IA locale

Faire tourner une IA chez soi apporte confidentialité, disponibilité hors ligne et maîtrise des coûts récurrents, mais le résultat dépend de toute la chaîne technique. Le modèle, sa quantification, la mémoire disponible, le moteur d’inférence, le système et le type de requête influencent autant l’expérience que le processeur. Cette rubrique explique la pile complète, depuis le téléchargement d’un premier modèle jusqu’au serveur local accessible sur le réseau. Elle montre comment estimer la RAM nécessaire, choisir entre CPU, GPU et NPU, protéger une API locale et éviter les installations fragiles. Les guides séparent clairement ce qui fonctionne sur Windows, Linux ou macOS et signalent les compromis de chaque solution. Vous pouvez ainsi construire un environnement utile et maintenable, plutôt que multiplier les outils sans savoir où sont stockés les modèles, qui peut y accéder et quelles performances attendre.