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Articles, guides et analyses sur l'intelligence artificielle locale
Parcours de lecture
Par ici pour débuter
Le parcours dans l'ordre pour qui s'approche de l'IA locale : des concepts de base à l'installation et au premier modèle.
Optimiser les performances
Choisir le bon matériel et tirer le meilleur de celui que vous avez déjà : CPU ou GPU, Mac, Raspberry Pi et inférence rapide.
Données et confidentialité
Ce qui part vraiment sur le réseau avec l'IA locale : les données, la sécurité, la conformité et le contrôle qui reste entre vos mains.
Choisir le matériel et le modèle
Comment choisir le bon matériel et le modèle adapté à votre usage : VRAM, quantification, GPU ou CPU et vitesse de réponse.
5 articles
Décodage spéculatif et MTP : la vitesse sans compromis
Le décodage spéculatif accélère l'IA locale sans changer la qualité de la sortie : un modèle esquisse les jetons, le grand modèle les vérifie. Voici comment fonctionne le schéma-verification, les têtes MTP de Qwen, EAGLE sur Mistral Medium 3.5 et comment activer le tout en trois commandes.
KV cache : pourquoi la RAM sert à plus que le seul modèle
Ce qu'est la KV cache, la formule pour la calculer avec les chiffres de Llama 3.1 8B et Qwen3 8B, et les trois leviers pour la gérer : contexte, quantisation et flash attention.
RAG : posez des questions à vos documents
Le RAG (Retrieval Augmented Generation) est le moyen le plus simple de faire répondre un modèle local à des questions sur vos documents : encodage sémantique, base vectorielle et boucle de récupération.
Qu'est-ce que l'IA locale et pourquoi vous en avez besoin
Explication concrète de l'IA locale : exécuter un modèle sur votre propre matériel plutôt que dans le cloud. Différences avec l'IA cloud, avantages (disponibilité, confidentialité, coûts prévisibles), limites honnêtes et démarrage en cinq minutes avec Ollama.
Comment Choisir Votre Premier Modèle d'IA Locale
Les trois critères pour choisir votre premier modèle local : usage, mémoire (avec la formule exacte) et contexte, avec les modèles conseillés pour 8, 16 et 24 Go.