Large Language Model (LLM)

• Chatbots et assistants internes ou externes.
• Génération et reformulation de contenus.
• Extraction structurée à partir de texte non structuré (factures, contrats, mails).
• Classification, résumé, traduction.
• Aide à la décision et exploration de bases de connaissances.

• Via API (OpenAI, Anthropic, Mistral, Google) — démarrage rapide, pas d'infra.
• Open source auto-hébergé (Llama, Mistral) — souveraineté et coûts maîtrisés.
• Architecture RAG — enrichir le LLM avec les données propriétaires de l'entreprise.
• Fine-tuning ou LoRA — spécialiser un modèle sur un domaine précis (rarement nécessaire en première intention).

• Hallucinations — tracer les sources, évaluer en continu.
• RGPD et confidentialité — choisir le fournisseur en fonction du cas d'usage.
• Coût d'inférence à grande échelle.
• Latence — optimiser les prompts et la chaîne d'orchestration.

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