Les agents IA reposent sur des modèles de langage (LLM), mais tous les choix ne se valent pas. Entre modèles propriétaires via API, alternatives open source et déploiement en interne, les arbitrages ont un impact direct sur vos coûts, vos performances et votre indépendance technologique.

Au moment de passer en production, ces questions deviennent critiques : faut-il payer à l’usage ou investir dans une infrastructure ? Peut-on maîtriser ses données ? Quel niveau de performance attendre selon les modèles ?

Dans ce webinar, nous vous proposons un décryptage concret pour comprendre les implications réelles de chaque option et faire des choix éclairés.

Lors de cette présentation, nous verrons comment :

• Comparer concrètement les modèles propriétaires (API) vs open source
• Comprendre les impacts du choix entre SaaS, self-hosted et hybride
• Évaluer les coûts réels : tokens, infrastructure, maintenance
• Identifier les cas où l’open source devient pertinent (et ceux où il ne l’est pas)
• Arbitrer entre performance, latence, sécurité et souveraineté
• Construire une architecture d’agents IA adaptée à vos contraintes

Vous repartirez avec une grille de lecture claire pour choisir vos modèles, éviter les erreurs coûteuses et concevoir une architecture IA réellement maîtrisée.

Un temps d’échange est prévu en fin de session pour répondre à l’ensemble de vos questions.