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Choisir ses Solutions I.A en Fonction de ses Projets & de ses Budgets (+ Impact Gemini 3 & Antigravity)
Choisir ses Solutions I.A en Fonction de ses Projets & de ses Budgets
Les choix technologiques en I.A doivent partir :
Avant-Propos : L'Impact de Gemini 3 & d'Antigravity
Gemini 3 est il vraiment supérieur à GPT, Claude et les LLM Open Source ? Le coût est il significativement inférieur conformément aux promesses de Google ?
Antigravity : ergonomie, multi-agent, preuves d'exécution (Artifacts), gestion des clics et des screenshots, intégration avec Gemini et avec l'écosystème GCP
Gemini 3 et Antigravity forment un ensemble totalement intégré, tout en restant compatibles avec les solutions du marché.
Nous avons donc une plateforme tout-en-un, qui surperforme ses concurrents, mais qui porte en elle un risque vital : créer une dépendance totale à Google pour l’ensemble de sa transformation A.I. Comment gérer la dépendance ? Faut-il panacher, opter pour des solutions composables, recourir à l'open source (sans perte de performance et d'intégration) ?
1. Le piège : choisir la tech avant les projets
Une tech I.A est très impressionnante → mais ne résout rien par elle-même.
Votre I.A doit être centrée sur un problème réel + une métrique business + un workflow.
Exemples :
Niveau 1 : I.A « Assistante »
3. Comment choisir ses solutions en fonction du budget ?
Si budget < 30k / an
Objectif : assistants métiers
Si budget 30k – 150k / an
Objectif : automatisation de processus
Si budget > 150k / an
4- Gouvernance & évitement des mauvais choix
3 règles d’or pour ne pas se tromper de solution IA :
1) Big LLMs généralistes du marché (API)
2) Small LLMs hébergeables / open-source optimisables
3) Modèles verticaux / spécialisés (pré-entraînés sur une tâche)
4) LLM + RAG (Retrieval-Augmented Generation)
→ combinaison d’un modèle avec votre base de connaissances interne
Usage : assistants internes, support, FAQ, knowledge ops.
5) LLM fine-tunés “sur mesure”
Sur votre propre corpus :
Les choix technologiques en I.A doivent partir :
- Des cas d’usage réels
- Du ROI attendu
- De la maturité data interne
- Du budget réellement disponible
- Et du niveau d’industrialisation souhaité
Avant-Propos : L'Impact de Gemini 3 & d'Antigravity
Gemini 3 est il vraiment supérieur à GPT, Claude et les LLM Open Source ? Le coût est il significativement inférieur conformément aux promesses de Google ?
Antigravity : ergonomie, multi-agent, preuves d'exécution (Artifacts), gestion des clics et des screenshots, intégration avec Gemini et avec l'écosystème GCP
Gemini 3 et Antigravity forment un ensemble totalement intégré, tout en restant compatibles avec les solutions du marché.
Nous avons donc une plateforme tout-en-un, qui surperforme ses concurrents, mais qui porte en elle un risque vital : créer une dépendance totale à Google pour l’ensemble de sa transformation A.I. Comment gérer la dépendance ? Faut-il panacher, opter pour des solutions composables, recourir à l'open source (sans perte de performance et d'intégration) ?
1. Le piège : choisir la tech avant les projets
Une tech I.A est très impressionnante → mais ne résout rien par elle-même.
Votre I.A doit être centrée sur un problème réel + une métrique business + un workflow.
Exemples :
- Chatbots I.A sans base de connaissance → inefficaces
- Génération de contenus sans ligne éditoriale → inutilisable
- Scoring prédictif sans activation CRM → ROI zéro
Niveau 1 : I.A « Assistante »
- Gagner du temps
- Productivité individuelle
- Budget faible
- Industrialiser
- Réduction OPEX, accélération time-to-value
- Transformer
- Uplift revenus / conversion
3. Comment choisir ses solutions en fonction du budget ?
Si budget < 30k / an
Objectif : assistants métiers
- Assistants internes (connaissance, FAQ interne)
- Analyse verbatim clients
- Génération guidelines créatives
Si budget 30k – 150k / an
Objectif : automatisation de processus
- Prise de briefs clients
- Pilotage reporting / insights
- Priorisation tâches / scoring leads
Si budget > 150k / an
- Objectif : use cases prédictifs avec data interne
- Churn prediction
- Next best action
- Segmentation dynamique évolutive
4- Gouvernance & évitement des mauvais choix
3 règles d’or pour ne pas se tromper de solution IA :
- Toujours exiger la preuve sur un cas concret de votre métier
→ démo générique = red flag. - Ne pas acheter une solution “plateforme magique”
→ préférer des stacks modulaires. - Ne jamais acheter sans se demander : qui va opérer, qui va mesurer ?
→ pas d’I.A sans owner métier.
1) Big LLMs généralistes du marché (API)
- OpenAI / ChatGPT
- Google / Gemini
- Anthropic / Claude
- Meta / Llama (via API providers type AWS, GCP, Azure)
2) Small LLMs hébergeables / open-source optimisables
- Mistral Small / Mixtral (Mistral AI)
- Phi (Microsoft)
- Qwen (Alibaba)
- Llama 3 8B / 70B (Meta)
3) Modèles verticaux / spécialisés (pré-entraînés sur une tâche)
- Modèles NER / classification sentiment client
- Modèles RAG optimisés support clients
- Modèles scoring achat / churn etc
- Modèles dédiés à la génération code
- Modèles dédiés à la cybersécurité
4) LLM + RAG (Retrieval-Augmented Generation)
→ combinaison d’un modèle avec votre base de connaissances interne
- Vector DB (Pinecone, Weaviate, Chroma, Qdrant)
- Connecteurs knowledge base (Confluence, Notion, Sharepoint)
- Orchestrateurs RAG (LlamaIndex, LangChain)
Usage : assistants internes, support, FAQ, knowledge ops.
5) LLM fine-tunés “sur mesure”
Sur votre propre corpus :
- Données clients
- Documents internes
- Call centers
- Mails
- Historique CRM
