NeuraLLM

Tous les cas d’usage ne nécessitent pas le même niveau de performance, de coût ou de souveraineté.

Utiliser systématiquement un modèle unique, qu’il soit très avancé ou très économique, conduit soit à des coûts inutiles, soit à des résultats insuffisants.

NeuraLLM permet de sélectionner et d’utiliser le modèle IA le plus adapté à chaque projet ou à chaque usage.

Les équipes bénéficient du bon compromis entre qualité, performance et maîtrise des coûts.

Certaines organisations privilégient la souveraineté des données, tandis que d’autres recherchent avant tout la performance sur des tâches spécifiques.

Imposer un modèle unique peut être perçu comme une contrainte idéologique ou technique.

NeuraLLM permet de combiner des modèles souverains comme Mistral et des modèles externes via API, selon les besoins métier.

Chaque projet peut définir sa propre stratégie de modèles, sans compromis global.

Les coûts liés aux modèles de langage peuvent rapidement devenir imprévisibles lorsque les usages se multiplient.

Sans pilotage fin, les dépenses augmentent sans visibilité claire sur leur origine.

NeuraLLM permet de suivre et d’optimiser l’utilisation des modèles par projet, par workflow ou par agent.

Les décisions de routage et de priorisation contribuent à maintenir un budget prévisible.

Les modèles IA évoluent rapidement, avec de nouvelles versions et de nouveaux acteurs régulièrement.

Changer de modèle implique souvent des adaptations lourdes dans les applications existantes.

NeuraLLM abstrait la couche modèle et permet de faire évoluer la stratégie IA sans modifier les usages métiers.

L’organisation reste agile et peut intégrer de nouvelles avancées sans remise en cause de l’existant.