IA privée, locale et auto-hébergée
Modèles locaux, modes de déploiement privé, inférence auto-hébergée et architectures hybrides.
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Quelques bons contenus pour débuter avant de parcourir l’ensemble du flux.
10 min de lectureIA locale sur votre Mac : Ollama, LM Studio et ce que les modèles 7B peuvent vraiment faire
Exécuter l'IA localement a mûri. Avec Ollama ou LM Studio et un Mac moderne, vous pouvez exécuter des modèles capables hors ligne, gratuitement et de manière privée. Ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et les cas d'utilisation qui en bénéficient vraiment.
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10 min de lectureModèles de déploiement de l'IA privée : local, VPC, auto-hébergé et hybride
L'IA privée ne correspond pas à une architecture unique. Voici une comparaison concrète des modèles locaux, du SaaS d'entreprise, des déploiements en VPC, de l'inférence auto-hébergée et des architectures hybrides pour les PME soucieuses de confidentialité et de maîtrise.
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11 min de lectureInférence auto-hébergée ou hébergée : vLLM, TGI et calcul du seuil de rentabilité
À partir de quelle échelle l'auto-hébergement devient-il plus avantageux que les appels d'API ? Les calculs réels, les contraintes opérationnelles et les critères qui distinguent les équipes qui devraient auto-héberger leurs modèles de celles qui devraient continuer à payer pour une inférence gérée.
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13 min de lectureFine-tuning en 2026 : quand LoRA surpasse le RAG et comment s’en passer de cluster
Le fine-tuning avec LoRA est désormais accessible : vous pouvez affiner un modèle sur un ordinateur portable ou louer un GPU pendant une heure. Voici les approches efficaces, les situations où le fine-tuning surpasse le RAG et un flux de travail complet, de la préparation des données à la production.
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Ajustement fin des modèles LLM – Cours sur l'IA générative
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Développer un LLM : Construction, entraînement, ajustement fin
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Maîtrisez Ollama en 15 minutes : exécutez gratuitement des LLM en local
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Tutoriel LM Studio : exécutez de grands modèles de langage (LLM) sur votre ordinateur portable
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Servir rapidement des LLM avec vLLM et PagedAttention
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