Modèle de domaine ou LLM (ChatGPT) ? Coût, précision, rapidité et sécurité des données
Le modèle de domaine privé et dédié l'emporte sur les tâches répétitives de l'entreprise comme la classification, l'extraction de données ou le scoring. Selon les études internes de Coblit, sur les tâches pour lesquelles il est entraîné, il atteint 95 à 100 % de précision et répond en 100 ms environ, pour un coût fixe, et il peut fonctionner entièrement on-premise. Un LLM généraliste (par ex. ChatGPT) est meilleur pour les conversations et textes libres sur n'importe quel sujet, mais il se paie au token, répond en 2 à 3 s et ne donne la bonne réponse que dans 60 à 70 % des cas sur des tâches ciblées.
La réponse courte
Si l’IA doit accomplir dans l’entreprise une seule tâche répétitive (évaluer un appel d’offres, lire un document, classer une demande, attribuer un score), le meilleur choix est un modèle de domaine privé et dédié, entraîné sur les données de l’entreprise. Si vous avez besoin d’un assistant pour des textes et conversations libres sur n’importe quel sujet, un LLM généraliste comme ChatGPT suffit.
Comparatif : le modèle de domaine privé et dédié de Coblit face à un LLM généraliste
Les chiffres ci-dessous sont issus des études internes de Coblit et portent sur les tâches pour lesquelles le modèle de domaine est conçu et entraîné. Ce ne sont pas des valeurs universelles, valables pour tout usage de l’IA.
| Modèle de domaine de Coblit | LLM généraliste | |
|---|---|---|
| Coût | Faible | Élevé |
| Type de coût | Fixe | Variable, à l’usage (tokens) |
| Précision | Élevée : 95–100 % | Faible : 60–70 % |
| Temps de réponse | Faible : ~100 ms | Élevé : 2–3 s |
| Marge d’un processus / produit basé sur l’IA | Élevée | Faible |
| Infrastructure | Entièrement on-premise | Données transférées vers le cloud |
| Données | Aucun transfert vers le cloud | Transférées vers le cloud |
| Erreurs et hallucinations | N’hallucine pas dans son domaine | Erreurs et hallucinations |
Pourquoi un modèle de domaine n’hallucine-t-il pas dans son domaine ?
Un LLM généraliste génère du texte libre : quand il ne connaît pas la réponse, il peut la « compléter ». Un modèle de domaine fonctionne autrement : il répond uniquement dans la tâche pour laquelle il a été conçu (classification, extraction de données ou scoring sur les données du client) et ne génère pas de texte libre en dehors. Il n’a donc aucune latitude pour inventer une réponse hors de son domaine.
Coût fixe ou coût au token : ce que cela change pour la marge
Un LLM généraliste facture chaque requête en tokens. Plus l’IA traite de documents, de clients ou de décisions, plus la facture grimpe, et plus la marge du processus ou du produit bâti sur cette IA se réduit. Un modèle de domaine a un coût fixe : la hausse du volume n’entame pas la marge.
Quand un LLM généraliste suffit
- vous rédigez des textes, e-mails et synthèses et cherchez des idées,
- les tâches sont variées et difficiles à ranger dans une seule catégorie,
- le volume est faible, la facturation au token importe donc peu,
- les données peuvent sortir de l’entreprise.
Quand le modèle de domaine l’emporte
- la même tâche se répète des centaines ou des milliers de fois (classification, extraction, scoring),
- la précision et l’absence de réponses inventées comptent,
- la rapidité compte : une réponse en 100 ms environ au lieu de 2 à 3 s,
- l’IA fait partie d’un produit ou d’un processus où la marge compte,
- les données ne peuvent pas partir dans le cloud : le modèle fonctionne alors entièrement on-premise.
Comment fait Coblit
- Analyse des données et de la tâche : nous définissons précisément ce que doit faire le modèle et comment mesurer sa précision.
- Un modèle de domaine privé et dédié : nous le construisons sur les données du client, pour cette seule tâche.
- Déploiement : sur les serveurs et ressources du client (on-premise) ou, s’il le préfère, dans le cloud. Nous avons des spécialistes pour cela.
- Maintenance : supervision, réentraînement sur de nouvelles données et extension à d’autres tâches.
Le prix et le délai de déploiement sont établis au cas par cas. Le plus simple est de commencer par un projet pilote d’IA sur un seul processus.
Exemple : un modèle dédié aux appels d’offres
Pour une entreprise pharmaceutique internationale, nous avons construit un système d’IA d’analyse des appels d’offres avec un modèle entraîné uniquement sur les données du client. Le modèle évalue l’adéquation des appels d’offres à l’offre de l’entreprise, et le travail qui mobilisait plus de 10 personnes est aujourd’hui assuré par 3.
Pour en savoir plus sur nos modèles : Modèles d’IA privés et Modèle d’IA privé ou ChatGPT ?.