Notre règle de décision technique

Nous ne forçons pas l'IA dans chaque problème

Les règles fixes utilisent du logiciel classique. Une tâche apprise et ciblée peut utiliser un modèle dédié. Le langage ouvert peut utiliser un LLM. Nous choisissons après avoir défini précision, confidentialité, disponibilité, vitesse, coût et maintenance.

Choisir l'outil après avoir défini le travail

Quatre options, chacune avec une raison claire

La solution la plus simple qui répond au besoin est souvent la plus sûre à exploiter. Un modèle se justifie par des résultats mesurés.

Règles et code classique

Étapes, calculs, droits et décisions fixes qui doivent rester identiques.

L'option la plus prévisible et facile à tester.

Recherche et récupération

Trouver la bonne politique, le bon dossier, document ou réponse approuvée.

Garde les réponses liées à des sources connues.

Un modèle ciblé

Une tâche apprise étroite comme classer, extraire, voir ou prédire.

Utile quand les exemples mesurés dépassent les règles fixes.

Un modèle de langage général

Un travail de langage ouvert exigeant un contexte large ou un raisonnement flexible.

Seulement si la flexibilité justifie le coût et la variabilité.

Un exemple concret

Acheminer une facture ne demande pas qu'un seul modèle fasse tout

Un processus fiable peut combiner de petites décisions testables.

Les règles vérifient les champs et limites d'approbation.

La recherche récupère les politiques et dossiers.

Un modèle ciblé classe les formats variés si les tests le justifient.

Une personne examine les exceptions sensibles ou peu fiables.

Les informations sensibles circulent moins

Lorsque le travail s'exécute dans votre entreprise ou sur l'appareil, moins de données privées doivent être envoyées à un service externe.

Les fonctions importantes peuvent fonctionner hors ligne

Les fonctions locales peuvent continuer dans un entrepôt, sur la route ou pendant une panne internet.

Les tâches fréquentes peuvent coûter moins cher

Utiliser du matériel que vous contrôlez déjà peut éviter de payer un fournisseur externe à chaque requête, surtout à fort volume.

Nous choisissons la configuration adaptée au travail

Certaines tâches appartiennent à l'appareil, d'autres à l'entreprise et d'autres au cloud. Nous expliquons les compromis sans imposer une seule réponse.

Apportez le besoin, pas un modèle préféré

Nous séparons logique fixe, recherche, tâches apprises et raisonnement ouvert, puis expliquons où chaque partie doit tourner.

Examiner les contraintes contact@olib.ai +1 (864) 865-4224