Mettre un LLM en production : coût, sécurité, latence

Sur les 20 derniers projets IA qu'on a mis en production, la même grille de décision revient. La voici.

Le coût n'est pas le problème principal

Pour la plupart des usages B2B (jusqu'à 100 K appels/mois), un LLM coûte entre 50 et 800 € par mois. C'est négligeable face au temps de dev. Le vrai sujet : la latence et l'évaluation.

Latence : ce qui bouge le compteur

• Le streaming réduit la latence perçue de 60 % sans changer le coût. À activer dès le sprint 1.
• Le batching pour les jobs en différé divise le prix par 2 chez OpenAI et Anthropic.
• Le prompt caching (Anthropic) ou les responses cachées (OpenAI) pour les contextes longs réutilisés : −90 % de coût et latence sur les tokens cachés.

Sécurité et RGPD : trois leviers

Le sujet revient à chaque entretien client en France. Trois actions à mettre en place dès le départ :

• Hébergement EU : Azure OpenAI Suisse/Allemagne, Anthropic via AWS Bedrock Paris.
• Contrat DPA signé + opt-out training. Sans ça, vos données entraînent leurs modèles.
• Anonymisation côté serveur des PII avant envoi : noms, emails, RIB, numéros SS détectés et remplacés. C'est 50 lignes de regex + un appel à Presidio si vous voulez la robustesse.

L'évaluation : sans ça, vous pilotez à l'aveugle

Un LLM ne se debug pas comme un programme classique. Le seul moyen de progresser est de mesurer. Notre approche :

On construit un dataset d'éval (50 à 200 exemples) avec des sorties attendues, et on le passe en CI à chaque changement de prompt ou de modèle. Outils : Braintrust, Helicone, ou un dashboard maison. Comptez 2 jours pour mettre ça en place sur un nouveau cas d'usage.

Le routing intelligent

80 % des requêtes peuvent tourner sur GPT-4o-mini ou Claude Haiku. Les 20 % qui demandent un raisonnement complexe, on les route vers GPT-4o ou Claude Sonnet. Économie typique : −70 % de coût total.

Conclusion

Mettre un LLM en production en 2026 n'est plus un sujet de R&D. C'est de l'ingénierie classique : mesurer, optimiser, sécuriser. La techno est mature, c'est la discipline qui fait la différence.