Choisir le Bon Modèle IA pour Votre Déploiement Privé

L'une des décisions les plus importantes dans un RowSpeak Private Deployment est de choisir quel modèle IA utiliser. Le bon choix dépend des exigences de confidentialité de votre organisation, de votre infrastructure, de vos besoins de performance et de votre politique interne.

Ce guide vous guide à travers les options et vous aide à décider.

Les Deux Voies

Cadre de Décision

Utilisez ceci pour réduire rapidement votre choix.

Choisissez open source si :

• Vos données ne peuvent pas quitter votre réseau sous aucune circonstance
• Vous déployez dans un environnement air-gapped
• Vous avez des exigences réglementaires ou de conformité concernant la résidence des données
• Vous voulez éviter la dépendance à la disponibilité des API tierces
• Vous voulez des coûts prévisibles sans tarification par token

Choisissez code fermé si :

• La sensibilité de vos données permet les appels API externes (avec votre propre compte)
• Vous voulez la qualité de sortie la plus élevée possible pour des tâches de raisonnement complexes
• Vous n'avez pas d'infrastructure GPU disponible
• Vous voulez commencer rapidement sans configuration de modèle
• Vous exécutez un pilote avant de vous engager sur du matériel GPU

Combinez les deux si :

• Différents workflows ont différents niveaux de sensibilité
• Vous voulez open source pour les données sensibles et code fermé pour les tâches non sensibles
• Vous voulez un modèle de secours si l'un n'est pas disponible

RowSpeak prend en charge le routage de différents workflows vers différents modèles dans le même déploiement.

Comparaison des Modèles Open Source

|| Modèle | Paramètres | VRAM Requise | Langues | Licence | Meilleur Pour | ||---|---|---|---|---|---|---| || Qwen3.5-397B-A17B | 397B (MoE, 17B actif) | 64 Go | 201+ langues | Apache 2.0 | Qualité maximale, analyse complexe | || Qwen3.5-122B-A10B | 122B (MoE, 10B actif) | 24–48 Go | 201+ langues | Apache 2.0 | Haute qualité, tâches complexes | || Qwen3.5-35B-A3B | 35B (MoE, 3B actif) | 16 Go | 201+ langues | Apache 2.0 | Multilingue, analyse générale | || DeepSeek V3 | 671B (MoE, 37B actif) | 32–48 Go | EN, ZH, multilingue | MIT | Raisonnement mathématique, génération de code | || Gemma 4-31B | 31B | 24 Go | 140 langues | Apache 2.0 | Workflows agents, sortie structurée | || Qwen3.5-9B | 9B | 16 Go | 201+ langues | Apache 2.0 | Déploiement local économique |

Tous les modèles open source s'exécutent localement. Aucune connexion Internet requise après la configuration initiale. Les licences permettent l'utilisation commerciale.

Comparaison des Modèles à Code Fermé

|| Modèle | Fournisseur | Fenêtre de Contexte | Meilleur Pour | ||---|---|---|---| || GPT-5.4 | OpenAI | 1M tokens | Raisonnement complexe, anglais d'abord | || Claude Opus 4.6 | Anthropic | 1M tokens | Longs documents, analyse nuancée | || Gemini 3.1 Pro | Google | 1M tokens | Très grands fichiers, contenu mixte |

Vous utilisez votre propre clé API. RowSpeak n'agit pas comme intermédiaire : vos données vont directement de votre environnement au fournisseur.

Ce qui se Passe avec Vos Données avec les Modèles à Code Fermé

Lorsque vous utilisez un modèle à code fermé, vos données de feuille de calcul sont envoyées à l'API de ce fournisseur pour traitement. Cela signifie :

• Le fournisseur traite vos données selon ses conditions d'utilisation
• Les accords API entreprise avec OpenAI, Anthropic et Google incluent généralement des accords de traitement des données (DPA) qui limitent l'utilisation pour l'entraînement
• Vous devez revisar les politiques de traitement des données du fournisseur avant d'activer cette option
• RowSpeak recommande d'utiliser les modèles à code fermé uniquement pour les données non sensibles, ou après avoir examiné et accepté les conditions de données entreprise du fournisseur

Pour une souveraineté maximale des données, utilisez des modèles open source.

Routage de Modèles dans RowSpeak

RowSpeak prend en charge la configuration de différents modèles pour différents cas d'utilisation dans le même déploiement.

Configuration d'exemple :

Workflow : Rapports financiers → DeepSeek V3 (local, données sensibles)
Workflow : Synthèses marketing → GPT-5.4 (API, non sensible)
Workflow : Par défaut → Qwen3.5-35B (local, usage général)
Copy

Cela permet à votre organisation d'appliquer le bon modèle à chaque workflow en fonction de la sensibilité des données, sans forcer un seul choix sur tous les cas d'utilisation.

Questions Fréquentes

Puis-je changer de modèle après le déploiement ? Oui. La sélection du modèle est un changement de configuration, pas un redéploiement. Votre équipe IT peut mettre à jour la configuration de routage de modèle sans temps d'arrêt.

Devons-nous télécharger nous-mêmes les poids du modèle ? Non. Le paquet de déploiement RowSpeak comprend des conseils sur l'acquisition de modèles. Pour les environnements air-gapped, nous fournissons des instructions pour précharger les poids du modèle avant le déploiement.

Que faire si je veux utiliser un modèle qui n'est pas sur cette liste ? Contactez-nous. La couche modèle de RowSpeak est conçue pour être extensible. Si vous avez une exigence de modèle spécifique, nous pouvons discuter de la compatibilité.

Puis-je utiliser un modèle affiné ou personnalisé ? Ceci est disponible au niveau Enterprise. Contactez-nous pour discuter de vos exigences.

Besoin d'Aide pour Décider ?

Réservez une démo et nous vous aiderons à mapper la bonne stratégie de modèle à votre environnement, sensibilité des données et exigences de performance.

Vous pouvez également examiner le document d'architecture technique pour plus de détails sur la façon dont la couche modèle s'intègre avec le reste du système.