Les dernières heures ont apporté leur lot d’informations dans l’écosystème IA.
LegalOn réduit de moitié les coûts liés à Codex tout en conservant le rythme de avancée
LegalOn a réduit ses coûts de 65 % tout en conservant le même rythme de développement, grâce à une affectation judicieuse des équipes Astra, Sol et Luna aux différentes tâches et à une gestion stratégique des budgets.
En parallèle, legalOn Technologies propose des solutions d’IA professionnelles à l’échelle mondiale, en s’appuyant sur l’intelligence artificielle pour faciliter le travail juridique et d’autres fonctions clés de l’entreprise. En associant une expertise sectorielle à l’IA, l’entreprise permet à ses collaborateurs de se concentrer sur les jugements et les décisions complexes. Son objectif est de mettre en place une gestion pilotée par l’IA qui renforce la qualité et la rapidité de la prise de décision au sein de l’entreprise.
Ces nouvelles directives ont conduit l’entreprise à passer d’une utilisation systématique du modèle le plus performant pour chaque tâche à une sélection du système le mieux adapté à chaque situation.
Par ailleurs, cette approche va au-delà des produits et vise à faire de l’entreprise elle-même une organisation « native IA ». La société a intégré Codex à son processus de développement et a étendu son adoption à l’ensemble de l’entreprise grâce à une utilisation quotidienne.
À mesure que cette technologie s’imposait, un récent défi est apparu : la maîtrise des coûts. Une utilisation illimitée des modèles hautement performants pouvait faire grimper les dépenses, tandis que des restrictions généralisées risquaient de compromettre les gains de productivité rendus possibles par l’IA.
Comment réduire les coûts sans ralentir le développement ? LegalOn Technologies a relevé ce défi en choisissant entre GPT-6 (Astra, Luna) et GPT-6.1 Sol en fonction de la complexité des tâches et du stade de progression, et en adaptant les budgets au stade de essor de chaque entreprise. L’entreprise a par conséquent réduit ses coûts de moitié tout en conservant le même rythme de développement.
Au départ, l’entreprise a accordé aux développeurs un accès illimité à son modèle principal, le GPT-5.5 en mode « Fast ». Elle a ensuite étendu son utilisation à la conception, à la mise en œuvre et au travail quotidien, apprenant par l’expérimentation comment répartir au mieux les responsabilités entre les humains et l’IA.
Parallèlement, cependant, continuer à se servir de sans restriction des modèles hautement performants aurait inévitablement entraîné un dépassement du budget annuel. Le Centre d’excellence en avancée basé sur l’IA (AID CoE) de l’entreprise a donc commencé à élaborer des lignes directrices pour la sélection des modèles. L’AID CoE a testé et surveillé les modèles, tandis que les responsables ont partagé ses conclusions avec leurs équipes. Cela a permis à chaque ingénieur de choisir de manière autonome le modèle le plus adapté à chaque tâche.
Ces nouvelles directives ont conduit l’entreprise à passer d’une utilisation systématique du modèle le plus performant pour chaque tâche à une sélection du système le mieux adapté à chaque situation. Les équipes ont commencé par utiliser un modèle léger, puis sont passées à des modèles plus performants à mesure que la complexité des tâches augmentait.
Les acteurs concernés devront s’adapter à ce nouveau contexte.
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