Choix d'un moteur d'IA pour workflows de trading.
Critères de sélection d'un moteur d'IA pour workflows financiers.
Trois questions préalables
Avant de choisir un moteur d'IA : le problème est-il un problème de ML, les données disponibles sont-elles suffisantes, et l'apport économique justifie-t-il un modèle de production ?
Catégories de travail
Les catégories pertinentes chez Aramas sont le ML tabulaire pour la prédiction structurée, les LLM pour le texte non structuré et les modèles de vision pour les documents. Appliquer des LLM à toutes les catégories n'est pas rentable.
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Sélection de LLM
Le coût par token est un facteur parmi plusieurs. Latence sous charge, contrôlabilité du format de sortie, comportement de refus sur entrées incertaines et observabilité en production sont tout aussi pertinents.
Batch ou interactif
Les fournisseurs frontières proposent des API batch à tarif réduit. Pour les workloads non orientés utilisateur — synthèse nocturne, classification, génération de signaux — le batch est approprié.
Modèles auto-hébergés
Les modèles open-source conviennent aux workloads de gros volume sensibles au coût lorsque le raisonnement frontière n'est pas requis.
Architecture en passerelle
Les fournisseurs LLM ne doivent pas être appelés directement depuis le code applicatif. Un service de passerelle gère le routage, la mise en cache et le suivi d'usage par appelant, et permet la substitution de fournisseur sans modification du code.
Recommandation par défaut
API frontière pour le raisonnement de haute valeur, API batch pour les workloads non interactifs et modèles open-source là où le volume justifie le surcoût opérationnel. L'auto-entraînement est rarement justifié.