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.

Règles déterministes ou recherche structuréeTâche délimitée de langage, perception ou classificationRaisonnement ou génération ouverts

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

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

Rarement ; la connaissance est stableVersions contrôlées périodiquesÉvolution opérationnelle continue

Sur quelle connectivité le produit peut-il compter ?

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

Connexion cloud fiableLiaisons intermittentes ou dégradéesFonctionnement entièrement hors ligne requis

Quelle limite de temps de réponse est déterminante ?

Ne confondez pas préférence utilisateur et échéance de contrôle système.

Quelques secondes ou asynchroneInteractif, environ moins d’une à deux secondesContrainte stricte de quasi-temps réel

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

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

Traitement cloud managé approuvéTenant privé ou contrôle sur siteRestreint, isolé ou air-gapped

Où l’inférence doit-elle s’exécuter ?

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

Cloud ou infrastructure serveur élastiqueServeur ou GPU fixe sur siteÉquipement edge contraint

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

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

Le comportement d’un modèle existant suffitUn comportement distinctif est stratégiquement importantLes preuves indiquent qu’aucun modèle de base adapté n’existe

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.

Aucun corpus gouverné ni exemple labelliséCorpus documentaire ou de connaissances de référenceExemples représentatifs et labellisés de la tâcheVaste corpus de préentraînement aux droits clarifiés

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

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

Une personne valide chaque sortie à conséquenceAutomatisation délimitée avec reprise humaineAction physique immédiate à conséquence

Quel est le niveau de maturité des preuves produit ?

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

Concept et exemples anecdotiques seulementBenchmark versionné et cas d’acceptationPreuves terrain représentatives et télémétrie des défaillances

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.

Géré par le fournisseur ; responsabilité interne limitéeÉquipe produit, logiciel et donnéesÉquipe dédiée ML ou plateforme modèle

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

Diagnostic de stratégie modèle

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

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