LLM propre · Sans OpenAI · Sans Anthropic

Notre LLM. Pas OpenAI. Pas Anthropic. Le vôtre.

Un modèle de langage entraîné spécifiquement pour l'odontologie, qui tourne sur la GPU locale de votre clinique. Zéro appel cloud. Zéro coût au token. Zéro dépendance à un tiers.

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Pourquoi nous n'utilisons ni GPT-4 ni Claude

Les LLM cloud sont brillants pour des tâches génériques. Pour une clinique dentaire avec des données de santé sensibles et un fort volume de requêtes IA, ce sont le mauvais choix.

Coût au token imprévisible

Chaque requête vers OpenAI ou Anthropic est facturée au token. Dans une clinique avec 50-100 requêtes IA par jour, le coût devient significatif et surtout variable d'un mois à l'autre. Le matériel local s'amortit en 12-18 mois avec un coût marginal nul.

Verrouillage fournisseur

Si OpenAI change ses prix, retire un modèle ou tombe en panne, votre clinique cesse de fonctionner. Votre LLM propre sur votre serveur ne dépend pas de la santé d'un tiers.

Données de santé hors UE

Les requêtes envoyées à OpenAI voyagent vers l'infrastructure US. Cela oblige à des clauses contractuelles types et crée des frictions RGPD. En local, les données ne quittent jamais le serveur de la clinique.

Latence réseau

Un appel cloud nécessite un aller-retour sur internet. Le local, c'est des dizaines de millisecondes au lieu de secondes, sans dépendre de la qualité de votre connexion ni de l'état du service du fournisseur.

Entraîné sur des données dentaires réelles

Notre LLM n'est pas un modèle généraliste avec un prompt dentaire. Il est entraîné sur un corpus spécifique au métier.

18 000+
Articles PubMed indexés
Littérature scientifique relue par les pairs, dentaire et craniofaciale, indexée avec notre propre knowledge graph pour récupération contextuelle.
113 000+
Cas cliniques validés
Cas réels anonymisés avec leur diagnostic, traitement et issue, vérifiés par des dentistes diplômés.
252 000+
Radiographies DICOM traitées
Volume réel de production utilisé à la fois pour entraîner la Vision IA et pour le fine-tuning du LLM avec des descriptions radiologiques.

Comment nous l'évaluons

Nous ne publions pas de benchmarks marketing. Nous mesurons la concordance IA-Médecin en production réelle et publions les chiffres.

  • Concordance IA-Médecin mesurée en continu avec outcome tracking intégré. Chaque validation ou correction par le dentiste alimente le cycle d'amélioration.
  • Chaque réponse du LLM inclut les sources bibliographiques utilisées. Le dentiste peut les inspecter et les vérifier.
  • MUTEX entre Vision IA et Texte IA : deux modèles ne tournent jamais en parallèle sur la même GPU. Cela garantit la précision avant le débit.

Stack technique

Modèle de base
LLM propre entraîné sur corpus dentaire + RAG sur knowledge graph
Exécution
GPU dédiée sur site (Linux / Windows), MUTEX avec Vision IA
Latence moyenne
1,8 s — 95e percentile sous 3 s
Confidentialité
100 % sur site. Les données ne quittent jamais le serveur de la clinique.
Partenaire matériel
PCSpecialist (programme NVIDIA Inception)

Questions fréquentes

Puis-je changer de LLM si un meilleur sort ?+
Oui. L'architecture est pensée pour que le modèle sous-jacent soit remplaçable. Si nous publions une meilleure version ou si vous voulez utiliser un autre modèle open-source avec le même fine-tuning, la mise à jour se fait sans migrer les données.
Que se passe-t-il si la réponse du LLM est incorrecte ?+
Chaque réponse est révisable par le dentiste, qui peut l'accepter, la corriger ou l'ignorer. Chaque validation ou correction alimente l'outcome tracking qui sert à mesurer et améliorer le modèle.
Est-ce vraiment moins cher que payer OpenAI ?+
Cela dépend du volume d'usage. Pour une clinique avec 50+ requêtes IA par jour, le matériel local s'amortit en 12-18 mois. Pour des cliniques multi-sites avec des milliers de requêtes mensuelles, les économies sont significatives dès le premier mois.
Est-ce aligné avec l'AI Act européen ?+
Oui. Les systèmes IA en santé sont classés à haut risque par l'AI Act. Avoir le modèle et les données en local simplifie énormément la traçabilité, les registres et l'évaluation de conformité que le règlement exige.
Le LLM peut-il citer des sources inventées (hallucinations) ?+
Le système utilise un RAG strict : il ne cite que des articles et cas réellement indexés dans le knowledge graph. Si l'évidence n'existe pas, l'agent l'indique explicitement au lieu d'inventer une citation.

Notre LLM. Pas OpenAI. Pas Anthropic. Le vôtre.

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