LLM

Le paysage RAG d’entreprise s’est fondamentalement transformé en 2026. Ce qui a commencé comme des prototypes expérimentaux en 2024 a évolué vers une infrastructure critique de production qui alimente les opérations commerciales des entreprises Fortune 500. Les organisations implémentant des systèmes RAG de production rapportent des réductions de coûts opérationnels de 25-30% et une découverte d’informations 40% plus rapide, selon les enquêtes industrielles récentes. Cependant, le saut du proof-of-concept au déploiement en production reste périlleux. Beaucoup d’entreprises découvrent que les frameworks optimisés pour le prototypage rapide peinent sous les charges de travail de production, tandis que d’autres se retrouvent enfermées dans des plateformes propriétaires qui limitent la personnalisation et le contrôle. ...

Les LLM (Large Language Models) open source sont passés d’expériences de recherche à des alternatives prêtes à la production aux API propriétaires en 2026. Les meilleurs LLM open source (DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 et Gemma 3) offrent des performances de pointe en matière de raisonnement, de codage et de tâches multimodales tout en permettant l’auto-hébergement et la personnalisation. Plus de la moitié des déploiements LLM de production utilisent désormais des modèles open source plutôt que des API fermées comme GPT-5 ou Claude. Le « moment DeepSeek » en 2025 a prouvé que les LLM open source pouvaient égaler les capacités des modèles propriétaires à des coûts considérablement inférieurs. Les organisations qui choisissent les LLM open source donnent la priorité à la confidentialité des données, à la prévisibilité des coûts, à la flexibilité de réglage fin et à l’indépendance par rapport aux limites de débit des API. L’évaluation de DeepSeek, de Llama et de Qwen nécessite une compréhension des architectures de modèles, des restrictions de licence et des options de déploiement. Les LLM open source excellent dans les domaines nécessitant la résidence des données, un comportement personnalisé ou une inférence à volume élevé où les coûts des API deviennent prohibitifs. ...