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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.
3 articles
Nemotron-Parse : la famille OCR de NVIDIA pour lire vos documents en local
Nemotron Parse est la famille de modèles vision-encodeur-décodeur de NVIDIA qui lit les PDF en local : markdown formaté, formules LaTeX, coordonnées et classe sémantique de chaque élément, dans l'ordre de lecture. v1.1 (nov. 2025), v1.2 (févr. 2026) et 2.0 (juin 2026), toutes sous le milliard de paramètres et rééditées le 20 octobre ; la 2.0 atteint 0.72 d'ANLS sur les écritures indiennes. En local avec vLLM de v0.20 à v0.26 : les documents restent sur votre matériel.
Qwen : le modèle open au meilleur support multilingue
Qwen est la famille open au meilleur support pour le français et l'italien : générations, tailles, MoE, quand l'utiliser et comparaison rapide avec Llama.
Llama 3 et Llama 4 : la famille open de Meta, quel modèle tourne sur votre matériel
Llama 3 et 4 en tableau : 3B/8B/70B et Scout MoE 109B, RAM requise par modèle, licence Community et le choix par budget.