Technologies : quel modèle utilisons-nous, et quand ?
Huaris AI est indépendante des fournisseurs. Nous évaluons les familles de modèles selon le cas d'usage, la sensibilité des données et le budget, et fondons la décision sur des tests réalisés avec vos propres exemples. Cette page explique quelle famille de modèles nous privilégions et dans quels cas, ainsi que nos critères de choix.
Dernière mise à jour : septembre 2026
Familles de modèles
Le tableau est un guide général. Les numéros de version sont volontairement omis, car les modèles évoluent vite. Quel modèle fonctionne le mieux pour une tâche donnée ne peut se savoir que par une évaluation sur vos propres données.
| Famille de modèles | Reconnu pour | Usage typique | Déploiement |
|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | Contexte long, raisonnement analytique, programmation | Analyse de documents complexes, aide au développement logiciel | API du fournisseur et offres entreprise |
| Google Gemini | Grande fenêtre de contexte, intégration à Google Workspace | Organisations utilisant Workspace, contenus multimodaux | API du fournisseur et offres entreprise |
| OpenAI GPT | API riche et écosystème d'assistants | Assistants généralistes, besoins d'intégration étendus | API du fournisseur et offres entreprise |
| Meta Llama / Mistral | Modèles à poids ouverts, contrôle total | Cas où les données ne doivent pas quitter l'organisation | On-premise, cloud privé ou API de fournisseurs |
Les logos et noms de produits appartiennent à leurs propriétaires respectifs. Huaris AI ne prétend pas être un partenaire officiel de ces entreprises.
Nos critères de choix
Pour choisir un modèle, nous examinons ensemble les points suivants :
- Sensibilité des données et réglementation : lieu de traitement des données, conditions d'utilisation des données du fournisseur, exigences de la KVKK et du RGPD
- Qualité sur la tâche : résultats sur un jeu d'évaluation construit à partir de vos exemples réels, y compris les performances en turc
- Coût : coût d'exploitation à votre volume d'usage et hypothèses sur lesquelles repose l'estimation
- Latence et volume : temps de réponse attendu et nombre d'utilisateurs simultanés
- Intégration : adéquation avec les outils existants (par exemple Google Workspace, l'écosystème Microsoft)
- Dépendance au fournisseur : facilité de passer à un autre modèle en cas de besoin
- Capacité d'exploitation : si votre organisation peut exploiter elle-même le modèle
Que privilégions-nous en premier, et quand ?
Ce qui suit constitue des points de départ, et non des recommandations définitives. Dans chaque scénario, nous testons les candidats sur vos propres données.
| Scénario | Approche évaluée en premier | Pourquoi ? |
|---|---|---|
| Analyse de longs contrats et rapports | Familles reconnues pour le contexte long et le raisonnement analytique | La cohérence et la capture des détails comptent dans les textes longs |
| L'équipe travaille surtout dans Google Workspace | Famille Gemini | L'intégration aux outils existants facilite la mise en place et l'adoption |
| Besoin d'assistants prêts à l'emploi et d'une large intégration avec des tiers | Famille GPT | L'écosystème d'API et d'assistants est vaste |
| Aide au développement logiciel | Familles reconnues pour leurs capacités de programmation | La qualité du code est vérifiée par des tests sur vos propres dépôts et langages |
| Les données ne doivent pas quitter l'organisation | Déploiement on-premise avec des modèles à poids ouverts | Les données restent sur une infrastructure que vous contrôlez ; l'écart de qualité est mesuré par des tests |
Composants au-delà du modèle
La qualité d'une solution d'IA ne dépend pas du seul modèle. Dans les systèmes RAG en particulier, ces couches influencent directement le résultat :
- Analyse et découpage des documents
- Modèles d'embedding pour la recherche sémantique
- Couche de recherche et base de données vectorielle
- La couche d'orchestration qui pilote les requêtes et le modèle
- Outils d'évaluation et de test
- Journalisation, surveillance et contrôle d'accès
Nous choisissons ces composants, comme le modèle, en fonction de vos besoins, et nous les construisons de façon à pouvoir les remplacer.
Pourquoi nous ne nous lions pas à un seul modèle
Les modèles et les prix évoluent vite. Le modèle qui convient le mieux aujourd'hui pourrait ne plus l'être demain. C'est pourquoi nous construisons l'architecture de sorte qu'un changement de modèle ne casse pas le système en fonctionnement, et nous vous confions le jeu d'évaluation. Pour le détail de la méthode, consultez la page de service Choix de modèles et conseil indépendant des fournisseurs, et pour les questions générales la page FAQ.
Travaillons ensemble
Laissez-nous écouter vos processus et vos objectifs, et évaluons ensemble où l'IA peut apporter de la valeur.
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