Trois niveaux d'architecture.
Un spectre de complexité.
De l'IA embarquée sur votre infrastructure jusqu'aux systèmes multi-agents qui s'auto-corrigent. Chaque architecture répond à des contraintes précises.
IA Souveraine
Les données ne quittent jamais l'infrastructure du client. Le LLM tourne en local ou sur cloud souverain français. Adapté aux secteurs réglementés, aux données sensibles, aux contraintes RGPD strictes.
Scaleway, OVH AI Deploy, Outscale. Modèles : Llama 3.x, Mistral, Qwen, Gemma. Stack : vLLM ou Ollama.
Cabinet juridique
Assistant sur dossiers confidentiels. Zéro donnée client hors périmètre.
La bonne architecture n'est pas la plus sophistiquée. C'est celle qui correspond à vos contraintes réelles — données, infrastructure, budget, horizon. C'est ce que l'audit GTB détermine avant toute proposition.
Discuter de votre architecture →Ce qui vient après les agents.
Les trois architectures précédentes couvrent ce qui est déployable aujourd'hui. Voilà où le secteur va — pour ceux qui veulent comprendre le terrain dans 18 à 36 mois.
Interaction Models
Thinking Machines Lab — Mira Murati (ex-CTO OpenAI)
TML-Interaction-Small répond en 0,4 seconde. L'architecture sépare un modèle d'interaction en direct avec l'utilisateur et un modèle de fond qui gère le raisonnement et les appels d'outils — contexte partagé entre les deux en temps réel.
Les LLMs actuels fonctionnent en séquence : écouter, puis répondre. Ce modèle traite l'input et génère la réponse simultanément. Comme un appel téléphonique, pas un échange de messages. C'est la prochaine surface d'intégration pour les agents métier.
World Models — JEPA
Yann LeCun — AMI Labs (ex-Chief AI Scientist Meta)
LeWorldModel (2026) : implémentation end-to-end du framework JEPA, entraînée directement depuis des pixels. LeJEPA peut, sous certaines conditions mathématiques, récupérer les variables latentes réelles qui génèrent les observations — pas seulement des représentations utiles.
LeCun défend depuis 2022 que scaler les LLMs ne mènera pas à l'intelligence générale. L'alternative : des modèles qui apprennent comment la réalité se comporte — physique, causalité, planification à long terme. Fondation pour la robotique et les agents physiques. AMI Labs : 500M€ levés en 2026.
GTB se tient à jour en permanence de ces évolutions. Les architectures déployées aujourd'hui sont conçues pour absorber ces changements sans refonte — c'est le sens de « scalable par conception ».