Le choix du LLM : une décision stratégique

Le Large Language Model (LLM) est le moteur de l’intelligence de vos workflows IA. Son choix doit être guidé par plusieurs critères :

• Nature de la tâche : certains modèles excellent pour le résumé, l’extraction d’informations, la génération créative, le code, la classification ou l’analyse de documents longs.
• Prix par million de tokens : en fonction de la tâche à accomplir on peut choisir un modèle plus onéreux mais qui offre une qualité supérieure.
• Fenêtre de contexte : la capacité à traiter de grands volumes de texte en une seule requête est clé pour l’analyse documentaire ou le RAG.
• Performance & qualité : des benchmarks réguliers sont publiés pour déterminer la rapidité et le coût sur des tâches.
• Open source vs propriétaire : les modèles open source offrent plus de souveraineté, de personnalisation et souvent un coût moindre à grande échelle. Les modèles propriétaires (OpenAI, Anthropic) garantissent stabilité, support et accès à des innovations de pointe.

À retenir : adaptez le choix du LLM à chaque étape de votre workflow pour maximiser la performance et l’optimisation des coûts.

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Voici des exemples de modèles selon l’usage :

• Résumé, extraction, FAQ : Gemini 1.5 Flash, Yi-Lightning, GPT-4o Mini‍
  
  • Points forts / Limites : Rapides, très économiques, adaptés aux gros volumes‍
  • Prix indicatif ($/M tokens) : 0,075 à 0,6

• Analyse de documents longs : Llama 4 Maverick, Gemini 2.0 Flash‍
  
  • Points forts / Limites : Fenêtre contextuelle immense (jusqu’à 1M tokens)
    
  • ‍Prix indicatif ($/M tokens) : Llama 4 (plus cher), Gemini (économique)

• Génération créative, code, complexité : GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro
  
  • ‍Points forts / Limites : Excellents en raisonnement, créativité, robustesse‍
  • Prix indicatif ($/M tokens) : 2,5 à 15

• Fine-tuning, souveraineté : Llama 3.1, Qwen2.5 Max, Athene-v2-Chat‍
  
  • Points forts / Limites : Open source, déploiement privé, coût réduit‍
  • Prix indicatif ($/M tokens) : 0,9 à 3,5

• Tâches ultra-économiques : Gemini 1.5 Flash, Yi-Lightning‍
  
  • Points forts / Limites : Idéal pour support, chatbots, traitement massif‍
  • Prix indicatif ($/M tokens) : 0,075 à 0,14

• Tâches multimodales (image, audio) : GPT-4o, Gemini 1.5 Pro, Claude 3.5 Sonnet‍
  
  • Points forts / Limites : Prise en charge native du multimodal‍
  • Prix indicatif ($/M tokens) : 2,5 à 15

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Outils métier : ouverture et interopérabilité

Pour que l’IA s’intègre réellement à vos processus, privilégiez des outils métier ouverts :

• API : vérifiez que chaque outil (CRM, ERP, messagerie, gestion documentaire…) propose une API robuste et bien documentée.
• Webhooks : pour déclencher des automatisations en temps réel et connecter facilement vos outils entre eux.

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‍Pourquoi ?
Une architecture ouverte garantit l’évolutivité de vos workflows IA, la fluidité des échanges de données et la capacité à automatiser sans limite.

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Vectorisation et gestion de la donnée : QDrant & Supabase

L’automatisation IA moderne repose sur la capacité à indexer, rechercher et exploiter la donnée non structurée :

• QDrant : moteur de vectorisation open source, idéal pour le chunking et la recherche sémantique sur de gros volumes de documents (RAG d’entreprise, FAQ intelligente, etc.).
• Supabase : plateforme open source qui combine base de données, authentification et stockage, parfaite pour centraliser et exposer vos données via API. Facile à utiliser.

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La vectorisation permet à vos agents IA de retrouver l’information pertinente dans des corpus volumineux, d’améliorer la pertinence des réponses et d’accélérer la recherche documentaire.

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Model Context Protocol (MCP) 

Le Model Context Protocol est un protocole standardisé développé par Anthropic qui permet aux modèles d'intelligence artificielle de se connecter de manière sécurisée à diverses sources de données et outils externes. Ce protocole résout le problème de la connexion laborieuse et non standardisée entre les modèles d'IA et les sources de données externes. Techniquement, le MCP utilise une architecture client-serveur où l'assistant IA (client) initie des connexions vers des serveurs MCP externes qui exposent des ressources, des outils ou des requêtes prédéfinis utilisables par le modèle. Le protocole spécifie le format des messages échangés et assure une communication bidirectionnelle sécurisée entre le client (modèle IA) et le serveur (source de données). Le MCP se distingue des API traditionnelles par sa communication bidirectionnelle, sa découverte d'outils automatique et sa conscience du contexte intégrée. Il permet aux grands modèles de langage (LLM) de dépasser leurs limites fondamentales en leur donnant accès à des informations en temps réel et la capacité d'agir sur le monde extérieur.

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Quelques exemples utiles :

• Brave Search : Donne à vos modèles d'IA la capacité d'effectuer des recherches web en temps réel via le moteur Brave, permettant de répondre à des questions sur l'actualité récente ou d'accéder à des informations au-delà de la date limite de formation du modèle.
• Puppeteer : Un puissant serveur MCP qui apporte la capacité de naviguer sur le web. Les modèles d'IA peuvent visiter des sites, remplir des formulaires, capturer des captures d'écran et extraire des données, ouvrant la voie à l'automatisation avancée des tâches web.2
• PostgreSQL : Connecte vos modèles d'IA directement à vos bases de données PostgreSQL. Les modèles peuvent effectuer des requêtes SQL, analyser des données et même assister à la conception de schémas de base de données.‍
• SQLite : Variante plus légère pour les bases de données locales, particulièrement utile pour les applications de bureau ou les projets avec des exigences de stockage plus modestes.

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Hébergement n8n : Cloud vs Self-Hosted

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Option Cloud (SaaS)

• Le fournisseur gère toute la technique (maintenance, sécurité, scalabilité).
• Paiement à l’abonnement, service clé en main.
• Limites sur le nombre de workflows, d’exécutions et de personnalisation.

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Option Self-Hosted (Auto-hébergé)

• Vous installez et administrez n8n sur votre propre serveur (cloud privé, VPS, on-premise).
• Avantages clés :
  • Maîtrise totale des données : conformité RGPD, confidentialité maximale.
  • Optimisation des coûts : prévisibilité des dépenses, économies à grande échelle.
  • Aucune limitation fournisseur : exécutions, workflows, intégrations sur-mesure.
  • Personnalisation avancée : installation de nœuds communautaires, adaptation à vos besoins spécifiques.
  • Flexibilité technique : choix de l’OS, de la base de données, évolutivité à la demande.

En résumé : l’auto-hébergement n8n est la solution idéale pour les entreprises qui veulent garder la main sur leurs données, optimiser leurs coûts et personnaliser leurs automatisations IA sans contrainte.

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Conclusion

Le succès d’une automatisation IA d’entreprise repose sur :

• Le choix intelligent du LLM selon la tâche, la fenêtre de contexte et le budget.
• L’utilisation d’outils métier ouverts et interopérables.
• La capacité à vectoriser et rechercher efficacement dans vos données.
• L’enrichissement par la recherche web et l’intégration multi-canal.
• Une architecture d’hébergement adaptée à vos exigences de souveraineté et de scalabilité.

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