Guide
LLM ou ML classique — comment choisir
La réponse honnête à « faut-il un LLM ? » est presque toujours « cela dépend de la forme de vos données et de votre tolérance aux erreurs ». Cette page concrétise.
Utilisez le ML classique quand…
Données tabulaires structurées. Cible propre (churn, fraude, anomalie). Décisions répétées, à volume, explicables. Erreur coûteuse. Ex. : prédiction d’attrition, détection d’intrusion.
Utilisez les LLM (avec RAG) quand…
Données non structurées. Questions ouvertes. Sortie textuelle. Besoins multilingues. Ex. : extraction de CV, recherche dans les rapports, Q&R sur politiques.
Combinez les deux
Les systèmes en production sont presque toujours hybrides : un LLM extrait et normalise, un modèle classique décide.
FAQ
Les LLM sont-ils moins chers que le ML classique ?+
Non, presque toujours plus chers par inférence. À utiliser pour la valeur, pas pour économiser.
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