Le modèle le plus grand n'est pas toujours le meilleur choix. Les techniques d'optimisation permettent souvent d'obtenir la même qualité perçue pour une fraction du coût matériel.
Le RAG et le fine-tuning sont souvent présentés comme des alternatives équivalentes. Ce n'est pas le cas : ils résolvent des problèmes différents, et se tromper de choix coûte des mois de travail.
Adopter un outil d'IA sans avoir vérifié où finissent les données est le moyen le plus rapide de transformer un gain de productivité en problème de conformité. Voici ce qu'il faut contrôler au préalable.
Un modèle fermé et un modèle open-weight ne sont pas deux variantes d'un même produit : ils déterminent qui voit vos données et qui contrôle le système. Voici comment décider au cas par cas.
Les agents IA promettent d'automatiser des flux de travail entiers. Sur des modèles ouverts, aujourd'hui, certains cas fonctionnent bien en production — d'autres non, et il vaut mieux le savoir avant de construire dessus.
Le mot « ouvert » est utilisé avec beaucoup de liberté dans le monde de l'IA. Les licences qui se cachent derrière les modèles sont pourtant très différentes les unes des autres — et les lire avant de les adopter n'est pas optionnel.
« Avons-nous besoin d'un supercalculateur ? » est la question qui bloque le plus de projets d'IA avant même qu'ils ne commencent. La réponse est presque toujours plus modeste que ce que l'on craint.
« Modèle ouvert » n'est pas une catégorie unique : derrière ce terme se cachent des familles très différentes les unes des autres. Voici comment s'orienter sans se laisser guider uniquement par les benchmarks.