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Services · fait en France · contact direct

Trois projets.
Un studio. Sans intermédiaire.

Lumyo explore trois directions — un laboratoire agentic, une newsletter de veille tech asiatique, et un petit atelier audio + visuel. Sélectif par construction. Contact direct, sans funnel.

Classification
de tickets support.

Le contexte

Le cas type

Une PME e-commerce reçoit 15 000 tickets support par mois. Elle utilise une API LLM cloud pour classifier en 10 catégories (facturation, technique, livraison, remboursement, compte, produit, partenariat, légal, RH, autre) avant routage humain.

  • Volume · 15k req/mois · ~500/jour
  • Tokens · 250 entrée + 5 sortie en moyenne par ticket
  • Latence cible · < 800ms p95
  • Précision actuelle · ~89% (zero-shot)
L'expérimentation

Fine-tune QLoRA · Qwen 2.5-7B

On prend 5 000 tickets historiques déjà labellisés, on fine-tune un Qwen 2.5-7B en QLoRA 4-bit sur 3 epochs, déployable sur un GPU grand public.

  • Modèle de base · Qwen 2.5-7B-Instruct (poids ouverts, Apache 2.0)
  • Entraînement · QLoRA rank 16, 3 epochs, ~4h sur GPU grand public
  • Hébergement · vLLM en local · 1 GPU grand public suffit pour 500 req/jour
  • Reproductible · Code complet, vous restez propriétaire du modèle
Ce que les chiffres publics suggèrent

Gain conservateur estimé

Métrique API cloud Modèle local fine-tuné
Précision ~89% 94-96%
Coût par requête API tiers ~40× moins
Coût à volume Linéaire Fixe
Latence p95 ~600ms (API) ~120ms (local)
Vos données quittent l'infra Oui Jamais

Chiffres basés sur les benchmarks publics Qwen 2.5. La vraie mesure se fait sur vos données.

Sources

D'où viennent les chiffres

★ DISCUTONS

Si ça parle à ton cas, écris-moi.

Pas de funnel, pas d'engagement, pas de tarif public. Un message direct, on regarde ensemble si c'est pertinent pour ton contexte.

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