Copilot, Claude ou Mistral : lequel pour une collectivité ?
C’est la question qui revient le plus souvent dès qu’une collectivité sort de la phase d’observation. Les agents demandent un outil, l’exécutif demande une position, le délégué à la protection des données demande un cadre, et il faut trancher. La réponse honnête tient en une phrase — cela dépend du cas d’usage — et cette phrase, servie seule, n’aide personne.
Cet article ne désigne pas de gagnant, et il dit pourquoi : un classement absolu entre trois solutions d’IA générative est déjà discutable le jour où il est publié, et franchement faux six mois plus tard. Il donne à la place ce qui manque réellement à une collectivité qui doit décider : ce qui distingue structurellement les familles d’offres en présence, les quatre erreurs de comparaison que nous voyons le plus souvent, et une méthode qui produit une décision motivée et défendable en trois semaines.
EcoLLM est une assistance à maîtrise d’ouvrage sur tout système d’IA générative. Nous évaluons toutes les solutions du marché, de Claude à Dict.ai en passant par Mistral, ChatGPT, Copilot, DelibIA ou Linagora. Notre rémunération est celle de la prestation d’assistance : elle ne varie pas avec la solution que vous retenez, et nous n’intervenons pas comme intégrateur de la solution que nous avons aidé à choisir. Quelle qu’elle soit, nous vous aidons à identifier le canal d’achat adapté à votre situation.
Cet article nomme trois solutions parce que ce sont les trois noms qui reviennent dans les demandes que nous recevons, pas parce que le marché s’y résumerait, et encore moins parce que l’une d’elles conviendrait à tous les cas d’usage d’une collectivité.
Pourquoi « lequel » est une question mal posée
Trois noms reviennent dans presque toutes les demandes que nous recevons. Ce n’est pas un hasard, et ce n’est pas non plus une liste restreinte : ce sont trois chemins d’entrée différents dans l’organisation, que la question « lequel » écrase en les mettant sur la même ligne.
Le premier nom arrive par la suite bureautique. L’assistant est intégré à des outils que la collectivité a déjà déployés, il apparaît dans un plan tarifaire que la direction des systèmes d’information connaît, et la question posée n’est pas « faut-il l’acheter » mais « faut-il l’activer, et pour qui ». Elle remonte du service informatique, souvent à l’occasion d’un renouvellement.
Le deuxième arrive par le bas, par les agents. Ils utilisent déjà un assistant généraliste sur leur téléphone ou sur leur compte personnel, ils constatent qu’il fait gagner du temps, et ils le demandent au travail. La question posée n’est pas fonctionnelle, elle est administrative : par quel canal l’acheter, sous quel modèle de comptes, et que fait-on des usages déjà installés.
Le troisième arrive par le haut. Une délibération sur la souveraineté numérique, une note de l’exécutif, une position du délégué à la protection des données, parfois un courrier d’un opérateur national. La question posée est contractuelle et politique avant d’être technique : où sont les données, quel droit s’applique, quel engagement écrit tient devant une instance.
Ces trois chemins ne se comparent pas terme à terme, parce qu’ils ne posent pas la même question. C’est ce qui explique un phénomène que nous observons régulièrement en réunion de cadrage : la personne qui demande « lequel ? » sait déjà, le plus souvent, lequel son propre chemin pousse. Ce qu’elle cherche n’est pas un choix, c’est un motif. Elle a besoin d’une décision écrite qu’elle pourra défendre devant son exécutif, devant son délégué à la protection des données et devant son contrôle de gestion, y compris dans six mois, devant quelqu’un qui n’était pas dans la salle.
C’est le déplacement utile. La question n’est pas « quelle est la meilleure solution », à laquelle personne ne peut répondre sérieusement, mais « comment produire une décision motivée, datée, et réutilisable ». La suite de cet article porte sur cette seconde question.
Pourquoi nous ne publions pas de tableau comparatif
On nous demande souvent un tableau à double entrée, solutions en colonnes, fonctions en lignes, avec des croix. Nous n’en publions pas, et c’est un choix assumé, pas un renoncement.
La première raison est la vitesse du marché. Les offres, les plans, les options d’hébergement, les connecteurs disponibles, les engagements sur les données saisies et la tarification changent en quelques mois, parfois en quelques semaines. Un tableau publié se fige, il continue à circuler, il est cité en réunion et il finit par servir de fondement à une décision d’achat alors qu’il décrit un marché qui n’existe plus. Un comparatif faux est plus nuisible qu’un comparatif absent, parce qu’il inspire confiance.
La deuxième raison est qu’une comparaison porte sur une offre, pas sur un produit. Chez un même éditeur, l’offre grand public et l’offre professionnelle ne suivent pas le même régime pour les données que l’agent saisit, ne donnent pas la même console d’administration et ne s’achètent pas par le même canal. Une comparaison qui aligne l’offre grand public de l’un et l’offre professionnelle de l’autre ne mesure rien. Or c’est la confusion la plus fréquente, et elle est difficile à repérer une fois le tableau rempli, parce que le nom de la colonne est le même dans les deux cas.
La troisième raison est la plus structurante : une note absolue n’existe pas. La même solution peut être éliminatoire sur un cas d’usage qui met en jeu des données nominatives d’administrés et très bien placée sur un cas d’usage de rédaction à partir de documents publics. Ce n’est pas une nuance de méthode, c’est le cœur du sujet. Comparer des solutions dans l’absolu revient à noter des candidats sans avoir écrit la fiche de poste.
C’est la raison pour laquelle notre grille comparative des solutions d’IA générative est livrée vide. Elle contient le dictionnaire des critères, avec pour chacun ce qu’il faut consigner, où le trouver et le piège associé, un mécanisme de pondération qui découle du cas d’usage, et un journal des sources où chaque information porte son origine et sa date de consultation. Avec une règle simple : une information de plus de trois mois se revérifie avant de fonder une décision, et un critère noté sans fait consigné vaut zéro ou renvoie la question à l’éditeur.
Un comparatif qui arrive déjà tranché n’est pas une comparaison, c’est une recommandation déguisée. Nous préférons livrer l’instrument et la méthode, et laisser la collectivité produire le verdict — daté, sourcé, et opposable.
Ce qui distingue vraiment les quatre familles d’offres
Ce qui distingue durablement ces solutions n’est pas fonctionnel. Les écarts de fonctions se réduisent d’une version à l’autre, et ils se sont beaucoup réduits ces deux dernières années. Ce qui reste stable est structurel : la manière dont l’outil arrive dans l’organisation, ce qu’il voit, et ce qu’il faut faire pour l’acheter. Quatre familles, et pour chacune la question qui décide réellement.
L’assistant intégré à la suite bureautique déjà déployée
C’est la voie par défaut, et dans la plupart des collectivités que nous voyons, c’est celle de la suite Microsoft. Elle a trois avantages qu’il serait absurde de négliger : aucun nouveau canal d’achat à ouvrir, une intégration dans les outils du quotidien qui supprime la moitié de l’effort d’adoption, et un interlocuteur commercial déjà référencé.
Ce qui est systématiquement sous-estimé est ailleurs. Un assistant branché sur la messagerie et sur les espaces de fichiers voit ce que l’agent a le droit de voir. Dans une collectivité où les habilitations n’ont pas été revues depuis plusieurs réorganisations, cela signifie qu’il voit beaucoup plus que ce que la note de cadrage imagine, et qu’il sait le restituer en une phrase à quelqu’un qui n’aurait jamais ouvert le dossier concerné. Le chantier n’est pas le choix de l’outil, c’est l’état des droits d’accès — et c’est un chantier long, qui n’appartient pas à l’éditeur.
La question qui décide : que voit l’assistant, agent par agent, et qui a vérifié cette réponse autrement qu’en la lisant dans une documentation ?
L’assistant généraliste acheté isolément
C’est la famille la plus rapide à mettre sur étagère : quelques jours entre la décision et le premier agent qui travaille avec l’outil, une fois le canal d’achat identifié. C’est aussi, presque partout, la famille la plus demandée par les agents eux-mêmes, ce qui en fait le meilleur candidat pour une expérimentation qui doit produire des résultats mesurables vite.
Sa difficulté n’est pas technique. Ces abonnements se vendent en ligne, par carte bancaire, par un éditeur souvent établi hors de France, sans marché national connu du côté des opérateurs d’achat mutualisé. La question devient donc comptable et juridique avant d’être fonctionnelle : quel support d’achat, quelle facturation compatible avec la comptabilité publique, quel modèle de comptes. Nous consacrons un article entier aux voies d’achat possibles.
La question qui décide : par quel support d’achat, à quel volume, et sous quel modèle de comptes — sachant que le modèle de comptes commande la traçabilité, le coût et la rédaction de la charte ?
L’offre d’un éditeur européen
Elle répond à une demande politique réelle et croissante, et elle a l’avantage de rendre la discussion contractuelle plus simple : même langue, même droit, interlocuteur atteignable. Dans plusieurs collectivités, c’est aussi la seule famille qui permette d’obtenir un avis favorable rapide de l’instance interne compétente.
Le piège est de traiter la souveraineté comme une propriété du nom de l’éditeur. Elle est une propriété de l’offre souscrite : lieu d’hébergement effectif, liste des sous-traitants, droit applicable au contrat, engagements écrits sur la réutilisation des données saisies, conditions de réversibilité. Un éditeur européen peut proposer une offre hébergée hors d’Europe, et un éditeur non européen une offre hébergée en Europe avec des engagements contractuels fermes. Ces éléments s’écrivent dans des documents contractuels, ils se vérifient à la date de souscription, et ils changent.
La question qui décide : quel document contractuel porte l’engagement invoqué, que dit-il exactement, et à quelle date a-t-il été lu ?
La solution métier, celle qui n’est pas dans le titre
Instruction de dossiers, rédaction de délibérations, compte rendu de réunion, relation à l’usager : sur ces tâches, des solutions spécialisées font souvent mieux qu’un assistant généraliste, avec beaucoup moins de formation, parce qu’elles intègrent le vocabulaire, les formats de sortie et parfois les systèmes de la collectivité. Elles ne se comparent pas terme à terme avec un assistant généraliste : l’un ouvre un champ d’usages que personne n’avait anticipés, l’autre résout une tâche connue.
La conséquence est celle que nous portons partout : une solution par cas d’usage, donc plusieurs éditeurs, donc un travail de coordination et de pilotage qui devient le vrai sujet dès que l’on dépasse deux ou trois cas d’usage. Un Département qui a ouvert un assistant généraliste à environ deux cents utilisateurs a retenu, en parallèle, un outil spécialisé pour les comptes rendus de réunion. Deux éditeurs, deux cas d’usage : ce n’est pas une hésitation, c’est le résultat normal d’une comparaison conduite cas d’usage par cas d’usage.
La question qui décide : cette tâche est-elle suffisamment stable et suffisamment répétée pour justifier un outil dédié, et que devient le cas d’usage si l’éditeur disparaît ?
Quatre erreurs de comparaison
Elles se retrouvent dans presque tous les dossiers de comparaison que l’on nous fait relire. Aucune ne relève de l’incompétence : elles viennent toutes du fait qu’un tableau comparatif est un objet rassurant.
Comparer des produits au lieu de comparer des cas d’usage
Le tableau est rempli avant que quiconque ait écrit quelles données entrent réellement dans l’outil ni quel effet a le résultat produit. Les colonnes sont alors notées sur des critères généraux, et la décision se prend sur une moyenne qui ne correspond à aucun besoin réel.
Mélanger les offres grand public et les offres professionnelles
Le régime des données saisies, la console d’administration et le canal d’achat diffèrent fortement entre les deux chez un même éditeur. Consigner l’intitulé exact de l’offre évaluée, et pas seulement le nom du produit, est la précaution qui coûte le moins et qui sauve le plus de dossiers.
Faire de la conformité, de la souveraineté ou de la frugalité un filtre d’entrée
Des solutions sont écartées avant que le premier cas d’usage soit qualifié, au motif qu’elles ne seraient pas conformes, pas souveraines ou pas frugales. C’est décider sans instruire, et cela ne supprime pas l’usage : cela le déplace hors du cadre.
Comparer des prix de licence au lieu de coûts complets
Le prix affiché par agent ignore la mise en œuvre, la formation, le temps interne d’administration, et surtout la part d’agents qui disposent d’un accès sans jamais l’utiliser. Deux solutions au même prix unitaire peuvent avoir des coûts réels très éloignés.
La troisième mérite un développement, parce qu’elle est la plus répandue et la plus coûteuse. Écarter une solution au motif qu’elle ne serait pas conforme, pas souveraine ou pas frugale semble prudent. En réalité, cela produit exactement le phénomène que la collectivité cherche à éviter. L’agent qui dispose chez lui d’un outil que son employeur lui refuse ne renonce pas à l’outil : il renonce à le dire. C’est l’écart entre ce qu’un agent peut faire à titre personnel et ce que son organisation lui propose qui rend le Shadow AI structurel, et cet écart se creuse tout autant en interdisant qu’en présélectionnant un catalogue trop étroit.
Ces exigences ne disparaissent pas pour autant, et notre position n’est pas de les relativiser. Elles changent de place. Elles s’appliquent à un cas d’usage qualifié, une fois que l’on sait quelles données il met en jeu, puis elles deviennent des critères pondérés et des clauses dans les pièces de marché. La frugalité, en particulier, reste une grille d’arbitrage — prioriser les cas d’usage, dimensionner au besoin réel, éliminer les droits dormants — et ne constitue jamais un motif d’exclusion d’une solution.
Il existe une cinquième erreur, plus rare et plus onéreuse que les quatre précédentes : décider sans avoir fait essayer. Elle se reconnaît à un signe, le dossier de comparaison ne contient aucune trace d’un agent ayant réellement travaillé avec les solutions comparées. C’est l’objet de la méthode qui suit.
Comparer en trois semaines
Trois semaines suffisent à produire une comparaison défendable, à condition de ne pas commencer par le tableau. Ce qui prend du temps ensuite, ce sont les arbitrages et l’expérimentation elle-même, pas la comparaison.
Qualifier deux ou trois cas d’usage
Pour chacun : quelles données entrent réellement dans l’outil, quel effet a le résultat produit, qui le vérifie avant qu’il sorte. On en déduit un profil d’exigence, et c’est ce profil, non une doctrine générale, qui fixera le poids des critères.
Faire essayer en parallèle
Les solutions retenues sont mises entre les mains des mêmes agents, sur la même tâche réelle, avec la même consigne écrite. L’assistance à maîtrise d’ouvrage arrive déjà outillée pour que cela démarre le premier jour, accès ouverts et cadre de recueil compris.
Noter, chiffrer, écrire
On remplit la grille avec les faits consignés et leurs sources, on calcule le coût complet par agent réellement actif, et on rédige la décision : solution retenue, conditions et réserves, solutions écartées avec le motif de chaque rejet, ce qui reste à instruire, date et instance.
Le motif de rejet est la partie que l’on saute le plus souvent, et c’est la seule qui aura encore de la valeur dans six mois. Une décision qui dit « nous avons retenu cette solution » n’est pas défendable ; une décision qui dit « nous avons écarté celle-là parce que, sur ce cas d’usage précis, l’éditeur n’a pas répondu à telle question à telle date » l’est, et elle se réinstruit facilement quand la réponse change. C’est aussi ce qui protège la collectivité du reproche d’avoir favorisé un opérateur.
Nous insistons sur la durée parce que l’alternative n’est pas une comparaison plus rigoureuse, c’est une comparaison périmée. Une étude comparative de six mois compare, au moment où elle est rendue, des offres qui ont changé de périmètre et parfois de tarification. Trois semaines d’instruction sérieuse suivies d’une expérimentation mesurée valent mieux qu’un semestre de documentation.
L’épreuve qui départage
Une comparaison sur documentation classe des promesses. Une comparaison sur une tâche réelle classe des résultats. C’est le seul exercice qui départage vraiment, et il tient en une demi-journée.
Le choix de la tâche compte plus que le protocole. Il faut une tâche que la collectivité fait déjà, souvent, dont on connaît approximativement le coût en temps, et dont on saurait dire ce qu’est un résultat acceptable. Une revue de presse quotidienne, la préparation d’un compte rendu, la rédaction d’une première version de réponse à une demande récurrente d’administré : ce sont de bons candidats, parce que l’écart avec la pratique actuelle est mesurable par les agents eux-mêmes.
Le protocole, lui, tient en quatre conditions : les mêmes agents, le même jour, la même matière, la même consigne écrite. Ce que l’on note est double. D’un côté le résultat : le temps passé, la part du texte produit qu’il a fallu reprendre, le nombre d’allers-retours nécessaires. De l’autre la préférence des agents, et surtout ses motifs, consignés à part. La préférence n’est pas une mesure de qualité, c’est un indicateur d’adoption, et l’adoption décide du sort du programme plus sûrement que la qualité brute des sorties.
Reste l’obstacle habituel : faire essayer suppose de la matière, et la matière réelle contient des données qu’on ne veut pas confier à une solution non encore validée. La réponse tient en un sas d’anonymisation appliqué avant l’essai, qui remplace noms, montants, dates et identifiants par des équivalents cohérents. Le cas d’usage reste réaliste, la nature de la tâche est préservée, et l’essai peut commencer avant que les arbitrages juridiques soient terminés. C’est précisément ce qui permet de ne pas attendre six mois.
Ce que l’épreuve révèle, presque toujours, c’est que l’écart entre les solutions est plus faible qu’attendu sur la tâche elle-même, et plus fort sur tout ce qui l’entoure : la facilité d’accès pour un agent qui n’est pas volontaire, la capacité de la console d’administration à dire qui a réellement utilisé l’outil, la qualité de l’intégration avec les outils existants. Ce sont ces critères-là qui décident, et ce sont ceux qu’un tableau de fonctions ne contient jamais.
Où l’impact environnemental entre dans la comparaison
Il entre comme critère pondéré, jamais comme filtre d’entrée. Et il entre à deux niveaux, dont le second est celui que les comparatifs oublient.
Le premier niveau est celui de la requête. On sait aujourd’hui donner des ordres de grandeur de la consommation d’une interaction selon le type de modèle sollicité, à partir des outils publics de comparaison et des travaux du référentiel pour l’IA frugale. Ces ordres de grandeur sont utiles pour arbitrer entre des modèles de tailles très différentes sur une même tâche, et ils suffisent à écarter l’idée qu’un cas d’usage mérite systématiquement le modèle le plus puissant disponible.
Le second niveau est celui de l’actif, et c’est là que se trouve le gisement réel. Un droit d’usage payé et jamais utilisé est un gaspillage budgétaire et environnemental : la ressource a été provisionnée, elle est facturée, et elle ne produit rien. Dans les programmes que nous voyons, l’écart entre le nombre d’agents disposant d’un accès et le nombre d’agents l’ayant réellement utilisé dans le mois est le premier poste d’économie, avant toute négociation tarifaire.
Cela produit une conséquence contre-intuitive, et c’est l’un des rares endroits où la sobriété et l’adoption vont dans le même sens : faire monter le taux d’usage réel des abonnements déjà payés est une mesure de sobriété. L’objectif d’adoption et le critère environnemental cessent de s’opposer. Il y a d’ailleurs deux manières de combler l’écart entre ce qui est payé et ce qui est utilisé, et réduire le nombre d’accès n’est que la première ; faire en sorte que les accès existants servent est l’autre, et souvent la meilleure.
Dans une comparaison, tout cela se ramène à une question pratique qui mérite sa ligne dans la grille : la console d’administration de la solution permet-elle de savoir combien d’agents l’ont réellement utilisée le mois dernier, et avec quelle granularité ? Une solution qui ne permet pas cette mesure rend impossible tout pilotage de la frugalité, quelles que soient les qualités environnementales que son éditeur revendique par ailleurs.
Alors, lequel ?
Dans la plupart des collectivités que nous accompagnons, la réponse est « plusieurs », et la question utile devient celle de l’ordre. Voici les trois règles d’ordre que nous appliquons, faute de pouvoir désigner un gagnant.
La première est de commencer par ce que les agents demandent déjà. Non par complaisance, mais parce que c’est le seul usage dont on mesurera la réalité dès la première semaine : la demande préexiste, les volontaires sont identifiés, et la comparaison porte sur une pratique et non sur une hypothèse. Et parce que ne pas instruire cet usage ne le fait pas disparaître — il continue, sur des comptes personnels, hors de tout cadre.
La deuxième est de ne pas écarter l’assistant de la suite déjà déployée au motif qu’il serait « ce qu’on a déjà ». C’est fréquemment la voie la plus rapide vers un usage large, parce qu’elle ne demande ni canal d’achat ni nouvelle authentification, et elle mérite d’être mise à l’épreuve comme les autres — à une condition, avoir regardé l’état des habilitations avant de l’ouvrir largement, faute de quoi la question qu’on croyait traiter en dernier devient un incident.
La troisième est de traiter la souveraineté comme une exigence à inscrire dans un contrat et dans des critères de choix, au moment de l’industrialisation, plutôt que comme un préalable à l’expérimentation. L’expérimentation n’est pas un engagement pluriannuel : c’est un moyen de savoir quels cas d’usage justifient un outil, et lequel. Les exigences les plus fortes s’appliquent au moment où l’on quitte l’expérimentation pour un déploiement qui touchera des données réelles, et c’est à ce moment-là qu’elles ont le plus de portée.
La seule réponse véritablement fausse à la question « lequel », finalement, est de ne rien instruire. Elle a l’avantage de ne rien engager, et l’inconvénient de laisser le choix se faire quand même, agent par agent, sans cadre et sans mesure.
Nous ne vous dirons pas laquelle de ces solutions est la meilleure, y compris si vous nous posez la question en réunion. Nous vous dirons laquelle répond à votre cas d’usage, avec le motif écrit, la date des informations qui le fondent et la liste de ce qui reste à vérifier auprès de l’éditeur. C’est moins confortable et beaucoup plus solide.
Nos deux outils de comparaison
La grille comparative des solutions d’IA générative est en accès libre, sans formulaire. Elle comporte huit onglets : la qualification du cas d’usage et le profil d’exigence qui en découle, le dictionnaire des trente-neuf critères, la grille proprement dite pour six solutions, la notation pondérée par profil, le coût complet par agent réellement actif, une synthèse, et un journal des sources. Elle est livrée vide, pour les raisons exposées plus haut, et elle est fournie en deux formats parce qu’une part des collectivités travaille sous suite bureautique libre.
Notre calculateur de coût d’un programme d’IA générative reprend en ligne la logique de l’onglet consacré au coût complet et chiffre la part des droits dormants. La grille y voisine avec le guide d’achat d’un assistant d’IA générative, le modèle de charte IA et le modèle de CCTP d’AMO IA, tous en accès libre.
Vous trouverez l’ensemble sur notre page ressources pour les collectivités.
Questions fréquentes
Peut-on faire essayer plusieurs solutions en même temps sans passer un marché public ?
C’est souvent possible pour une expérimentation, à condition de dimensionner la dépense et de ne pas la fractionner artificiellement. Le code de la commande publique prévoit une dispense de procédure pour les achats de faible montant, dont le seuil est à vérifier à la date de lecture, et un besoin récurrent ne se découpe pas en plusieurs petits achats pour rester sous ce seuil. Au-delà, un marché à procédure adaptée ou un accord-cadre à bons de commande permet de couvrir plusieurs éditeurs. Nous détaillons ces voies dans un article consacré à l’achat d’un assistant d’IA générative.
Faut-il un seul outil pour toute la collectivité ?
Un seul cadre, oui : une charte, une liste d’outils autorisés tenue à jour, un circuit d’instruction des demandes. Un seul outil, non. Les cas d’usage d’une collectivité sont trop hétérogènes pour qu’une solution unique soit la bonne réponse partout, et l’uniformité se paie en usages qui repartent hors cadre. Ce qui doit être unique, c’est la manière de décider.
Un éditeur européen est-il nécessairement plus souverain ?
La souveraineté est une propriété de l’offre souscrite, pas du nom de l’éditeur : lieu d’hébergement effectif, sous-traitants, droit applicable, engagements écrits sur la réutilisation des données saisies, conditions de réversibilité. Ces éléments se lisent dans les documents contractuels et se vérifient à la date de souscription. Un éditeur européen avec une offre mal choisie peut offrir moins de garanties qu’un éditeur non européen avec une offre professionnelle correctement contractualisée — et l’inverse est vrai tout autant.
Combien de temps faut-il pour choisir ?
Trois semaines pour la comparaison elle-même : une pour qualifier les cas d’usage, une pour faire essayer, une pour noter, chiffrer et écrire la décision. Ce qui prend des mois, c’est l’expérimentation qui suit, parce qu’elle doit produire des mesures d’usage réel, et les arbitrages internes — portage, modèle de comptes, charte, avis du délégué à la protection des données.
Que répondre à un agent qui utilise déjà un outil sur son compte personnel ?
Trois choses, dans cet ordre. Recenser l’usage, sans sanction et sur une période bornée et annoncée comme telle, parce qu’un recensement sous menace disciplinaire ne produit que des déclarations partielles. Donner un délai d’instruction écrit à sa demande, de sorte qu’un refus soit une décision motivée et non un silence. Et ne fermer l’usage personnel que lorsqu’une alternative interne couvre effectivement le besoin. Un refus sans alternative ne supprime pas l’usage, il le rend invisible.
Comment comparer l’impact environnemental de plusieurs solutions ?
Par ordre de grandeur au niveau de la requête, avec les outils publics de comparaison et le référentiel pour l’IA frugale, ce qui suffit à arbitrer entre des modèles de tailles très différentes. Et par la mesure de l’usage réel au niveau de l’actif, qui est la plus utile : un droit payé et non utilisé est un gaspillage à la fois budgétaire et environnemental. Une solution dont la console ne permet pas de mesurer l’usage réel ne permet aucun pilotage de la frugalité.
EcoLLM recommande-t-il une solution en particulier ?
Non. Nous sommes une assistance à maîtrise d’ouvrage sur tout système d’IA générative, notre rémunération est celle de la prestation et ne varie pas avec la solution retenue, et nous n’intervenons pas comme intégrateur de la solution que nous avons aidé à choisir. Nous recommandons une solution pour un cas d’usage donné, avec le motif écrit et la date des informations qui le fondent.
30 min pour cadrer votre expérimentation IA
Vos agents demandent un outil, votre exécutif demande une position, et vous devez trancher ? Nous regardons ensemble vos cas d’usage, le profil d’exigence qui en découle et le canal d’achat, sans engagement.
30 min pour cadrer votre expérimentation IALien direct : calendar.app.google/8FprCJKk4xFnm4f57