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title: "Optimisation des LLM : de meilleures réponses | EluxAI"
url: "https://eluxai.com/fr/optimisation-llm/"
description: "Optimisation des LLM par EluxAI Labs, au Canada : nous peaufinons ce qui entre dans un modèle de langage et ce qui en sort, avec moins de jetons. Voyez comment."
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# Optimisation des LLM : de meilleures réponses | EluxAI

Mis au point chez EluxAI Labs, en Ontario

# L’optimisation des LLM qui tire le meilleur de chaque modèle

EluxAI est bien plus qu’une entreprise d’IA agentique. Nos ingénieurs travaillent sur la couche que la plupart des produits d’IA négligent : ce qui entre dans un grand modèle de langage (LLM) et ce qui en sort. Mis au point chez EluxAI Labs, un algorithme d’**optimisation des LLM** unique en son genre façonne chaque requête, peaufine chaque réponse et garde la consommation de jetons au plus juste. Un modèle conventionnel livre ainsi un travail plus précis et mieux ancré dans les faits.

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Propriété canadienne. Fonctionne sur des GPU NVIDIA.

![Optimisation des LLM en cinq étapes : demande, entrées optimisées, modèle sur GPU NVIDIA, sorties vérifiées, réponse citée](/images/fr/technology/optimisation-llm-entree-sortie.webp "Une demande de patient optimisée avant et après le modèle de langage")

Avant le modèle

Chaque requête est façonnée : le bon contexte entre, le bruit reste dehors, le tout dans un budget de jetons

Après le modèle

Les réponses sont vérifiées, complétées et enrichies avant que quiconque s’y fie

Sobriété des jetons

Un travail d’ingénierie continu pour dépenser moins de jetons à travail égal ou meilleur

Langues

Du code dans 20 langages de programmation et des appels téléphoniques dans 25 langues

Sur cette page

## Pourquoi EluxAI est-elle plus qu’une entreprise d’IA agentique?

Les agents sont la partie visible. En dessous, nos ingénieurs optimisent la façon dont les grands modèles de langage répondent aux gens. Ce travail porte sur ce que le modèle reçoit, sur ce qu’il renvoie et sur les jetons qu’il consomme entre les deux. Résultat : un système qui ne se contente pas de suivre des consignes ou d’écumer le Web. Il améliore et enrichit ce que produit le modèle.

Bien des produits d’IA branchent un modèle sur quelques outils et relaient tel quel ce qu’il dit. Cette approche hérite de toutes les faiblesses du modèle : contexte manquant, erreurs affirmées avec aplomb, réponses qui s’arrêtent en chemin et factures qui grossissent à chaque jeton gaspillé.

Notre approche ajoute une couche d’ingénierie entre les deux. La différence est révolutionnaire parce qu’elle améliore tous les agents à la fois. Dès que notre façon d’utiliser un modèle progresse, l’agent réceptionniste, les agents de recherche et les agents de programmation s’améliorent le jour même.

Cette ingénierie s’applique quel que soit le modèle conventionnel choisi pour une tâche, y compris les modèles qui tournent sur notre propre serveur à GPU NVIDIA. Les gains restent donc acquis à mesure que les modèles évoluent, sans repartir de zéro à chaque nouvelle génération.

C’est ce travail qui soutient l’ensemble de nos [services d’IA pour les entreprises](/fr/services/ "Services d’IA pour les entreprises"), et c’est là que va l’essentiel de notre effort de recherche. Pour en savoir plus sur l’entreprise et ses principes, consultez notre page [À propos](/fr/a-propos/ "À propos d’EluxAI").

## Comment l’optimisation des entrées améliore-t-elle les réponses d’un LLM?

Une réponse ne vaut jamais mieux que la requête qui l’a produite. Avant tout envoi, notre algorithme retient le contexte utile, écarte les doublons et le bruit, classe les consignes par priorité et fait tenir le tout dans un budget de jetons adapté au travail. L’ingénierie des requêtes (_prompt engineering_) et l’ingénierie du contexte se font automatiquement à chaque requête, et non une seule fois dans un gabarit figé.

-   **Contexte pertinent :** les faits, les documents et l’historique des conversations sont choisis en fonction de la tâche, au lieu d’être collés en bloc.
-   **Priorités claires :** les règles les plus importantes sont énoncées une seule fois, simplement, là où elles ne risquent pas de se perdre dans une longue requête.
-   **Budget par tâche :** un appel en direct, une modification de code et une synthèse de recherche reçoivent chacun un budget de contexte adapté.
-   **Tests continus :** les formats de requête sont mesurés sur des résultats réels et remplacés dès qu’une meilleure version fait ses preuves.

**Exemple illustratif.** Une patiente demande à l’agent réceptionniste d’une clinique de Sherbrooke s’il y a des frais d’annulation. Sans optimisation, le modèle pourrait recevoir tout le manuel des politiques, l’infolettre du mois dernier et trois conversations sans rapport. Avec l’optimisation, il voit la grille de frais en vigueur, le rendez-vous de la patiente et une seule consigne sur le ton. La réponse revient plus courte, moins coûteuse et exacte.

On sous-estime facilement cet effet. Un modèle qui lit dix paragraphes pertinents fait généralement un meilleur travail que le même modèle enseveli sous deux cents. L’ingénierie du contexte n’a rien de décoratif. C’est elle qui distingue une réponse adaptée à votre entreprise d’une réponse qui a seulement l’air juste.

## Que devient la réponse d’un modèle avant qu’on s’y fie?

Elle est vérifiée, complétée et enrichie. Notre système s’assure que la réponse est bel et bien terminée, que ses affirmations remontent à une source et que le code fait ce qu’il annonce. Il ajoute ensuite ce dont une personne a besoin pour agir : références, structure, prochaines étapes et incertitudes signalées. Un LLM conventionnel rédige la première ébauche. Notre système en fait un travail fiable.

-   **Réponses complètes :** une réponse qui s’arrête au milieu d’une phrase ou d’un fichier est détectée et terminée, jamais livrée à moitié.
-   **Ancrage dans les sources :** l’algorithme de vérification d’EluxAI Labs retire ou signale les affirmations qu’il ne peut pas rattacher à vos sources.
-   **Enrichissement :** les réponses gagnent des références, une mise en forme claire et les détails dont un réviseur a besoin pour les approuver rapidement.
-   **Limites assumées :** quand les preuves sont minces, la réponse le dit franchement et la décision revient à une personne.

Les hallucinations de l’IA sont un risque documenté. Une [étude publiée en 2023 dans Scientific Reports](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37679503/ "Étude de Scientific Reports sur les références inventées par un agent conversationnel (en anglais)") a révélé qu’un modèle d’agent conversationnel très répandu avait inventé plus de la moitié des références produites pour des revues de littérature. L’optimisation des sorties existe pour que ce genre d’erreur soit détecté d’abord par un logiciel, et non par vos clients.

![Revue de code par IA d’un même changement en Python, TypeScript, Go, SQL et Dart, avec vérifications réussies](/images/fr/technology/ia-code-revue-multilangage.webp "Un seul changement révisé dans cinq langages de programmation")

Équipe canadienne, réponse en un jour ouvrable

Découvrez où l’optimisation aiderait vos charges de travail

Dites-nous quels appels, quels documents ou quel code occupent le plus votre équipe. Lors d’une évaluation gratuite, nous vous montrons où l’optimisation des entrées, des sorties et des jetons ferait la plus grande différence.

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## Pourquoi l’optimisation des jetons compte-t-elle pour les coûts et la qualité?

Les jetons (_tokens_) mesurent le travail d’un modèle, et chacun coûte du temps, de l’énergie et de l’argent. Envoyer moins de jetons, mais mieux choisis, améliore souvent les résultats, car le modèle n’est pas distrait par du texte inutile. Nos ingénieurs optimisent les jetons en continu, pour que chaque tâche consomme le strict nécessaire. Les économies varient selon la charge de travail : nous les mesurons sur vos tâches réelles.

-   **Coût :** des requêtes et des réponses plus sobres réduisent les frais d’exploitation de chaque agent, mois après mois.
-   **Rapidité :** une requête plus courte obtient sa réponse plus vite, ce qui compte surtout pendant un appel en direct.
-   **Qualité :** une requête ciblée garde l’attention du modèle sur les faits qui déterminent la réponse.
-   **Capacité :** un usage efficace du temps de calcul permet d’exécuter plus de travail sur le même matériel NVIDIA.

Viser moins de jetons, c’est aussi savoir quand ne pas appeler de modèle du tout. Les consultations de routine, la mise en forme et bien des vérifications s’exécutent comme des logiciels ordinaires, plus rapides et sans consommer un seul jeton. Le modèle est réservé aux parties d’une tâche qui exigent vraiment la compréhension du langage.

L’optimisation des jetons est un travail continu, pas un réglage qu’on fait une fois pour toutes. Les modèles changent, vos documents s’accumulent et de nouvelles tâches apparaissent. Les budgets et les formats de requête sont révisés au fil de ces changements, pour que l’efficacité ne s’effrite pas en silence.

## À quoi ressemble une sortie enrichie, des articles de recherche aux bases de code?

Une sortie enrichie est plus utile que ce que le modèle a écrit seul. Un article de recherche devient une synthèse accompagnée des passages qui appuient chaque point. Une modification de code arrive avec ses tests, une explication claire et la liste des fichiers touchés. Une question sur une politique renvoie la clause exacte. La même couche d’optimisation fait ce travail pour tous les types de tâches.

-   **Recherche :** les nouveaux articles et les nouvelles normes deviennent des synthèses citées grâce à notre service de [veille technologique IA](/fr/services/veille-technologique-ia/ "Veille technologique IA").
-   **Savoir de l’entreprise :** les politiques et les manuels fournissent des réponses qui nomment leur source.
-   **Code :** les modifications sont proposées avec leurs tests et révisées avant qu’une personne les fusionne.
-   **Conversations avec la clientèle :** les appels, les textos et les courriels reçoivent des réponses ancrées dans vos propres renseignements approuvés.

C’est dans les secteurs où une mauvaise réponse coûte cher que la différence se voit le plus : recherche clinique, banques, fabrication, assurance et marketing. Dans chacun, le but reste le même. Il s’agit de remettre aux gens un résultat qu’ils peuvent vérifier rapidement et auquel ils peuvent se fier.

## Dans quels langages de programmation le système peut-il coder?

Nos agents de développement détectent et utilisent 20 langages de programmation : TypeScript, JavaScript, PHP, Python, Go, Rust, Ruby, Java, Kotlin, C#, Swift, Dart avec Flutter, Elixir, Scala, Clojure, Haskell, Zig, Lua, Perl et scripts shell, en plus de SQL, HTML et CSS. Ils reconnaissent aussi plus de 150 cadriciels (_frameworks_), bases de données et outils de construction, d’Astro et de Next.js à Django, Spring Boot et Ruby on Rails.

Connaître la syntaxe d’un langage, c’est la partie facile. Écrire du code qui s’intègre à un projet existant est plus exigeant. Il faut le bon contexte : les fichiers voisins, les conventions de nommage, la suite de tests et les raisons des décisions antérieures. L’optimisation des entrées fournit exactement cela, dans un budget défini, pour que les grands dépôts de code restent gérables.

Quand l’IA code dans un projet, elle doit en respecter les habitudes. Chaque projet est donc analysé avant le début du travail. Les agents suivent les outils qu’il utilise déjà, comme PHPUnit, pytest, Jest ou Playwright, et chaque modification est testée avec ces outils avant d’être proposée.

Les équipes qui bâtissent des produits peuvent mettre cette capacité à profit grâce au [développement d’applications par IA](/fr/services/developpement-applications-ia/ "Développement d’applications par IA"). Un assistant de programmation IA y planifie, écrit, révise et teste les modifications, tandis que vos développeurs gardent le dernier mot.

## Comment fonctionne la traduction instantanée d’une langue à l’autre?

Au téléphone, les agents parlent et comprennent 25 langues : anglais, français, espagnol, portugais, allemand, italien, néerlandais, suédois, polonais, grec, russe, ukrainien, turc, arabe, farsi, hindi, pendjabi, tamoul, mandarin, cantonais, japonais, coréen, vietnamien, thaï et tagalog. L’appelant peut changer de langue en cours d’appel. Les textos, les courriels et le clavardage suivent la langue dans laquelle la personne écrit, et votre équipe reçoit des notes de chaque échange.

Pour une entreprise canadienne, tout commence par le français et l’anglais, avec, en option, un accueil qui commence en français pour les appels provenant de numéros du Québec. La couverture s’étend ensuite aux langues très parlées dans les communautés locales, comme le pendjabi, le mandarin, le cantonais, le tagalog, l’arabe et l’espagnol.

La couche d’optimisation joue ici aussi un rôle. Elle transmet tels quels les noms, les prix et les termes des politiques d’une langue à l’autre, là où un traducteur IA trop littéral trébuche souvent. Le texte original est toujours conservé à côté de la traduction.

La traduction instantanée fait fonctionner les agents vocaux, de textos et de courriel, dont la [réceptionniste virtuelle IA](/fr/services/receptionniste-virtuelle-ia/ "Réceptionniste virtuelle IA"). La qualité varie selon la langue et le sujet. C’est pourquoi nous testons les langues de votre clientèle avant toute mise en service.

![Console de traduction instantanée : appel en espagnol dans une clinique de Montréal, notes en français pour l’équipe](/images/fr/technology/traduction-instantanee-console-multilingue.webp "Console d’appels multilingue en direct")

Fonctionne sur des GPU NVIDIA

## Technologie NVIDIA : l’optimisation à la vitesse du GPU

Optimiser chaque requête et chaque réponse ajoute du travail, et ce travail doit se faire en quelques millisecondes. Notre système fonctionne sur notre propre serveur à GPU NVIDIA, où tournent les modèles de langage, de vision, de voix et de plongements vectoriels, et où nous affinons des modèles. Les vérifications supplémentaires ne ralentissent donc jamais une conversation en direct.

L’économie des jetons évolue vite, et NVIDIA donne le ton. Avec sa [plateforme Vera Rubin](https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-vera-rubin-platform "Annonce de la plateforme NVIDIA Vera Rubin, salle de presse de NVIDIA (en anglais)"), NVIDIA affirme offrir jusqu’à 10 fois plus de débit d’inférence par watt, pour un dixième du coût par jeton, par rapport à Blackwell. Notre optimisation des jetons est conçue pour démultiplier ce genre de gains plutôt que de les gaspiller.

## Questions sur l’optimisation des LLM

### Qu’est-ce que l’optimisation des LLM?

L’optimisation des LLM est le travail d’ingénierie qui permet à un grand modèle de langage de mieux accomplir une tâche réelle. Elle porte sur ce qui entre dans le modèle, comme le contexte et les consignes, et sur ce qui en sort, comme les vérifications, les corrections et les références. Chez EluxAI, elle couvre aussi la consommation de jetons, pour que chaque tâche ne dépense que ce qu’il lui faut.

### Quelle est la différence entre l’ingénierie des requêtes et l’ingénierie du contexte?

L’ingénierie des requêtes (prompt engineering) améliore la formulation et l’ordre des consignes que reçoit un modèle. L’ingénierie du contexte décide quels faits, quels documents et quels échanges antérieurs le modèle aura sous les yeux. Les deux comptent, et elles donnent leurs meilleurs résultats ensemble. Notre système s’occupe des deux automatiquement, à chaque requête, au lieu de s’en remettre à un gabarit rédigé à la main qui vieillit peu à peu.

### Concevez-vous votre propre modèle de langage?

Notre priorité est d’améliorer le rendement des modèles de langage conventionnels. Les modèles de langage, de vision, de voix et de plongements vectoriels tournent sur notre propre serveur à GPU NVIDIA, où nous affinons aussi des modèles. La couche d’optimisation entoure le modèle. Les progrès réalisés en entrée, en sortie et en consommation de jetons suivent donc lorsqu’un meilleur modèle devient disponible.

### Combien l’optimisation des jetons permet-elle d’économiser?

Tout dépend du travail. Une courte réponse au téléphone, une grosse modification de code et une synthèse de recherche consomment les jetons de façons très différentes, si bien qu’un chiffre d’économie unique vous induirait en erreur. Lors d’une évaluation gratuite, nous examinons vos charges de travail réelles et nous vous expliquons où des requêtes et des réponses plus sobres réduiraient les coûts et accéléreraient le travail.

### L’optimisation des LLM réduit-elle les hallucinations de l’IA?

C’est l’un de ses principaux objectifs. Un modèle qui reçoit les bonnes sources risque moins d’inventer des faits, et une réponse vérifiée à partir de ces sources peut être corrigée avant de vous parvenir. L’algorithme de vérification mis au point chez EluxAI Labs retire ou signale les affirmations qu’il ne peut pas rattacher à une source, et les cas incertains sont confiés à une personne.

### Dans quels langages de programmation vos agents peuvent-ils coder?

Nos agents de développement travaillent dans 20 langages de programmation : TypeScript, JavaScript, PHP, Python, Go, Rust, Ruby, Java, Kotlin, C#, Swift, Dart avec Flutter, Elixir, Scala, Clojure, Haskell, Zig, Lua, Perl et scripts shell, en plus de SQL, HTML et CSS. Chaque projet est d’abord analysé, puis chaque modification est révisée et testée avec les outils du projet avant d’être proposée.

### Quelles langues parlées les agents peuvent-ils traduire?

Au téléphone, les agents parlent et comprennent 25 langues, dont le français, l’anglais, l’espagnol, le mandarin, le cantonais, le pendjabi, le tagalog, l’arabe, l’hindi et le vietnamien. Les textos, les courriels et le clavardage suivent la langue de la personne qui écrit. La qualité varie selon la langue et le sujet. Nous testons donc les langues de votre clientèle pendant l’évaluation, et le texte original est toujours conservé à côté de la traduction.

### Nos données servent-elles à améliorer les modèles d’autres entreprises?

Non. Vos documents, vos conversations et vos commentaires restent dans votre espace de travail privé et ne servent pas à entraîner des modèles pour qui que ce soit d’autre. Les améliorations de la couche d’optimisation proviennent de notre propre travail d’ingénierie et de recherche chez EluxAI Labs, et chaque action effectuée sur vos données est consignée dans un journal d’audit que vous pouvez consulter.

## Tirez davantage des modèles que vous utilisez déjà

Chaque jeton gaspillé et chaque réponse non vérifiée ont un coût. Parlez-nous de vos charges de travail : lors d’une évaluation gratuite, nous vous montrerons où l’optimisation serait rentable.

-   Une personne de notre équipe d’ingénierie lit chaque demande et vous répond en un jour ouvrable.
-   Vous recevez une explication claire des gains possibles grâce à l’optimisation des entrées, des sorties et des jetons pour vos charges de travail.
-   L’évaluation est gratuite et sans engagement. Pour en parler maintenant, appelez le [289 800-1722](tel:+12898001722 "Appeler le 289 800-1722").

Équipe canadienne à Markham, en Ontario

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