Services de distillation de modèles pour une IA plus rapide et moins chère

Services de distillation de modèles pour réduire les coûts de l’IA et accélérer les applications

Transformez des modèles de base lents et coûteux en modèles étudiants plus petits qui s’exécutent plus rapidement, coûtent moins cher et se déploient n’importe où.

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Un modèle plus petit n’a de valeur que s’il fonctionne toujours

La distillation de connaissances semble simple sur le papier : entraîner un petit modèle étudiant à copier un grand modèle enseignant, puis profiter de coûts réduits et de réponses plus rapides. En pratique, la plupart des équipes découvrent les compromis trop tard. Le modèle étudiant perd en profondeur de raisonnement, trébuche sur des cas limites, divulgue des données sensibles, ou finit par coûter plus cher une fois que vous ajoutez la génération de jeux de données, l’évaluation et le réentraînement.

Nous anticipons ces compromis dès le départ. Nous traitons la distillation de modèles LLM comme un processus complet de livraison de produit qui vous aide à passer de l’expérimentation IA à un logiciel prêt pour la production.

Nos ingénieurs vérifient d’abord si la distillation est la bonne approche, puis construisent des pipelines d’entraînement sécurisés, conçoivent des évaluations qui reflètent vos flux de travail réels, et livrent un modèle fiable en production — sans surprises pour vos équipes juridiques, de sécurité ou financières.

Pourquoi la distillation de modèles IA est pertinente pour votre entreprise

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Grande capacité, petite empreinte

Les modèles distillés peuvent conserver près de la totalité de la précision d'un enseignant tout en fonctionnant 60 % plus rapidement pour une taille réduite de 40 %.

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Raisonnement de pointe à une fraction de la taille

Un modèle de 32 milliards paramètres distillés à partir de DeepSeek-R1 a obtenu 94,3 % sur un benchmark mathématique difficile, juste derrière les 97,3 % de son enseignant, bien plus grand.

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Les petits modèles gagnent

D'ici 2027, Gartner s'attend à ce que les petits modèles spécifiques à une tâche soient utilisés 3 fois plus que les LLM à usage général.

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Le spécialisé bat le général

Gartner s'attend à ce que la plupart des modèles GenAI d'entreprise soient spécifiques à un domaine d'ici 2027, contre 1 % en 2024.

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Les coûts d'inférence s'effondrent

Les coûts d'inférence pour un modèle performant ont chuté de plus de 280 fois entre 2022 et 2024, grâce notamment aux modèles plus petits.

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Conçus pour le Edge

Suffisamment petits pour fonctionner sur l'appareil ou en périphérie, les modèles distillés réduisent la latence et gardent les données en interne.

Comment nous vous aidons à distiller en toute confiance

Évaluation de la préparation à la distillation

Nous évaluons vos coûts d’IA, votre latence, vos cas d’utilisation, la qualité de vos données, vos risques de conformité et votre ROI pour décider si la distillation de modèles en tant que service est la bonne voie.

Développement de pipelines de données de distillation

Nous transformons les journaux, les invites, les documents et les sorties de l’enseignant en ensembles de données propres, anonymisés et versionnés pour les projets de distillation de connaissances.

Conception de la stratégie enseignant-étudiant

Nous choisissons la bonne configuration de modèle enseignant-étudiant pour la distillation des connaissances, de la distillation des réponses à l’ajustement des instructions, en passant par la quantification, le routage et les architectures hybrides.

Couche d’évaluation et de sécurité

Nous créons des ensembles de tests, des tests de régression, des vérifications de red team, des tableaux de bord et des flux d’examen humain pour mesurer la qualité sur les flux de travail réels, pas seulement sur les benchmarks publics.

Déploiement en production et MLOps

Nous déployons des modèles distillés avec des API, une surveillance, une logique de repli, CI/CD, la gestion des versions, le rollback, des contrôles de coûts et une maintenance continue du modèle.

Optimisation et maintenance continues

Les modèles enseignants et les politiques commerciales évoluent, nous effectuons donc des évaluations régulières, actualisons les ensembles de données, réentraînons, surveillons la dérive et maintenons les coûts d’inférence bas sur la durée de vie du modèle.

Études de cas sélectionnées

Recruit Media

Recruit Media

États-Unis
Développement d'une solution SaaS de recrutement en instance de brevet, développée de A à Z, qui a ensuite été acquise par HireQuest
Evolv

Evolv

États-Unis
Transformation de l'ancienne offre Sentient Ascend en la solution de croissance numérique n°1 basée sur l'IA
KillerBee

KillerBee

Nouvelle-Zélande
Transformation de décennies d'expertise en matériaux de construction en la solution de tarification intelligente automatisée n°1 utilisée dans le monde entier
Enorasys

Enorasys

Grèce
Plateforme de gestion des cybermenaces pérennisée et reconnue par IBM

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Où appliquer la distillation des connaissances en premier

Classification des tickets et des e-mails

Classez les demandes de support à haut volume plus rapidement et à moindre coût, tout en gardant la logique d’escalade facile à tester et à améliorer.

Extraction de documents

Utilisez la distillation de modèles IA pour extraire des champs de types de documents répétitifs avec des métriques de précision claires et des coûts de traitement réduits.

Questions et réponses sur les connaissances internes

Créez un modèle plus petit axé sur le domaine qui répond aux questions spécifiques à l’entreprise avec récupération, garde-fous et sources de connaissances contrôlées.

Suggestions de réponses de support

Générez des brouillons de réponses pour les agents humains, réduisez le temps de réponse et maintenez le contrôle qualité grâce à des flux de révision et d’approbation.

Qualification des prospects

Évaluez, classez et acheminez les prospects avec un modèle plus petit optimisé pour vos critères de vente et vos données CRM.

Modération de contenu

Gérez les tâches de modération à haut volume avec une latence réduite tout en transmettant les cas incertains ou sensibles à un modèle plus grand ou à un réviseur humain.

Détection de clauses contractuelles

Détectez les clauses, les risques et les termes manquants dans les contrats à l’aide d’un modèle distillaté restreint, mesurable et critique pour l’entreprise.

Routage de modèles

Utilisez un petit modèle pour décider quelles requêtes nécessitent un grand modèle, réduisant ainsi l’utilisation des grands modèles dans de nombreux flux de travail IA.

Pourquoi les leaders nous choisissent pour la distillation de modèles

iconDeux décennies d’excellence logicielle

Depuis 2005, nous avons aidé des entreprises de classe mondiale à faire évoluer leurs systèmes logiciels en toute sécurité. Notre expérience couvre la création de produits de A à Z pour des géants de la technologie comme Siemens, Universal Music Group, et des entreprises du Fortune 500 comme J.B. Hunt.

iconÉquipe complète de livraison IA

Nous fournissons des équipes interfonctionnelles complètes pour les produits. Votre projet de distillation est soutenu par des ingénieurs IA spécialisés, des scientifiques de données, des développeurs full-stack, des spécialistes QA rigoureux, des maîtres DevOps et des chefs de projet axés sur le produit.

iconIngénieurs seniors uniquement

Nous ne confions pas vos actifs IA stratégiques à de jeunes stagiaires. Votre projet est architecturé et exécuté exclusivement par des ingénieurs expérimentés de niveau intermédiaire et senior qui comprennent l’impact des modèles IA sur les infrastructures d’entreprise.

iconRésultats primés

Notre prestation de développement logiciel est reconnue mondialement, figurant sur la prestigieuse liste Global Outsourcing 100 de l’IAOP. Nos clients remportent fréquemment des prix industriels et nos partenaires startups sont régulièrement acquis par les leaders du marché.

iconVision axée sur le produit

La distillation de modèles n’est un succès que si elle est opérationnellement viable. Si l’optimisation des invites, la mise en cache ou un modèle plus petit du commerce peuvent atteindre vos objectifs de latence et de coût plus rapidement, nous nous adaptons immédiatement à la solution la plus efficace.

iconCommunication transparente

Opérant à l’international avec des bases de clients principales aux États-Unis, en Europe occidentale, en Australie et en Nouvelle-Zélande, nous apportons une maîtrise native de l’anglais et une collaboration agile fluide à votre fuseau horaire.

J'ai été incroyablement impressionné par la capacité de Redwerk à couvrir tout le spectre des spécialités. Ils ont des développeurs incroyables, des chefs de projet incroyables, et ils savent rendre l'expérience de création d'une application vraiment fluide.
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Je dois être sûr que les développeurs sont réellement impliqués et soutiennent notre vision. C'est ce que j'obtiens de la collaboration avec Redwerk.
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Tout le logiciel que vous avez créé était incroyable ! Si jamais nous décidons de créer des développements logiciels personnalisés, ce sera Redwerk. Je vous ai déjà recommandé à mes collègues.
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Technologies que nous utilisons

Services au-delà de la distillation de modèles

Automatisation IA

Nous créons des flux de travail alimentés par l’IA qui éliminent le travail répétitif, connectent les systèmes d’entreprise et aident les équipes à traiter les données, les documents et les décisions plus rapidement.

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Développement d’agents IA

Nous créons des agents IA avec accès sécurisé aux outils, des permissions claires, une logique de flux de travail, une surveillance, une approbation humaine et des protections de niveau production.

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Développement d’API personnalisé

Nous créons des API sécurisées et bien documentées qui connectent vos modèles IA aux systèmes existants et automatisent les flux de travail, permettant à vos modèles distillés de s’intégrer proprement à votre pile de production.

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Développement LLM

Nous concevons et affinons des modèles de langage étendus personnalisés, adaptés à vos données d’entreprise propriétaires, garantissant une expertise approfondie du domaine, une confidentialité stricte et des résultats de haute précision.

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Vous souhaitez réduire les coûts de l'IA, améliorer le temps de réponse et déployer un modèle plus petit construit autour de vos flux de travail métier réels ? Parlons-en.

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