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Sécuriser l’IA

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Les SLM embarqués

Comprendre la différence entre LLM et SLM

L’acronyme SLM désigne principalement les Small Language Models (petits modèles de langage) en intelligence artificielle.
Dans le domaine de l’IA générative, les SLM (comme Phi-3 de Microsoft ou Mistral 7B) servent d’alternative plus légère, plus rapide et plus ciblée aux géants comme GPT-4 (les LLM). Ils se composent généralement de quelques milliards de paramètres au lieu de centaines de milliards.

Ils servent principalement à :
Fonctionner en local (sans internet) : Grâce à leur petite taille, ils peuvent être installés et exécutés directement sur un smartphone, un ordinateur portable ou un objet connecté, éliminant ainsi le besoin d’envoyer des requêtes vers le cloud.
Garantir la confidentialité des données : Comme l’IA tourne localement, les données sensibles (médicales, bancaires, secrets d’entreprise) ne quittent jamais l’appareil.
Exécuter des tâches métiers spécifiques : Ils sont entraînés sur des données très qualitatives et ciblées. Ils excellent pour gérer un service client, trier des tickets de support, résumer des documents internes ou rédiger du code informatique.
Réduire les coûts et la latence : Ils consomment très peu d’énergie et répondent instantanément (en quelques millisecondes), ce qui réduit drastiquement les coûts d’infrastructure pour les entreprises..