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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.
9 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.
MagpieTTS 357M : la synthèse vocale en 12 langues, même sur un laptop
NVIDIA publie MagpieTTS Multilingual, 364M de paramètres et 12 langues dans un seul modèle : synthèse vocale locale avec un fichier GGUF de 332 Mo, sans GPU. Le runtime C++ NeMo-Speech.cpp mène du zéro au premier audio en trois commandes ; les cinq voix sont les mêmes dans toutes les langues, et pour une voix française native Piper reste devant.
Mistral vs Gemma : les modèles légers comparés
Comparatif complet entre les familles de modèles ouverts Mistral et Gemma : tailles, VRAM nécessaire, contexte, langues supportées et licences, avec une méthode pratique pour choisir le bon modèle pour votre matériel.
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.
L'IA locale pour votre activité : 5 cas d'usage concrets
Cinq cas d'usage pratiques de l'IA locale pour les entreprises : assistance client, documents, recherche interne, CRM et génération — avec les outils, le matériel minimum et un plan de départ en 30 minutes.
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.
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.
Confidentialité et RGPD : ce que change l'IA locale
Transferts hors UE, sous-traitants et articles 5, 25, 28, 32, 44 : ce que le RGPD dit vraiment du cloud et du local, et ce qui reste dû même avec l'IA en interne.
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.