IA : les alternatives aux LLM pour la performance des processus

Introduction
Les grands modèles de langage (LLM) sont très performants pour la génération de texte, mais leurs limites en termes de coût, de latence et de contrôle les rendent moins adaptés aux environnements industriels, où la fiabilité et la traçabilité sont essentielles.

Points clés
- Approches hybrides : les entreprises combinent LLM avec des systèmes de recherche documentaire (RAG) ou des bases de connaissances structurées, ce qui permet d’obtenir des réponses précises tout en limitant la dépendance à un modèle volumineux.
- Modèles spécialisés et fine‑tuning : on privilégie des modèles plus petits, entraînés ou ajustés sur des jeux de données sectoriels (maintenance, logistique, production), offrant une meilleure maîtrise des coûts d’inférence et une conformité aux exigences de sécurité.
- Intégration de l’IA symbolique et de règles métier : en ajoutant des moteurs d’inférence logique, des