Hims & Hers affirme réduire les coûts d'IA grâce aux modèles ouverts

Andrew Dudum, PDG de Hims & Hers, avance que des modèles à poids ouverts entraînés sur des données propriétaires peuvent réduire fortement la facture d’IA. Ses déclarations s’inscrivent dans un moment où les entreprises traquent l’efficacité et monétisent l’accès à leurs corpus internes.

Google paie 10 millions de dollars pour des données de Spirit Airlines

Google a déboursé 10 millions de dollars pour des données internes de Spirit Airlines, incluant documents, workflows, e‑mails et des millions de messages Teams. Dans le même esprit de course aux jeux de données, Handshake AI a promis 6 dollars par page de documents de travail de haute qualité, avec un plafond de 30 000 dollars. Les données s’imposent comme une ressource clé pour l’entraînement des modèles, tandis que la réduction des coûts d’IA occupe les discussions dans la tech et le monde des affaires. Des entreprises s’éloignent du tokenmaxxing pour privilégier le meilleur usage de leurs dépenses et adoptent le model routing, qui aligne la complexité des tâches avec des modèles adaptés.

Dudum avance jusqu’à 80 % d’économies grâce aux poids ouverts

Andrew Dudum, PDG de Hims & Hers, recommande aux organisations dotées de vastes gisements de données de délaisser les modèles d’IA généralistes au profit de modèles à poids ouverts. Selon lui, pour des sociétés opérant à grande échelle et disposant d’un jeu de données distinct, il est possible de réduire les coûts de 70 à 80 %, voire d’atteindre 80 %. Ces modèles, dont il est possible d’ajuster et de consulter les paramètres, présentent un déploiement à grande échelle potentiellement moins onéreux. Dudum affirme également que former les modèles sur des usages concrets permet d’obtenir de meilleures performances. Il cite Hims & Hers, fournisseur de télésanté par abonnement, qui disposerait d’un jeu de données en boucle fermée sur ses patients et dont une première version aurait immédiatement surpassé les offres du marché. Il décrit une trajectoire « transformative » sur six mois, en soulignant un apprentissage continu à chaque nouveau patient.

Des entreprises adoptent le model routing et des modèles chinois

Au‑delà de l’optimisation des usages, certains dirigeants déploient des modèles alternatifs par défaut. Brian Armstrong chez Coinbase a mis en œuvre l’utilisation de modèles chinois comme Kimi K2.7 et GLM 5.2. Parallèlement, Kimi K3, développé par Moonshot AI, promet de rivaliser avec les modèles d’OpenAI et d’Anthropic à moindre coût. Les débats autour des choix de modèles et de leur coût figurent parmi les sujets les plus discutés dans l’écosystème technologique.