Modèles souverains
L’expertise se construit par l’ingénierie

La taille des modèles locaux est limitée ; l’expertise vient donc de l’ingénierie : adaptation Day0+ aux modèles de base dès leur publication, ajustement de petits modèles pour les tâches des postes, accélération de l’inférence locale par décodage spéculatif et choix du modèle et de son lieu d’exécution selon l’usage. Les modèles fonctionnent sur les appareils de l’entreprise ; l’expertise devient un actif interne.

Adaptation et optimisation des modèles

  • Day0+
    Adaptation rapide à plusieurs modèles de baseCompatibilité avec Qwen, DeepSeek, GLM et d’autres modèles courants, sans dépendance à un modèle unique ; leurs mises à jour rejoignent rapidement la chaîne métier.
  • SFT
    Ajustement métier et adaptation efficace par LoRACorpus spécialisés en droit, fiscalité et comptabilité et annotations d’experts pour créer des petits modèles par fonction. LoRA (adaptation de faible rang) réduit le coût de calcul de l’ajustement.
  • 4/8bit
    Déploiement quantifiéCompression en 4bit / 8bit pour une inférence professionnelle dans les limites de calcul et de mémoire des terminaux.
  • SPEC
    Accélération par décodage spéculatifPrise en charge de MTP, DFlash et DSpark : un mécanisme de brouillon propose plusieurs jetons, vérifiés en parallèle par le modèle principal, pour une sortie cohérente et une vitesse multipliée.
  • RAG
    Enrichissement privé et mémoire à long termeNettoyage et intégration de corpus privés par RAG (génération augmentée par recherche), connexion aux systèmes métier par MCP (Model Context Protocol) et conservation du contexte projet en mémoire à long terme.

Sélection par usage

Tâche typeModèle recommandéLieu d’exécutionCritères de choix
Reconnaissance des pièces et structuration documentaireFactures, contrats, dossiersPetit modèle spécialisé + accélération OCR dédiéeTerminalFréquence élevée, faible latence, données sensibles
Risques de conformité et correspondance des indicateursRisques fiscaux, conformité de la chaîne logistiqueModèle métier + bibliothèque dynamique d’indicateursTerminal · PériphérieToutes les données restent dans le périmètre, résultats traçables
Questions professionnelles et rédactionTravail courant en droit, fiscalité et comptabilitéModèle métier LoLR Logos LoLR + Décodage spéculatifPriorité au terminalÉquilibre entre expertise et réactivité
Analyses complexes et raisonnement interdomainesDue diligence de fusion-acquisition, structures transfrontalièresGrand modèle de base + collaboration multiagentCalcul d’organisation · Cloud autoriséTaille du modèle, simultanéité et coût
Quatre critères de sélectionSensibilité des donnéesExigences de latenceTaille du modèleCoût

Trois technologies de décodage spéculatif prises en charge

Le décodage local est limité par la bande passante mémoire : chaque jeton généré nécessite la lecture de tous les poids. Le décodage spéculatif propose d’abord plusieurs jetons via un mécanisme de brouillon léger ; le modèle principal les vérifie en parallèle et ne retient que la partie conforme. La sortie reste identique et la vitesse peut être multipliée. L’architecture LoLR prend en charge trois approches courantes.

MTPPrédiction multijetonsMulti-Token Prediction

Une tête prédictive entraînée avec le modèle principal ébauche les jetons suivants à partir de l’état caché courant. Intégrée aux poids, elle ajoute très peu de mémoire graphique.

Pour : modèles de base avec tête MTP intégrée · Terminaux à mémoire graphique limitée
DFlashBrouillon par diffusion en blocsBlock Diffusion Drafting

Un modèle léger de diffusion en blocs utilise les caractéristiques du contexte du modèle principal pour produire un bloc entier en une passe parallèle. Il peut être entraîné séparément pour chaque modèle cible.

Pour : différents modèles et cadres d’inférence · Génération de textes longs
DSparkDécodage spéculatif piloté par la confianceConfidence-Scheduled · Semi-Autoregressive

Le générateur semi-autorégressif conserve les dépendances des jetons dans chaque bloc ; la vérification adapte sa longueur à la confiance de chaque requête et interrompt tôt les brouillons de faible qualité.

Pour : services à forte simultanéité · Nœuds de services et d’organisations

Ces trois approches accélèrent sans perte ; la sortie finale dépend de la vérification du modèle principal ; LoLR.AI OS les sélectionne automatiquement selon le modèle de base, le cadre de déploiement et la simultanéité du nœud.

Modèles souverains=Adaptation des modèles de base+Ajustement spécialisé+Accélération de l’inférence+Sélection par usage+Exécution privéeCorpus, ajustement, accélération, sélection et lieu d’exécution déterminent ensemble l’utilisabilité des résultats.Découvrir le grand modèle LoLR Logos LoLR →

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Décrivez les tâches, le volume documentaire et le périmètre des données. L’équipe FDE commencera par un diagnostic sur site pour définir avec vous les appareils, modèles et le Harness adaptés.

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