Distributeurs branchés : l’édition 2026 du…
Vos IA sont opérationnelles. Optimisez leurs coûts
Sia Inference Labs optimise la couche d’inférence de votre environnement IA en sélectionnant, pour chaque tâche, le modèle le plus pertinent. Vous réduisez ainsi les coûts et la latence, tout en bénéficiant de performances et d’une fiabilité constantes, indispensables pour passer à l’échelle.
Les enjeux du passage à l’échelle.
Un projet pilote peut être mené à moindre coût. Une utilisation à grande échelle est une tout autre réalité. Lorsqu’un workflow agentique passe de la démonstration à plusieurs milliers d’exécutions quotidiennes, les coûts d’inférence deviennent un poste budgétaire à part entière.
Les entreprises se heurtent alors généralement à trois difficultés : elles utilisent des modèles haut de gamme pour des tâches qui pourraient être prises en charge avec la même efficacité par des modèles plus légers ; elles disposent de peu de visibilité sur le coût réel de chaque tâche ou de chaque résultat métier ; et elles doivent réévaluer régulièrement leurs choix à mesure que les tarifs des fournisseurs évoluent et que de nouveaux modèles apparaissent.
La maîtrise des coûts de l’IA ne repose pas seulement sur les ambitions que l’on se fixe, mais sur la capacité à maîtriser le coût de chaque usage.
Notre proposition de valeur
/ Audit d’inférence. Une cartographie complète de vos usages de l’IA : quels modèles sont utilisés pour quelles tâches, à quel coût, avec quels niveaux de latence et de qualité. Dans la plupart des audits, 30 % ou plus des dépenses sont associés à des modèles qui ne sont pas les mieux adaptés aux tâches auxquelles ils sont affectés.
/ Routage et orchestration des modèles. Une architecture qui oriente chaque tâche vers le modèle le plus économique répondant au niveau de qualité attendu, avec des mécanismes de mise en cache, de traitement par lots et de bascule intégrés. Une approche conçue pour fonctionner avec plusieurs fournisseurs, notamment OpenAI, Anthropic, Google, Mistral et des modèles open-weight.
/ Évaluation continue des modèles. Le panorama des modèles évolue rapidement. Nous évaluons régulièrement vos usages réels au regard des nouveaux modèles et des évolutions de tarifs, afin de maintenir des choix de routage pertinents sans mobiliser vos équipes pour de nouveaux tests à chaque évolution.
/ Gouvernance des coûts. Des tableaux de bord qui rapprochent les dépenses en tokens des résultats opérationnels : coût par dossier traité, par document analysé ou par interaction résolue. Une visibilité permettant un pilotage financier précis, pour appréhender les dépenses liées à l'IA comme n’importe quel autre coût de production.
Notre fonctionnement
La qualité reste une exigence constante. Chaque changement de modèle est documenté à travers des résultats d’évaluation, et toute modification qui ne répond pas à vos critères de qualité est automatiquement rétablie.
Semaines 1 à 2 : Audit
Nous analysons vos workloads existants et établissons, pour chaque tâche, une cartographie des coûts, de la latence et de la qualité.
Semaines 3 à 6 : Optimisation
Nous déployons en priorité des mécanismes de routage, de mise en cache et de substitution de modèles sur les workloads les plus volumineux, en mesurant la qualité avant et après chaque modification.
En continu : Pilotage
Évaluation continue des modèles et gouvernance des coûts assurées dans la durée par nos équipes, ou transfert à vos équipes avec les outils et les méthodes nécessaires pour en assurer l’autonomie.
Pourquoi choisir Sia
Sia travaille en partenariat avec les principaux fournisseurs de modèles, sans réaliser de marge sur leur utilisation. Notre seul objectif est de vous permettre d’optimiser le coût de chaque résultat.
Inference Labs intervient directement sur les systèmes mis en production par nos équipes d’ingénierie, ainsi que sur les environnements IA déjà en place chez nos clients. Nos évaluations prennent en compte vos usages, vos données et vos contraintes réelles.
Soutenus par 3 000 consultants répartis dans 19 pays, nous relions les indicateurs d’inférence aux activités qui en supportent le coût. Le résultat : un indicateur simple du coût par résultat, directement exploitable par votre direction financière, plutôt qu’un simple graphique de latence.
La valeur ajoutée d’Inference Labs
Une IA en production, des coûts encore à maîtriser.
- Des workflows agentiques dont les coûts augmentent plus vite que la valeur créée.
- Des traitements de documents, de dossiers ou d’interactions à grande échelle, exécutés exclusivement sur des modèles de pointe.
- Des stratégies multi-fournisseurs qui existent sur le papier, mais pas dans l’architecture.
- Des équipes IA qui consacrent du temps à réévaluer manuellement les modèles après chaque nouvelle version.
- Des équipes Finance et Achats chargées de prévoir les dépenses liées à l'IA sans disposer des indicateurs nécessaires pour en évaluer précisément le coût.
Pour commencer
Transmettez-nous un de vos usages en production, ainsi que son coût mensuel. En deux semaines, l’audit vous indique ce que cet usage devrait réellement vous coûter et les leviers à mettre en œuvre pour y parvenir.