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Services · made in France · sold direct

Three lines.
One studio. No middlemen.

Trinity ships three things — modèles AI fine-tunés pour PME, intel asiatique premium, et un studio créatif audio + visuel. Sélectif par design. Sold direct.

Classification
de tickets support.

Setup

Le cas type

Une PME e-commerce reçoit 15 000 tickets support par mois. Aujourd'hui, ils utilisent Claude Haiku zero-shot 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 input + 5 output moyen par ticket
  • Latence cible · < 800ms p95
  • Précision actuelle · ~89% (Haiku zero-shot)
Méthode Quiet Stack

Fine-tune QLoRA Qwen 2.5-7B

On prend leurs 5 000 tickets historiques déjà labellisés, on fine-tune un Qwen 2.5-7B en QLoRA 4-bit sur 3 epochs, deployable sur un GPU consumer (RTX 3060 12GB suffit).

  • Base model · Qwen 2.5-7B-Instruct (open weights, Apache 2.0)
  • Training · QLoRA rank 16, 3 epochs, ~4h sur RTX 3060 12GB
  • Hosting · vLLM en local · 1 GPU consumer suffit pour 500 req/jour
  • Reprod · Code complet livré · vous restez owner du modèle
Économies projetées

Le ROI conservateur

Métrique Claude Haiku Quiet Stack
Précision ~89% 94-96%
Coût / 1k requêtes ~€0.80 ~€0.02
Coût / mois (15k req) €12 €0.30
Latence p95 ~600ms (API) ~120ms (local)
Vos données quittent l'infra Oui (US) Jamais

Chiffres conservateurs basés sur les benchmarks publics Qwen 2.5 et l'expérience Quiet Stack. Vrai gain mesuré pendant l'audit €1497.

Sources

D'où viennent les chiffres

★ NEXT STEP

On benchmark sur vos vraies données pendant l'audit.

30 minutes de discovery call gratuit · si ça fait sens, on enchaîne sur un audit €1497 d'une semaine qui livre les vrais chiffres sur vos vraies données. Pas d'engagement après audit.

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