Comparer les modèles LLM open-source et les modèles gérés pour vos tâches
Renee Serda févr.. 24 0En 2026, les modèles LLM open-source rivalisent avec les API gérées en performance. Le vrai choix se fait sur le coût, la confidentialité et la complexité technique. Voici comment décider selon vos besoins.
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Prototypage rapide avec des API contre mise en production avec des LLM open-source
Renee Serda févr.. 18 6Prototypage rapide avec des API ou mise en production avec des LLM open-source ? Cette comparaison révèle pourquoi la plupart des projets IA échouent en production, et comment passer de l’expérimentation à l’échelle sans perdre le contrôle.
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Quand utiliser des modèles de langage ouverts pour protéger la vie privée des données
Renee Serda févr.. 1 0Les modèles de langage ouverts permettent de traiter des données sensibles sans les envoyer à des tiers. Idéal pour la finance, la santé et le gouvernement, ils offrent un contrôle total sur la confidentialité, malgré un léger écart de performance.
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Mesurez la productivité, la qualité et la durabilité du coding vibre avec les bons KPI : durée de cycle, taux de défauts, dette technique et compréhension du code. Découvrez comment éviter les pièges de l'IA et construire un processus durable.
Évaluer les grands modèles linguistiques : un cadre pratique pour le benchmarking
Apprenez à évaluer réellement les grands modèles linguistiques avec un cadre pratique basé sur les benchmarks les plus fiables en 2025. Découvrez pourquoi les scores publics sont trompeurs et comment choisir le bon modèle pour votre entreprise.
Hygiène des invites pour les tâches factuelles : Éviter l'ambiguïté dans les instructions aux LLM
Apprenez à écrire des instructions claires pour les modèles de langage afin d'éviter les erreurs factuelles, les hallucinations et les attaques par injection. L'hygiène des invites est essentielle pour les applications médicales, juridiques et financières.