Diagnostic de stratégie modèle

Que doit utiliser ce produit : règles, RAG, fine-tuning ou SLM spécialisé ?

Répondez à onze questions de produit, d’architecture et d’exploitation. Le brief part de l’approche viable la moins complexe, puis précise ce qui doit être prouvé avant tout engagement.

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Onze données de décision

Définissez le périmètre du produit

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Dans quelle mesure la tâche est-elle délimitée ?

Choisissez la description honnête la plus étroite de la décision que le produit doit prendre.

À quelle vitesse la connaissance de référence évolue-t-elle ?

Cela distingue la recherche de connaissances de l’adaptation du comportement.

Sur quelle connectivité le produit peut-il compter ?

Utilisez les conditions terrain, non celles du laboratoire ou du siège.

Quelle limite de temps de réponse est déterminante ?

Ne confondez pas préférence utilisateur et échéance de contrôle système.

Quelle est la contrainte de sécurité des données la plus forte ?

Tenez compte des engagements clients, classifications, secrets industriels et politiques de déploiement.

Où l’inférence doit-elle s’exécuter ?

L’enveloppe matérielle déployée peut exclure des options autrement attractives.

À quel point le comportement du modèle doit-il être propriétaire ?

Le fine-tuning vise un comportement répétable, pas l’actualisation des faits.

Quelles données utilisables avec des droits clairs existent aujourd’hui ?

Sélectionnez ce qui est réellement gouverné et exploitable, pas ce qui pourrait être collecté plus tard.

Que se passe-t-il lorsque le système se trompe ?

Un modèle de langage ne doit jamais devenir silencieusement le contrôleur de sécurité déterministe.

Quel est le niveau de maturité des preuves produit ?

L’engagement architectural doit suivre les preuves, non l’enthousiasme.

Qui sera responsable du cycle de vie du modèle et des données ?

La personnalisation crée des obligations d’évaluation, mise à jour, retour arrière et gestion d’incidents.

Générer l’hypothèse viable la moins complexePas de score de confiance : la porte de validation compte davantage qu’un pourcentage artificiel.