Articles
Guides et analyses pour comprendre l’IA locale.
Une base éditoriale indépendante pour éclairer les usages réels, les limites des modèles locaux, les risques du cloud, les données sensibles, le RAG documentaire et les trajectoires hybrides.
Dernières analyses
Chaque article suit une logique média : expliquer, comparer, signaler les limites, puis renvoyer vers des ressources liées.
Quelles sont les exigences matérielles pour démarrer avec l’IA locale ?
VRAM, RAM, Apple Silicon, NVIDIA, quantification, LM Studio et Ollama : les repères pour choisir une configuration locale maîtrisée.
Analyse coût completBoîtiers IA, cloud privé ou intégrateur : comprendre le coût réel
Matériel, service, exploitation, risques et maintenance : les points à vérifier sans transformer l’analyse en catalogue d’offres.
Relation clientIA et téléphonie d’entreprise : moderniser les appels
Accueil intelligent, transcription, résumés automatiques, CRM, analyse qualité et points de vigilance RGPD.
Guide pratiqueDéployer un LLM localement sur PC, Mac ou smartphone
Ce qui fonctionne hors connexion, ce qui reste limité, et les précautions pour protéger les données.
CadrageComment déployer une IA locale en entreprise
Architecture, documents, support, exploitation et responsabilités avant toute mise en production.
ComparatifIA locale vs cloud en entreprise
Comparer maîtrise des données, continuité, coûts cachés, dépendance fournisseur et complexité d’exploitation.
Données sensiblesProtéger les données sensibles avec une IA locale
Identifier les informations critiques, poser un cadre d’usage et comprendre ce que l’IA locale ne garantit pas automatiquement.
Choix d’outilsAlternative à ChatGPT pour entreprise : cloud, IA locale ou hybride ?
ChatGPT n’est pas le problème. Le vrai sujet est de savoir quelles données peuvent partir dans le cloud, et lesquelles doivent rester maîtrisées.
InfogéranceComprendre l’IA locale côté MSP
Support, documentation, risques et limites pour les acteurs qui accompagnent les organisations.
InfrastructureHéberger un LLM local dans un datacenter
Supervision, segmentation, performances, sécurité et responsabilité d’exploitation.