Conseil en plateformes
La bonne plateforme. Au bon coût.
Membres des deux réseaux partenaires et indépendants de fait, nous instruisons votre choix de plateforme comme un dossier d'architecture : preuves, chiffres, benchmarks sur vos données.
En bref
Le conseil en plateformes IA de Hunter BI répond à trois questions : quelle plateforme choisir, à quel coût, avec quelles preuves. La méthode combine une évaluation structurée de vos cas d'usage, un benchmark des modèles sur vos données réelles et un chiffrage complet — licences, tokens, intégration — pour aboutir à une recommandation indépendante et actionnable en quelques semaines.
Méthode
Conseil en plateformes IA : la méthode d'évaluation
Nous instruisons le choix de plateforme comme un dossier d'architecture. D'abord l'inventaire : vos cas d'usage, classés par valeur et par sensibilité des données. Ensuite la grille : qualité attendue, coût complet, latence, contraintes de conformité, réversibilité. Enfin la preuve : chaque scénario — OpenAI, Anthropic, multi-modèles, souverain — évalué sur les mêmes critères, avec une pondération assumée et documentée.
Le résultat n'est pas une opinion : c'est une matrice de décision que votre comité de direction peut contester ligne par ligne — et donc valider en confiance.
Multi-modèles
Router le bon modèle vers le bon usage
Un modèle frontière pour l'analyse contractuelle, un modèle léger pour la classification de courriels, un modèle souverain pour les données qui ne sortent pas : la stratégie multi-modèles affecte chaque usage au modèle le plus adapté. Nous concevons la couche de routage qui rend cet arbitrage automatique — et votre architecture réversible.
›route: analyse-contrats
→ modèle frontière · contexte long · coût élevé accepté
›route: tri-courriels
→ modèle léger · latence < 500 ms · coût minimal
›route: données-réglementées
→ modèle on-premise · aucune sortie du périmètre
Coûts
Optimisation des coûts : tokens, caching, dimensionnement
Les factures d'IA dérivent rarement à cause du prix des modèles — presque toujours à cause d'usages mal dimensionnés : un modèle frontière là où un modèle léger suffit, des prompts répétés jamais mis en cache, des volumes traités au fil de l'eau au lieu du traitement par lots. Notre audit de coûts identifie ces gisements, chiffre chaque levier et met en place les garde-fous : budgets par service, alertes, tableaux de bord de consommation.
Pour une première estimation, notre calculateur de coûts IA compare les scénarios de licences et de consommation à partir de vos volumes réels.
Preuves
Benchmarking sur vos données réelles
Les classements publics mesurent des modèles sur des tâches génériques ; votre décision porte sur vos documents, votre vocabulaire, vos formats. Nous construisons un jeu d'évaluation à partir de vos cas réels — anonymisés si nécessaire —, faisons tourner les modèles candidats dans des conditions identiques et notons les sorties sur une grille explicite : exactitude, respect des sources, format, coût par tâche.
Vous repartez avec la grille, les scripts et les résultats : le benchmark reste votre actif, rejouable à chaque nouvelle génération de modèles.
Fournisseurs
Sélection de fournisseurs et contractualisation
Au-delà des modèles, il faut choisir des offres : licences entreprise, accès API directs ou via des plateformes cloud, intégrateurs. Nous structurons la consultation — cahier des charges, critères de notation, questions de conformité — et vous assistons dans la négociation : engagements sur les données, réversibilité, plafonds tarifaires, niveaux de service. Sans exclusivité avec aucun fournisseur, notre seule position est celle de votre dossier.
Livrables
Ce que le diagnostic plateforme vous laisse
Quatre livrables concrets, conçus pour décider en comité de direction — puis pour exécuter.
Matrice de décision
Vos cas d'usage évalués critère par critère — qualité, coût, latence, conformité, réversibilité — avec une pondération assumée et documentée.
TCO à trois ans
Licences, consommation de tokens, intégration, exploitation et formation : le coût complet de chaque scénario, pas seulement le prix affiché au siège.
Benchmark sur vos données
Les modèles candidats testés sur vos documents et vos tâches réelles, avec une grille d'évaluation reproductible — pas sur des classements publics.
Feuille de route de déploiement
La recommandation traduite en plan d'exécution : lots, prérequis d'intégration, gouvernance des usages et jalons de mesure de la valeur.
FAQ
Questions fréquentes
Le conseil est-il indépendant si Hunter BI est partenaire des deux réseaux ?
Oui — et c'est même l'intérêt du dispositif : nous connaissons les deux écosystèmes de l'intérieur, sans exclusivité ni rémunération liée au choix final. La recommandation repose sur des benchmarks reproductibles menés sur vos données, dont vous conservez la grille et les résultats.
Qu'est-ce qu'une stratégie multi-modèles ?
C'est router chaque usage vers le modèle le plus adapté en qualité, coût et latence, au lieu d'imposer un modèle unique partout : un modèle frontière pour les tâches complexes, des modèles plus légers pour les volumes, le tout derrière une couche d'abstraction qui préserve votre réversibilité.
Comment réduire les coûts d'une plateforme IA déjà déployée ?
Les leviers les plus rentables sont l'audit de la consommation de tokens, la mise en cache des prompts, le dimensionnement des modèles par tâche et le traitement par lots pour les volumes différés. Nous constatons couramment des réductions substantielles sans dégrader la qualité perçue par les utilisateurs.
Combien de temps dure un diagnostic plateforme ?
De quelques semaines pour un périmètre ciblé à environ deux mois pour une évaluation complète multi-entités. Le diagnostic livre la matrice de décision, le TCO comparé, les résultats de benchmark et la feuille de route — de quoi décider en comité de direction sur pièces.
Quelle plateforme pour votre entreprise ?
Matrice de décision, TCO comparé, benchmark sur vos données : un diagnostic indépendant pour trancher sur pièces.
- 30 minutes, sans engagement
- Sans carte bancaire
- Si le cas d'usage ne tient pas, nous vous le disons