Capacité · appliquée au sein d'une mission
Modèles à poids ouverts et IA souveraine
Choisir le modèle adapté à vos usages, le configurer pour votre matériel et rendre explicites les flux de données, les droits et les coûts d’exploitation.
Demander un devisHyperion associe leadership produit, ingénierie des modèles et cybersécurité sur un périmètre défini. Une mission technique précise la configuration, l’adaptation, l’intégration et la transmission attendues ; les tests spécialisés et la qualification indépendante sont convenus explicitement.
Du choix du modèle à un système maîtrisé par votre équipe.
Conseil spécialisé et réalisation délimitée pour startups, scaleups et grands groupes. Évaluer Mistral, Qwen, DeepSeek et d’autres familles selon vos tâches. Le bon choix peut être un modèle ouvert, un service hébergé, de la recherche documentaire sans fine-tuning ou aucun modèle de langage.
Évaluer et sélectionner
Comparer qualité, erreurs, langues, latence, matériel et coût total sur des tâches représentatives. Consigner la version exacte, la licence et les critères d’acceptation.
Configurer et servir
Régler contexte, échantillonnage, sorties structurées, lots et concurrence. Choisir quantification et moteur d’inférence, notamment vLLM ou llama.cpp, puis mesurer les compromis.
Recherche ou fine-tuning
Comparer prompting et recherche à une adaptation supervisée. Si elle est justifiée, définir données autorisées, évaluation indépendante et adaptation LoRA ou QLoRA, avec suivi des régressions.
Construire des agents délimités
Relier recherche, outils et processus avec droits, budgets et règles d’arrêt explicites. Tester injections de prompts, accès aux données, approbation humaine et reprise.
Définir le périmètre des données
Choisir site, edge, cloud privé ou hébergement justifié. Cartographier stockage, journaux, télémétrie, support, sauvegardes, clés et sorties réseau ; vérifier les contrôles sur tout le parcours.
Mesurer et transmettre
Livrer la réalisation convenue, les évaluations, la configuration et le guide d’exploitation. Définir supervision, changements, retour arrière et responsabilité de l’équipe cliente.
Ce que reçoit votre équipe
- Décision de sélection et plan d’évaluation propres aux usages
- Architecture de déploiement, flux de données, configuration et stratégie d’adaptation
- Code, résultats d’évaluation et transfert opérationnel prévus au périmètre de la Mission
Une Review éclaire la décision ; une Mission peut inclure la réalisation convenue ; Executive Product Leadership apporte une autorité produit continue. La Review exclut l’implémentation. Code, tests, transfert, assurance spécialisée et exploitation sont explicitement répartis.
Périmètre et devis personnalisés après un échange de cadrage.
Poids ouverts et IA open source sont-ils équivalents ?
Non. L’accès aux poids ne suffit pas. L’IA open source concerne aussi les libertés et les composants nécessaires pour utiliser, étudier, modifier et partager le système. Vérifiez la licence de la version exacte.
Un modèle local ou européen garantit-il la souveraineté ?
Non. Précisez qui contrôle données, clés, infrastructure, mises à jour et réversibilité. Les modèles d’origine européenne ou chinoise sont des candidats ; provenance, hébergement, licence et flux de données sont des décisions distinctes.
Références techniques · vérifier la version et le contexte
Sélection & dimensionnement
Déploiement
Adaptation
Gouvernance & évaluation
Un pipeline en quatre étapes : sélectionner et dimensionner le modèle, puis déployer, puis adapter par fine-tuning, puis gouverner et évaluer.
Une Review éclaire la décision ; une Mission peut inclure la réalisation convenue ; Executive Product Leadership apporte une autorité produit continue. La Review exclut l’implémentation. Code, tests, transfert, assurance spécialisée et exploitation sont explicitement répartis.
Sélection et dimensionnement du modèle selon la tâche ; une topologie de déploiement (sur site, edge ou cloud privé) ; adaptation au domaine par fine-tuning ou récupération ; une couche de service d'inférence ; et une boucle de gouvernance et d'évaluation, pour que la qualité soit mesurée plutôt que supposée.
Mistral et d'autres modèles à poids ouverts ; quantification (GGUF, AWQ, GPTQ) pour le matériel cible ; service avec vLLM, llama.cpp ou Ollama ; fine-tuning LoRA/QLoRA ; intégration de la récupération ; harnais d'évaluation pour la qualité et la régression ; déploiement GPU sur site et en edge.
Modèles à poids ouverts ou API propriétaire
L'auto-hébergement peut favoriser la souveraineté, la prévisibilité des coûts et la pérennité lorsque la licence, les flux complets et le modèle d'exploitation le permettent.
| Dimension | Poids ouverts (vous l'exécutez) | API propriétaire |
|---|---|---|
| Propriété | Vous hébergez les poids | Hébergé par le fournisseur |
| Résidence des données | Peut rester dans un périmètre vérifié | Dépend des régions, contrats et flux du fournisseur |
| Modèle de coût | Infrastructure et exploitation | Selon l'usage et le contrat |
| Adaptation | Fine-tuning / LoRA selon la licence | Selon le fournisseur |
| Pérennité | Figez une version de confiance | Risque d'obsolescence |