Unité 9 / 10

Choisir le bon modèle : arbre de décision et portefeuille modèle

Gains :

  • Transformer la sélection de modèles en un arbre de décision structuré avec sept questions clés
  • Capacité à proposer des modèles en appliquant l'arbre de décision à des scénarios d'affaires réels
  • Évaluer les avantages et les inconvénients de l'établissement d'un portefeuille modèle au lieu de dépendre d'un modèle unique

Nous avons rassemblé les éléments répartis dans huit unités : fournisseurs, poids implicite/explicite, contexte, multimodalité, coût, niveaux et souveraineté des données. Il est désormais temps de combiner ces éléments en un seul mécanisme de décision. Le but de cette unité est de répondre à la question « quel modèle ? Vous ne pouvez plus répondre à la question avec intuition, mais avec un arbre de décision structuré. Vous découvrirez également pourquoi les organisations matures se tournent vers un portefeuille de modèles, et non vers un seul. Une fois l'unité terminée, vous serez en mesure d'appliquer l'arbre de décision à des scénarios commerciaux réels et de rédiger votre propre portefeuille.

Arbre de décision à sept questions

Nous pouvons réduire la sélection du modèle à sept questions. Répondre à ces questions dans l’ordre vous mènera presque automatiquement au bon candidat.

  1. Les données sont-elles sensibles ? Si vous traitez des données personnelles/confidentielles → la souveraineté des données (poids clair, régional, conservation zéro) est déterminée en premier. Sinon, votre flexibilité augmentera.
  2. La tâche est-elle difficile ? Simple/formidable → niveau luminosité. Complexe/multi-étapes → étape forte + raisonnement.
  3. Combien coûte le volume ? Très gros volume → rapidité et coût passent au premier plan, penchez-vous vers la gamme légère. Faible volume → vous pouvez investir dans la qualité.
  4. Quelle est la taille du document/contexte ? Documents longs → une large fenêtre contextuelle est indispensable. Textes courts → une petite fenêtre suffit.
  5. Y a-t-il du visuel/audio ? Si disponible → modèle multimodal obligatoire. Sinon, le modèle texte est suffisant.
  6. Qu’est-ce que la sensibilité budgétaire ? Si élevé → optimisation par étapes, cache, batch ; peut-être un poids ouvert. Si faible → priorité à la qualité.
  7. Comment sont l’équipe et l’infrastructure ? S'il n'y a pas d'équipe technique → poids fermé, interface prête. S’il y a une équipe forte → l’option de poids ouvert est sur la table.
Astuce : Une fois que vous avez répondu à ces sept questions, le pool de modèles candidats se réduit généralement à un ou deux modèles. Le but de l'arbre de décision n'est pas de vous imposer une seule « bonne réponse », mais d'éliminer rapidement les options et de vous permettre de tester plus facilement les options restantes avec un petit pilote.

Mettre l'arbre de décision dans un tableau

Question

Réponse → Redirection

Les données sont-elles sensibles ?

Oui → poids ouvert / régional / zéro avant stockage

La tâche est-elle difficile ?

Oui → fort + raisonnement / Non → léger

Le volume est-il élevé ?

Oui → priorité vitesse et coût (léger)

Le document est-il volumineux ?

Oui → contexte plus large

Y a-t-il un visuel ?

Oui → multimodal obligatoire

Le budget est-il limité ?

Oui → optimisation + peut-être poids ouvert

Y a-t-il une équipe technique ?

Aucun → interface fermée/prête

Ce tableau fonctionne comme une liste de contrôle : cochez chaque ligne, assemblez le profil obtenu. Par exemple, le profil « données sensibles + tâche difficile + faible volume + équipe technique disponible » vous dirigera probablement vers un modèle openweight puissant fonctionnant sur votre propre serveur.

Pas un modèle unique, un portefeuille

Les institutions expérimentées se rendent compte au bout d’un certain temps que tout faire avec un seul modèle n’est ni la solution la moins chère ni la meilleure. Au lieu de cela, ils construisent un portefeuille de modèles : en utilisant différents modèles en fonction de la tâche. La logique est simple :

  • Travaux simples et volumineux → modèle léger et pas cher.
  • Travail complexe et critique → modèle puissant.
  • Travaux traitant des données confidentielles → modèle poids/régional ouvert.
  • Œuvres visuelles → modèle multimodal.

L’approche portefeuille présente deux avantages majeurs. La première est l’optimisation des coûts : vous confiez chaque travail à un modèle aussi puissant que nécessaire, et vous ne payez pas plus. Deuxièmement, l’indépendance du fournisseur : vous ne dépendez pas d’un seul fournisseur ; Si quelqu’un augmente les prix, change de politique ou supprime le service, vous disposez d’une alternative. C’est ce qu’on appelle « éviter le verrouillage du fournisseur ».

Attention : L'approche portefeuille n'est pas gratuite ; La gestion et la surveillance de plusieurs modèles et la garantie d’une qualité constante ajoutent des frais généraux. Si vous êtes une petite équipe, il est souvent plus judicieux de commencer avec un seul modèle équilibré et de passer à un portefeuille à mesure que votre entreprise évolue. Établir le portefeuille plus tôt que nécessaire peut créer une confusion dans la gestion.

Un exemple de portefeuille

Vous trouverez ci-dessous un exemple de portefeuille qu’une entreprise de services de taille moyenne pourrait créer :

type d'entreprise

exemple de tâche

Type de modèle sélectionné

Pourquoi

Tri de gros volumes

Marquage des commentaires/tickets

légèrement décalé

Pas cher, rapide, suffisant

Production de contenu général

E-mail, projet de description

équilibré

bon équilibre

analyse complexe

Revue des risques contractuels

Forte (contexte plus large)

Précision critique

Traitement des données confidentielles

Analyse des données financières/patients

Poids ouvert (propre serveur)

Les données ne sortent pas

traitement visuel

Lecture de facture/photo

multimodal

exigence visuelle

Ce tableau est basé sur la question en une phrase « quel modèle utilisez-vous ? » Cela montre que la question n’est en réalité pas la bonne. La bonne réponse est : « Quel modèle pour quel métier ? »

Trois cas réalistes : application de l'arbre de décision

Cas 1 – Petit cabinet d’avocats. Un bureau de cinq personnes souhaite résumer le contrat. Arbre de décision : données sensibles (oui, mais gérables avec consentement explicite et contrat) → tâche difficile (oui) → volume faible (~ 100 par mois) → document volumineux (oui, plus de 40 pages) → pas d'images → budget moyen → pas d'équipe technique. Le résultat : tirer parti d'un modèle à large contexte, puissant et fermé à partir d'une interface prête à l'emploi avec des contrats zéro rétention. Le faible volume rend le coût de la scène puissante gérable.

Cas 2 — Opération de commerce électronique. Equipe d'une vingtaine de personnes, ils exercent trois métiers : description du produit (volume élevé), classement des avis clients (volume très fort), extraction des données de l'image de la facture (volume moyen, visuel). Portfolio au lieu d'un modèle unique : modèle équilibré aux relevés, modèle léger aux commentaires, modèle multimodal aux factures. Ainsi, le coût et le talent appropriés pour chaque travail diminuent ; la facture totale revient à environ un tiers de ce qu’elle serait si le modèle puissant faisait tout.

Cas 3 — Établissement public. Une institution publique souhaite synthétiser les candidatures des citoyens, mais les données sont personnelles et n'ont pas vocation à partir à l'étranger. L’arbre de décision plante à la première question : les données sont sensibles et la souveraineté est obligatoire → le modèle de pondération/régional explicite vient en premier. Puisqu’ils disposent d’une équipe technique, ils exécutent un modèle de poids ouvert sur leur propre infrastructure. D'autres questions (difficulté, volume) permettent d'affiner le niveau choisi.

Invite faible/Invite forte

Invite faible :

Quel modèle nous recommandez-vous ?

Invite puissante :

Votre rôle : Architecte de solutions IA. J'ai répondu à ces sept questions pour mon travail : 1) Les données sont-elles sensibles : [RÉPONSE]2) Difficulté de la tâche : [RÉPONSE]3) Volume : [RÉPONSE]4) Taille du document : [RÉPONSE]5) Visuel/audio : [RÉPONSE]6) Sensibilité budgétaire : [RÉPONSE]7) Équipe technique : [RÉPONSE] Tâche : Affinez le type de modèle candidat en fonction de ces réponses (étape, type de poids, contexte, multimodalité). Proposez 2 candidats concrets. Justifiez ensuite si je dois résoudre ce problème avec un seul modèle ou un portefeuille de 2-3 modèles.

L'invite puissante transmet les réponses de l'arbre de décision directement au modèle ; Ainsi, le modèle ne fait pas de suppositions, il se précise en fonction de votre profil réel.

Modèles copiables

1. Exécution d'un arbre de décision :

Laissez-moi définir mon métier : [DESCRIPTION]. Posez-moi les sept questions de décision (sensibilité des données, difficulté de la tâche, volume, taille du document, image, budget, équipe) dans l'ordre, réduisez le bassin de candidats après chaque réponse et recommandez enfin 2 types de modèles.

2. Aperçu du portefeuille :

J'ai les emplois suivants : [LISTE D'EMPLOIS]. Appliquez l'arbre de décision pour chaque emploi, faites correspondre le type de modèle approprié et créez un tableau de portefeuille (emploi / type de modèle / justification). Évaluez la charge de gestion du portefeuille en une seule phrase.

3. Modèle ou portefeuille unique :

Taille de mon équipe [NUM], diversité de mon travail [FAIBLE/MOYEN/ÉLEVÉE], mon budget mensuel d'IA [RANGE]. Dois-je commencer avec un seul modèle équilibré ou passer immédiatement à un portefeuille ? Comparez les avantages et les inconvénients, proposez une démarche par étapes.

4. Évaluation du risque de dépendance :

Nous dépendons actuellement d'un seul fournisseur [PROVIDER]. Quels sont les risques de cette dépendance (prix, politique, perturbation) ? Quel fournisseur secondaire dois-je garder prêt en guise de sauvegarde pour réduire les risques ? Suggérez 3 mesures qui faciliteront la transition.

Erreurs courantes

  • Choisir par intuition : sauter l'arbre de décision et choisir un modèle parce que "ça sonne bien" ; Plus tard, une incompatibilité surgit.
  • Laissons la question des données pour la fin : dans le domaine des données sensibles, la question de la souveraineté vient en premier ; Le mettre à la fin conduit à se verrouiller sur le mauvais modèle.
  • Déléguer chaque travail à un seul modèle : perdre soit de la qualité, soit du budget en faisant effectuer des travaux de difficulté et de volume différents par un seul modèle.
  • Établir le portefeuille trop tôt : créer une complexité inutile en essayant de gérer trois ou quatre modèles en petite équipe.
  • Ne pas penser du tout à la dépendance : être entièrement dépendant d’un seul fournisseur et ne pas avoir d’alternative en matière de changement de prix ou de politique.

En résumé

  • La sélection du modèle peut se résumer à sept questions (données, défi, volume, contexte, visuel, budget, équipe) ; ces questions réduisent rapidement le bassin de candidats.
  • Dans les données sensibles, la question de la souveraineté vient en premier et encadre les autres décisions.
  • Plutôt qu'un modèle unique, les organisations matures établissent un portefeuille de modèles différents en fonction de la tâche ; Cela optimise à la fois les coûts et réduit la dépendance.
  • Le portefeuille a des frais généraux de gestion ; Les petites équipes doivent commencer avec un seul modèle équilibré et évoluer progressivement.

Tâche de candidature

Rassemblez toutes les notes que vous avez prises dans les unités précédentes (profil des besoins, préférence de poids, estimation du jeton/coût, diagnostics de niveau, carte des données). Avec le modèle 1 de cette unité (exécution d'un arbre de décision), répondez à sept questions pour votre entreprise et arrivez à deux types de modèles candidats. Si vous avez plusieurs types de travail, créez un tableau de portfolio avec le modèle 2 (aperçu du portfolio). Ce projet constituera la contribution à l’étude d’évaluation et de validation dans l’unité finale.

liste de contrôle

  • [ ] En appliquant les sept questions de décision dans l'ordre, je peux affiner le bassin de candidats.
  • [ ] Je sais pourquoi la question de la souveraineté vient en premier lorsqu'il s'agit de données sensibles.
  • [ ] Je peux appliquer l'arbre de décision à un scénario commercial réel et proposer un modèle.
  • [ ] Je peux évaluer les avantages et la charge de gestion du portefeuille modèle.
  • [ ] Je connais le risque de dépendance à l'égard d'un seul prestataire et les moyens de le réduire.