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.
