CAS DOCUMENTÉDocumenté
EDF — Construire un moteur de recherche documentaire sur des modèles souverains
La R&D d’EDF et Illuin ont testé un moteur RAG sur 2 000 documents : un modèle ouvert affiné rivalise avec GPT-4.
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OUTIL · MODÈLES
Llama
Famille de modèles à poids ouverts de Meta, que l’on peut affiner et héberger soi-même.
1 cas
1 documenté par une source publique ou un retour d’expérience.
Vérifié le 1 octobre 2026.ÉditeurMeta
OrigineÉtats-Unis
LicencePoids ouverts
HébergementAuto-hébergeable · Sur site · Plateforme cloud
Niveau techniqueData science / ML
Modèle de prixGratuit
Quand l’utiliser
- Affinage sur un corpus propre
- Données sensibles à garder en interne
Quand l’éviter
- Équipe sans compétences ML ni infrastructure GPU
Source
Page officielle
Llama — page officielleOuvrir la source ↗Informations vérifiées le 1 octobre 2026 ; les offres et les prix évoluent vite.LECTURE
Acolyte ne classe pas les outils et n’est affilié à aucun éditeur. Le bon outil dépend du problème, des données et des contraintes : il se choisit après le cas d’usage, pas avant.
DANS LE CATALOGUE
Les cas qui l’utilisent
Les cas documentés d’abord. Chaque fiche dit ce qui est prouvé et ce qui ne l’est pas.
ET CHEZ VOUS ?
Choisir l’outil après le problème
Un outil ne fait pas un cas d’usage. HOCUS part de vos données, de vos équipes et de vos contraintes, puis choisit les briques.