5 erreurs d'intégration multi-LLM en entreprise (et comment AISIA les évite)

# 5 erreurs fréquentes d’intégration de multiples LLM en PME – et comment AISIA les évite **Intro** Les petites et moyennes entreprises qui souhaitent exploiter plusieurs grands modèles de langage (LLM) se heurtent souvent à des dépassements de budget, à une latence imprévisible ou à des risques de conformité. Sans une architecture adaptée, chaque nouveau provider peut devenir une source de coûts cachés et de points de défaillance. AISIA, plateforme d’orchestration IA local‑first distribuée, propose une approche qui prévient ces écueils dès le départ. ## 1. Sous‑estimer le coût réel d’une chaîne multi‑provider **Décision : analyser le profil de consommation avant de choisir le mode cloud.** Le plan **SaaS** ([/api/plans] → SaaS = 2780 € / mois, 25 utilisateurs max, 50 M de tokens/jour) peut vite dépasser les besoins d’une PME qui ne consomme que quelques millions de tokens par mois. AISIA permet de basculer automatiquement vers des modèles locaux (118 modèles actifs) dès que le volume dépasse le seuil économique, réduisant ainsi le facteur « coût ». Cette logique « local‑first » est visible dans le **runtime global** : `bot` en cours d’exécution (cycles = 340) et `learning` (cycles = 69) assurent le traitement en interne avant d’appeler le cloud. ## 2. Ignorer la latence liée à l’appel de providers distants **Décision : privilégier les points d’inférence proches du data‑center.** Le service **inference** (compute‑gpu) hébergé en on‑premise offre une réponse immédiate, alors que les modèles cloud (845 models) peuvent introduire une latence variable. Le point d’entrée **/health** confirme que l’infrastructure (db = ok, redis = ok, qdr