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Je me penche actuellement sur l'optimisation de mon taux horaire en utilisant des LLM pour des tâches de classification et d'enrichissement de données.
Sur une série de 50 micro-tâches de type data labeling/enrichissement :
- Exécution manuelle : 45 minutes en moyenne pour traiter un lot de 10 entrées.
- Exécution via API (GPT-4o-mini + script Python simple) : 4 minutes pour le même volume.
Le coût de l'API est négligeable par rapport au gain de temps. On passe d'un taux horaire théorique de 12€ à plus de 60€ (si l'on considère le temps de setup initial).
Cependant, je constate une limite sur la précision des sorties sans un prompt engineering très poussé, ce qui demande un temps de contrôle humain non négligeable.
Est-ce que certains d'entre vous ont réussi à industrialiser un workflow spécifique ? Je cherche à savoir si l'investissement temps pour créer un agent autonome (type scripts personnalisés) est réellement rentable par rapport à l'utilisation directe de l'interface chat pour des tâches plus ponctuelles.
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