Optimisation des coûts et performances AI
Réduisez les coûts et la latence de vos systèmes AI déjà en production : quantification, distillation, caching sémantique, routage intelligent entre modèles et monitoring continu. Améliorez vos KPI métier tout en réduisant votre facture cloud.
Performance, latence et coûts de vos modèles AI sous contrôle, avec une surveillance continue.
Cas d'usage
- SaaS AI avec marges sous pression
- Chatbot à haut volume
- Pipelines batch coûteuses (résumés massifs, embedding)
- Applications mobiles avec contraintes de latence
- Conformité au budget cloud annuel
Avantages mesurables
- Réduction des coûts AI de 30-70% sans dégradation de l'expérience
- Latence p95 divisée par deux
- Visibilité précise sur chaque poste de dépense
- Roadmap d'optimisation data-driven
Détails techniques
Model optimization
- Quantification INT8/INT4
- Distillation : petits modèles imitant les grands
- Pruning et LoRA adapters
- Speculative decoding
Caching
- Semantic cache (Redis + embeddings)
- Prompt cache (côté provider)
- CDN pour les assets générés
- Politiques d'invalidation
Routing
- Modèle économique pour les tâches simples
- Modèle premium pour les cas complexes
- Fallback automatique en cas de panne de provider
- A/B testing entre modèles
Observability
- LangSmith, Langfuse, Helicone
- Traces, coûts, latence par requête
- Alertes sur anomalies de budget
- Tableaux de bord business-friendly
FAQ
Combien puis-je économiser ?
Sur des pipelines non optimisés, nous constatons régulièrement entre -50% et -70%. Sur des systèmes déjà optimisés, une réduction de -15% à -30% est réaliste.
La qualité va-t-elle se dégrader ?
Non, si l'optimisation est réalisée avec des benchmarks et des A/B testing. Elle s'améliore souvent car nous privilégions des modèles plus rapides et spécialisés.
Combien de temps dure un audit ?
2 à 4 semaines pour l'analyse, plus 4 à 8 semaines pour l'implémentation des optimisations prioritaires.