Kalebtec
Étude de Présélection Adaptative par LLM
avril 2026
Une étude de recherche interne de Kalebtec explorant des workflows de présélection et de profilage adaptatifs appuyés par un LLM. Elle a examiné des schémas d'invocation de modèle basés sur des checkpoints qui séparent les coûteux appels au modèle de la sortie déterministe, la génération dynamique de questions de suivi et le traitement de sortie structurée soucieux de la confidentialité, validée de bout en bout avec une API en Rust et un frontend en Next.js.
Étude de cas
Défi
La présélection adaptative pilotée par un LLM est facile à prototyper et difficile à rendre fiable : les appels au modèle sont coûteux et non déterministes, les questions de suivi doivent s'adapter et les données sensibles doivent être traitées avec soin.
Approche technique
Kalebtec a mené une étude interne qui a séparé les coûteuses invocations du modèle de la sortie déterministe grâce à des schémas basés sur des checkpoints, généré des questions de suivi adaptatives et gardé la sortie structurée soucieuse de la confidentialité, validée de bout en bout avec une API en Rust et un frontend en Next.js.
Décisions IA et infrastructure
Des checkpoints pour qu'un appel au modèle ne soit fait que lorsqu'il change le résultat ; un assemblage déterministe des résultats autour de ces appels ; et une sortie structurée et soucieuse de la confidentialité plutôt qu'une génération libre.
Résultats
Un schéma validé pour les workflows adaptatifs par LLM, moins coûteux à exécuter et plus facile à appréhender qu'une boucle de prompts naïve.
Impact commercial
Une recherche interne qui affine la manière dont Kalebtec applique l'IA pour ses clients : mesurée, structurée et soucieuse des coûts, plutôt que de niveau démo.
Vue d'ensemble
Une étude interne de Kalebtec sur les workflows de présélection adaptatifs appuyés par un LLM : comment rendre le profilage piloté par un modèle fiable, soucieux des coûts et de la confidentialité, plutôt qu'une boucle de prompts fragile.
Ce Que Nous Avons Exploré
Pipelines Basés sur des Checkpoints
Nous avons séparé les coûteux appels au modèle, non déterministes, de l'assemblage déterministe de la sortie grâce à des schémas de checkpoints, de sorte que le modèle n'est invoqué que lorsqu'il change réellement le résultat.
Sortie Adaptative et Structurée
Nous avons généré des questions de suivi dynamiques et traité la sortie structurée de façon soucieuse de la confidentialité, validée de bout en bout avec une API en Rust (Axum) et un frontend en Next.js.
Priorités de Livraison
- Fiabilité et maîtrise des coûts plutôt que du prompting de niveau démo
- Invocation du modèle avec checkpoints et assemblage déterministe
- Traitement de sortie structurée et soucieux de la confidentialité