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Calculateur de TCO
Renseignez la taille du corpus, la cadence d'entraînement et la concurrence. Visualisez les totaux sur trois ans entre matériel, cloud et hybride face à la grille tarifaire réelle.
OuvrirPilier 2 · Compound · Accumuler · Améliorer · Pérenniser
Construisez une IA qui capitalise sur votre PI — sans acheter chez un hyperscaler.
Vous voulez que votre IA apprenne votre deal-flow, vos produits, vos clients, votre ton. Les hyperscalers ne le feront pas — et même s'ils le faisaient, vous ne pouvez pas justifier le coût GPU face à un cas d'usage incertain. Aujourd'hui vos options : louer une IA générique indéfiniment, ou construire la vôtre et échouer.
Preuves
Chaque affirmation, une preuve à l'appui.
Pas de pages de fonctionnalités avec de simples captures d'écran. Chaque élément ci-dessous tourne dans un sandbox, se télécharge en tant qu'artefact réel, ou renvoie vers un enregistrement vérifiable de façon indépendante.
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Courbe de progression
Faites glisser un curseur sur l'année 1, 2 ou 3 et observez la progression des capacités par rapport à un modèle de base + RAG sur votre benchmark décisionnel.
OuvrirÉtude de cas LoRA
Un parcours anonymisé sur 18 mois : du RAG de base au cycle LoRA hebdomadaire puis au DPO mensuel. Chiffres de progression, composition du jeu d'entraînement, ce qui a fonctionné.
OuvrirCode
Modèle de données du journal de décisions
Comment la boucle de renforcement accumule les données de préférence et de résultat sur des années — sans que rien ne quitte votre appliance.
OuvrirTrajectoire d'actif sur cinq ans
À quoi ressemble l'année 5 ? Un cadrage honnête du moment où la PI commence à différer mesurément d'un modèle de fondation généraliste + RAG.
OuvrirComment ça marche
Les choix architecturaux derrière la promesse.
Jour 1 : RAG sur votre corpus, le modèle recherche et répond. Jour 30 : un harness d'évaluation structuré note les sorties selon vos préférences. Jour 90 : le pipeline d'entraînement (LoRA, DPO, pré-entraînement continu) s'exécute sur les données que vous avez curées. An 1+ : le jeu de données de préférence accumule les évaluations de résultats ; le reward modelling prend le relais. Le pipeline est portable — quand un modèle de base plus puissant sort, vos adaptateurs LoRA + RL se réajustent dessus.
Lire la vue système complèteCe que ça coûte
Tarifs
La capitalisation dépend du compute dédié à l'entraînement. Les tarifs par palier s'adaptent à l'empreinte matérielle. Le cloud-burst training est disponible là où la résidence des données le permet. Parlez à l'agent de découverte pour une recommandation dimensionnée.