Daedalus Grid
propulsé par
Acheter le matériel, le louer ou payer à l'usage ? Planifiez la bonne façon d'exécuter l'IA dans votre entreprise.
Daedalus Grid compare toutes les façons d'exécuter l'IA — acheter des GPU, en louer, des GPU serverless, des endpoints managés et des API à l'usage — et recommande la configuration adaptée à votre échelle, à la sensibilité de vos données et à votre budget. Des questions en langage métier, une réponse chiffrée en quelques minutes.
Gratuit · Sans inscription · Entièrement dans votre navigateur
- GPU en propre
- GPU loué
- GPU serverless
- Endpoint managé
- API de modèle ouvert
- API de pointe
Comment ça marche
Du cas d'usage à l'architecture en trois étapes
Aucune connaissance technique requise. Répondez en termes métier ; le moteur fait la modélisation.
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Décrivez votre cas d'usage
Ce que l'assistant doit faire, qui l'utilise et le niveau de qualité — en langage clair.
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Ajoutez échelle, données & conformité
Volumes, croissance, sources documentaires, sensibilité des données et régimes applicables.
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Obtenez une recommandation classée
L'architecture la plus adaptée avec coûts, énergie, seuil de rentabilité et les obligations de conformité concernées.
Sous le capot : filtres de conformité → dimensionnement → coûts & énergie → un score transparent. Déterministe, avec chaque hypothèse affichée.
Ce que vous obtenez
Une vision complète du projet — pas seulement un nom de modèle
Chaque recommandation s'accompagne des chiffres et des réserves nécessaires pour défendre la décision.
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Architectures classées
Les six options notées pour votre cas, avec avantages, inconvénients et compromis clairs.
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Coûts & économie unitaire
Fourchettes mensuelles plus €/requête et €/utilisateur, pour que la finance valide.
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Énergie & carbone
kWh et kg CO₂e par mois, avec une base honnête mesurée ou estimée.
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Seuil de rentabilité & retour
Le volume de tokens où la location bat les API, et un retour achat-vs-location sur 3 ans.
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Signaux RGPD & AI Act
Résidence, catégories particulières et obligations de transparence indiquées avec leurs dates actuelles.
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Adéquation RAG & outils
Dimensionnement de la recherche et connecteurs à vos outils existants, notés comme intégration MCP.
Les options
Six façons d'exécuter un LLM — comparées honnêtement
Chacune a son terrain de prédilection. Le planificateur trouve le vôtre ; voici le panorama.
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GPU en propre
Achetez le matériel. Coût le plus bas à fort volume régulier ; vous assumez capex et exploitation.
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GPU loué
Des heures de GPU dédiées dans le cloud. Du calcul managé sans dépense d'investissement.
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GPU serverless
GPU à modèle ouvert scale-to-zero, facturés à la seconde. Gagnant sur les volumes irréguliers ou faibles.
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Endpoint managé
Endpoints dans votre tenant (Bedrock, Azure, Vertex). Votre cloud, votre frontière de données.
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API de modèle ouvert
Modèles ouverts derrière une API à l'usage (Together, Groq). Aucune infrastructure à gérer.
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API de pointe
Modèles de pointe fermés, à l'usage. Qualité maximale, démarrage le plus rapide, contrôle minimal.
Confidentiel par conception — vos données restent les vôtres
La recommandation est calculée dans votre navigateur : vos réponses ne quittent jamais votre appareil pendant que vous planifiez. Elles ne sont envoyées que si vous enregistrez explicitement un lien partageable ou demandez le rapport complet par e-mail — les deux sur option, expliqués dans notre politique de confidentialité.
Lire la politique de confidentialité →FAQ
Vos questions, nos réponses
Est-ce vraiment gratuit ?
Oui. Daedalus Grid est un outil de planification gratuit d'Ozymind. Aucune inscription pour l'utiliser ; vous ne partagez vos coordonnées que si vous demandez à recevoir le rapport complet par e-mail.
Conservez-vous mes réponses ?
Pas pendant que vous planifiez. Le moteur s'exécute dans votre navigateur et vos réponses restent sur votre appareil. Elles ne nous sont envoyées que si vous enregistrez explicitement un lien partageable ou demandez le rapport complet.
Quelle est la précision des estimations de coûts ?
Les coûts sont présentés en fourchettes, établies à partir des tarifs fournisseurs que nous vérifions régulièrement, chaque hypothèse étant visible. Considérez-les comme une première base solide de comparaison — pas comme un devis.
Quelles sont les six architectures ?
GPU en propre, GPU loués, GPU serverless (scale-to-zero), endpoints managés dans votre tenant, API à l'usage de modèles ouverts et API à l'usage de pointe. Le planificateur classe les six pour votre cas.
S'agit-il de conseils juridiques ou financiers ?
Non. Les signaux RGPD et AI Act ainsi que les chiffres de coûts sont des indications pour nourrir un échange avec vos propres équipes juridiques, sécurité et finance — pas un substitut à un conseil professionnel.
Qui est derrière l'outil ?
Ozymind, un studio d'ingénierie data & IA. Nous avons créé Daedalus Grid pour rendre transparente la décision de construire ou d'acheter — et nous pouvons vous aider à mettre en œuvre la voie choisie.
Puis-je enregistrer ou partager mon plan ?
Oui. Enregistrez un plan pour obtenir un lien privé partageable, ou demandez le rapport complet par e-mail. Rouvrir un lien recalcule le résultat dans votre navigateur avec le catalogue actuel.
Faut-il acheter des GPU ou les louer ?
Une règle vieille de plusieurs décennies fonctionne remarquablement bien : payez à l'usage jusqu'à ce que vos dépenses de location atteignent à peu près le prix d'achat, puis achetez. Suivie aveuglément, elle ne coûte jamais plus d'environ le double de ce qu'une prévoyance parfaite aurait dépensé sur ce choix — et aucun plan fixe ne peut promettre mieux sans connaître l'avenir. Le planificateur calcule votre mois de bascule à partir de vos propres chiffres, montre chaque hypothèse sous-jacente, et vous permet d'avancer la bascule si vous faites confiance à votre prévision de demande.
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