Cas d’usage
Logistique et livraison
Chaque livraison laisse une trace : horaires, trajets, photos, réclamations. Datazimuts en fait des modèles qui préviennent des retards, prévoient les volumes et vérifient les photos de livraison, à un coût proportionnel à vos colis.
Les modèles que des entreprises comme la vôtre construisent d’abord
- Prévoir un chiffre
Prévoir les volumes de colis
Les volumes quotidiens par dépôt, avec jours fériés et météo, pour planifier chauffeurs et véhicules.
Le construire — gratuit - Prédire une colonne
Prédire les livraisons en retard
Repérez les envois qui risquent d’être en retard tant qu’il est temps d’agir ou de prévenir le client.
Le construire — gratuit - Classer des photos
Vérifier les photos de livraison
Classez les photos de preuve de livraison : colis visible, abîmé, mauvais endroit.
Le construire — gratuit - Remplacer une tâche confiée à un LLM
Remplacer le LLM qui lit les réclamations
Réclamations et courriels classés par votre propre modèle, entraîné sur les réponses passées de votre LLM.
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.