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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
Des agents ML en local : MLExpert et EpochGo sur Ollama, coût d'API nul
MLExpert pousse la barre à 35B et 72,7 % de médailles ; EpochGo fait tourner trois agents AutoML sur 16 Go, sans API : ce qui marche aujourd'hui, les comptes et les limites.
Modèles de décision en local : JEV-35B et le System 1 à 3 Md actifs
Pas besoin d'un grand LLM pour décider. JEV-35B (35 Md, 3 Md actifs) en NVFP4 sur une GPU de 32 Go et ej (11,4 Mo) sur CPU montrent comment faire du routage, de la classification et du contrôle qualité sans générer un seul jeton.
Coûts : local vs API, avec les vrais chiffres
Combien coûte vraiment le local par rapport à une API cloud ? Tarifs par token vérifiés, amortissement de la carte graphique, électricité et point de rentabilité, calculé avec les vrais chiffres.