vos connaissances et de répondre en citant ses sources ; les modifications de documents s’appliquent immédiatement. Pour des faits à jour, le RAG est généralement le meilleur choix, pour le style et les formats spécifiques le fine-tuning. Les deux se combinent.

Question 8

Peut-on connecter des systèmes existants comme SAP ou Salesforce à un LLM ?

Accepted Answer

Oui. Via des API, le function calling et, si utile, le Model Context Protocol, nous relions les modèles de langage au CRM, à l’ERP, au helpdesk, à la GED et à d’autres plateformes. Le modèle peut alors consulter des données, créer des enregistrements ou déclencher des workflows, toujours avec les droits que vous définissez. Les actions critiques peuvent être soumises à une validation humaine.

Question 9

Comment mesurer le ROI d’une mise en œuvre LLM ?

Accepted Answer

Avant le projet, nous définissons des critères mesurables, comme le temps de traitement par dossier, la part de demandes résolues automatiquement ou le taux d’erreur, et relevons une valeur de départ. Après le lancement, nous comparons ces valeurs aux coûts de projet et d’exploitation. La qualité est vérifiée par des benchmarks automatiques, une évaluation humaine et des tests A/B ; le routage des modèles réduit en outre les coûts d’API.

Question 10

Quels modèles open source recommandez-vous comme alternative à GPT ?

Accepted Answer

Llama, Mistral, Qwen et DeepSeek sont des alternatives open-weight performantes, qui peuvent aussi être auto-hébergées. Le bon modèle dépend de la tâche, de la langue, de la qualité requise et de l’infrastructure disponible. Nous évaluons les candidats sur vos tâches d’exemple en tenant compte aussi des conditions de licence et de l’effort d’exploitation et de mise à jour.

Question 11

En quoi une solution GPT ou LLM professionnelle diffère-t-elle de ChatGPT ou des GPT personnalisés ?

Accepted Answer

ChatGPT et les GPT personnalisés du GPT Store sont utiles pour débuter. Une solution professionnelle va bien au-delà : function calling, connexion aux bases de données, workflows en plusieurs étapes, garde-fous, journalisation, gestion des erreurs et montée en charge. Avec votre propre intégration API, vous gardez le contrôle des flux de données, des clés et des accès et obtenez une application supervisée, intégrée à vos systèmes.

Question 12

Les applications GPT peuvent-elles fonctionner hors ligne ou sur site ?

Accepted Answer

Les modèles GPT d’OpenAI nécessitent une connexion API ; Azure OpenAI propose des points de terminaison privés dans votre réseau virtuel. Pour des solutions entièrement hors ligne, nous utilisons des modèles open-weight comme Llama ou Mistral sur votre propre infrastructure. Nous concevons l’application de sorte que le modèle puisse être remplacé plus tard sans modifier le reste de l’architecture.

Développement LLM : mettre les modèles de langage au service de votre entreprise

Qu’est-ce que le développement LLM ?

Que comprend notre travail avec les modèles de langage ?

Choix du modèle (GPT, Claude, Llama, Mistral)

Prompt engineering et évaluation

Pipelines RAG (Pinecone, Weaviate)

Fine-tuning (LoRA, QLoRA)

Architectures d’agents (LangGraph)

Garde-fous et conformité (AI Act, RGPD)

Comment se déroule un projet LLM ?

Premier échange

Évaluation et offre

Développement

Lancement et exploitation

Questions fréquentes sur le développement LLM

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Prestations associées

Avec quoi développons-nous les applications LLM ?

Modèles de langage

RAG et données

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Dans quels secteurs utilisons-nous les LLM ?

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Technologie et logiciels

Exemples de projets LLM

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Examen de documents avec sorties structurées

Projets de modèles de langage depuis Berlin-Charlottenburg

Quelle tâche un modèle de langage doit-il prendre en charge chez vous ?