Cas d’usage
Commerce en ligne
Une boutique en ligne collecte exactement les données dont le ML a besoin : commandes, retours, tickets, clics. Datazimuts en fait des modèles qui réduisent les retours, accélèrent le support et planifient le stock — sans équipe de données.
Les modèles que des entreprises comme la vôtre construisent d’abord
- Prédire une colonne
Prédire les commandes qui seront retournées
Repérez les commandes à risque avant l’envoi, et les produits et tailles qui causent des retours.
Le construire — gratuit - Classer des textes
Orienter les tickets instantanément
Dirigez courriels et discussions vers la bonne file en quelques millisecondes, selon vos catégories.
Le construire — gratuit - Prévoir un chiffre
Prévoir les commandes quotidiennes
Planifiez stock et équipes pour les promotions et les saisons, jours fériés compris.
Le construire — gratuit - Remplacer une tâche confiée à un LLM
Remplacer votre étiquetage par GPT
Importez vos traces Langfuse ou Helicone et passez d’une classification LLM coûteuse à votre propre modèle en une ligne de code.
Le construire — gratuit
Pourquoi Datazimuts
- face à un LLM de pointe
Environ 500× moins cher et 10× plus rapide par prédiction
Pour classer des textes ou des photos dans vos propres catégories, un petit modèle entraîné sur vos exemples est en général plus précis qu’un LLM de pointe interrogé sans exemples, et vos données ne partent jamais chez un tiers au moment de prédire.
Coût de 10 000 classements de textes par mois
- LLM de pointe25,16 $US
- Datazimuts0,04 $US
- face à SageMaker Autopilot
Aucune configuration AWS, et 90 $US/mois économisés sur l’endpoint toujours allumé
Ni compte AWS, ni rôles IAM, ni buckets S3, ni notebooks (environ 16 heures d’expert). L’entraînement tourne sur l’option la moins chère qui convient — Lambda, Fargate Spot ou un GPU Spot — et un modèle ne coûte rien quand personne ne l’appelle.
Coût la première année pour un modèle
- SageMaker3 179 $US
- Datazimuts0,51 $US
- face à un consultant
25 000 $US économisés la première année
Un premier modèle en quelques minutes plutôt qu’en 3 semaines environ, avec les contrôles de fuite, les références, le suivi et le réentraînement qu’un ingénieur ML consciencieux mettrait en place.
Coût la première année pour un modèle
- Consultant27 000 $US
- Datazimuts0,00 $US
Gratuit pendant le lancement : toutes les fonctions, sans carte.
Comment nous calculons
LLM de pointe : la moyenne de gpt-5.5, claude-opus-4-8, claude-sonnet-4-6, gemini-2.5-pro à 3,56 $US par million de jetons en entrée et 20,00 $US par million en sortie (LiteLLM model price map 1.102.0) ; un classement lit environ 650 jetons (consignes, catégories, texte) et en écrit environ 10, soit 2,52 $US les 1 000, contre < 0,01 $US les 1 000 pour un petit modèle servi sur AWS Lambda. Réponse typique : 1 500 ms pour le LLM, 80 ms ici. Précision, d’après la recherche publiée :
- ChatGPT: Jack of all trades, master of none (Kocoń et al., Information Fusion, 2023) — Across 25 NLP tasks, ChatGPT scored about 25% below task-specific fine-tuned models.
- Fine-tuned 'small' LLMs (still) significantly outperform zero-shot generative AI models in text classification (Bucher & Martini, 2024) — Smaller fine-tuned models beat zero-shot GPT-class models on every classification task tested.
- Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision (Radford et al., 2021) — A classifier trained on the image features beats zero-shot prompting on most of 27 image datasets.
SageMaker : un endpoint temps réel ml.m5.large tourne 24 h/24 (98 $US par mois) ; une tâche Autopilot coûte 0,92 $US à 9,22 $US sur ml.m5.2xlarge ; la configuration demande environ 16 heures d’un ingénieur à l’aise avec le ML (2 000 $US). AWS SageMaker and Lambda list prices, us-east-1, retrieved 2026-09-21.
Consultant (notre hypothèse de planification) : 15 jours pour livrer un modèle à 1 000 $US par jour, puis un jour par mois de maintenance (1 000 $US).
Les rapports sont arrondis vers le bas à un chiffre rond, jamais vers le haut. Prix relevés le 2026-09-21.