L'inférence coûte cher. Caching sémantique, SLMs, Distillation : les techniques avancées pour industrialiser l'IA sans exploser le budget.
L'euphorie des POCs est passée. En cette fin 2025, les DSI reçoivent les factures d'API de leurs projets mis en production l'année dernière. Et ça fait mal.
Le "Token Burn" (la consommation inutile de tokens) est le nouveau gaspillage cloud. Si vous utilisez GPT-4 pour résumer des emails simples, vous brûlez du cash.
L'approche LLM FinOps est au cœur de notre offre d'industrialisation chez Iskar.ai. Voici comment nous optimisons le ROI de nos clients.
1. La révolution des SLMs (Small Language Models)
C'est la grande tendance technique de 2025. Pourquoi utiliser un tank pour écraser une mouche ?
Les modèles de 7B ou 8B paramètres (Llama 3, Mistral NeMo, Microsoft Phi) sont désormais capables de gérer 80% des tâches courantes (classification, extraction d'entités) pour 1/10ème du prix des gros modèles.
Stratégie Iskar : Nous utilisons GPT-4/5 uniquement pour l'orchestration, et des SLMs rapides pour l'exécution des tâches unitaires.
2. Le Caching Sémantique (Ne payez jamais 2 fois)
Dans une entreprise, les mêmes questions reviennent souvent ("Comment poser mes CP ?", "Procédure note de frais").
Sans cache, chaque question déclenche un appel API payant.
Avec le Caching Sémantique, nous stockons les vecteurs des questions/réponses. Si une nouvelle question est sémantiquement proche d'une ancienne (ex: "Comment avoir des vacances" vs "Poser des congés"), nous servons la réponse stockée.
- Coût : 0€.
- Latence : 50ms.
3. La Distillation de Modèle
Pour nos clients à fort volume (type Constructys ou OPCO), nous utilisons la technique de distillation.
Nous utilisons un modèle très intelligent (et cher) pour générer des exemples d'entraînement de haute qualité, puis nous entraînons un petit modèle (pas cher) pour reproduire cette tâche spécifique.
Résultat : La performance du "Teacher" pour le coût du "Student".
Conclusion : L'IA rentable, c'est de l'ingénierie
Lancer un prompt est facile. Rendre un système IA rentable à l'échelle de 10 000 collaborateurs demande une expertise FinOps pointue.
Ne laissez pas vos coûts d'inférence manger votre marge opérationnelle.
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Auditons vos pipelines et optimisons vos coûts.
