Qwen 3.8 dans Clovis : élargir le choix sans renoncer au contrôle

L’IA générative ouvre de nouveaux usages dans les organisations : recherche et synthèse documentaire, assistants métiers, aide au développement, automatisation de tâches ou encore exploitation de connaissances internes. Mais le choix d’un modèle ne peut pas reposer sur ses seules capacités apparentes.

Les entreprises doivent également pouvoir encadrer les données traitées, maîtriser les conditions d’hébergement et d’accès, intégrer des règles de sécurité, suivre les usages et conserver des options d’évolution. C’est particulièrement important lorsque l’IA est connectée à des sources internes, utilisée par un grand nombre de collaborateurs ou mobilisée dans des processus sensibles.

Avec l’intégration de Qwen 3.8 aux côtés de GLM, Claranet élargit les options de modèles disponibles dans Clovis. Qwen 3.8 apporte des capacités particulièrement pertinentes pour des usages professionnels exigeants, notamment en matière de raisonnement, de génération de code, de traitement de contenus complexes et d’exécution de tâches en plusieurs étapes.

L’objectif n’est pas de désigner un modèle unique comme la réponse à tous les besoins, mais de permettre aux organisations de sélectionner la technologie la plus adaptée à chaque cas d’usage, dans un cadre gouverné. Elles peuvent ainsi arbitrer entre qualité de réponse, coût, latence, besoins de raisonnement, exigences de confidentialité et modalités de déploiement.

Clovis s’appuie sur des modèles open weight, dont les poids peuvent être accessibles afin de permettre leur exécution et, selon les besoins, leur adaptation dans un environnement choisi.

Cette approche donne davantage de maîtrise sur l’architecture IA. Elle peut notamment aider les organisations à limiter leur dépendance à une API propriétaire unique, à définir les conditions d’hébergement et de localisation de leurs traitements, et à préserver leur capacité à faire évoluer ou remplacer les composants de leur solution.

Pour autant, l’ouverture des poids n’est qu’un point de départ. La maîtrise d’une IA générative dépend aussi de la manière dont elle est intégrée, administrée et supervisée.

Les besoins ne sont pas identiques selon qu’il s’agit de générer des contenus, résumer un corpus documentaire, assister les équipes IT, analyser des documents, produire du code ou alimenter un assistant métier. Les critères de choix peuvent inclure la qualité des réponses, la latence, le coût, la capacité à traiter certains formats de documents, les besoins linguistiques ou encore les exigences de confidentialité.

Clovis permet d’inscrire ce choix dans une démarche structurée : comparer les modèles, les associer aux cas d’usage pertinents et les intégrer dans un environnement adapté au système d’information de l’organisation.

Créer de la valeur avec l’IA générative suppose de maîtriser l’ensemble de la chaîne : données utilisées, droits d’accès, sources de connaissance, traçabilité, évaluation de la qualité, coûts, sécurité et supervision humaine lorsque les usages sont sensibles.

C’est dans cette logique que s’inscrit Clovis puisque la plateforme fournit un cadre pour déployer et industrialiser des usages d’IA générative, en articulant choix des modèles, gouvernance, sécurité et intégration au système d’information.

Vous souhaitez identifier les modèles et les cas d’usage les plus adaptés à votre organisation ? Les experts Claranet vous accompagnent dans la conception, le déploiement et l’industrialisation de solutions d’IA souveraine avec Clovis.