La société fintech britannique Revolut a annoncé une baisse d’environ 90 % de ses dépenses liées à l’assistance au codage par l’intelligence artificielle. Cette économie a été obtenue en abandonnant les solutions commerciales, dont le modèle Claude, au profit de modèles à poids ouverts qu’elle héberge elle‑même.
Adoption progressive des modèles GLM
Revolut a d’abord intégré le modèle GLM‑5.1 dans son processus de développement. Après plusieurs mois d’évaluation, l’entreprise est passée à la version GLM‑5.3, plus performante, tout en conservant le même principe d’autohébergement.
Infrastructure interne sur GPU Nvidia
Les deux modèles sont exécutés sur des grappes de GPU Nvidia installées dans les data‑centers de Revolut. Cette infrastructure interne permet de contrôler les coûts d’utilisation, d’assurer une disponibilité continue et de prévoir un budget stable pour les services d’IA.
Bénéfices économiques et opérationnels
En remplaçant les outils externes par des modèles open‑weight, Revolut a divisé par dix le coût du codage assisté par IA. Le modèle d’hébergement interne offre également une meilleure maîtrise des données et une réduction de la dépendance vis‑à‑vis des fournisseurs tiers.
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Perspectives futures
L’entreprise envisage d’étendre l’usage de ces modèles à d’autres domaines de son activité, tout en continuant à optimiser son infrastructure GPU pour soutenir la montée en charge et les exigences de performance.
Source : Developpez
