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Les leviers concrets pour qu'un assistant IA reste rentable à l'échelle : cache, routage de modèles, budgets. Du vécu, pas de théorie.
La démo coûte 3 centimes. La prod coûte un salaire. Voici comment éviter ça.
Le piège classique
On teste avec quelques requêtes, sur le plus gros modèle, en envoyant tout le contexte « au cas où ». Ça marche, c’est bluffant, et la facture est invisible à ce volume. Puis on branche le trafic réel, et la note mensuelle pique.
Les leviers qui comptent vraiment
1. Le cache (sémantique). Sur un e-commerce, beaucoup de questions se ressemblent : « où est ma commande », « ce produit est-il dispo ». Un cache qui reconnaît les questions proches évite de rappeler le LLM pour la millième variation de la même demande. C’est souvent le plus gros gain.
2. Le routage de modèles. Tout ne mérite pas le modèle le plus cher. Les requêtes simples partent sur un modèle léger ; on réserve le gros modèle aux cas complexes. Diviser la facture par 2 ou 3 sans perte de qualité perçue est courant.
3. Ne pas tout envoyer. Le RAG bien fait ne balance pas toute la base au modèle : il récupère le bon contexte, court. Moins de tokens en entrée = moins cher et plus rapide.
4. Des budgets, pas des espoirs. Plafond de tokens par conversation, alertes sur dérive. On ne « surveille » pas une facture une fois par mois : on met des garde-fous automatiques.
Ce que ça change
Avec ces leviers, un assistant qui aurait coûté une fortune devient un poste maîtrisé, prévisible, donc défendable devant la direction. La rentabilité n’est pas une optimisation de fin de projet : c’est une contrainte de conception, dès le début.
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