L’intelligence artificielle a envahi nos bureaux.
ChatGPT, Claude, Gemini…
Ces outils sont devenus une habitude pour rédiger, coder ou analyser.
Cependant, l’euphorie des débuts laisse place à un constat amer.
Vous avez certainement remarqué leurs problèmes de fiabilité : ces modèles s’éparpillent, perdent le contexte au bout de quelques échanges, et peinent à suivre rigoureusement le chemin que vous avez tracé.
ChatGPT, Claude, Gemini…
Ces outils sont devenus une habitude pour rédiger, coder ou analyser.
Cependant, l’euphorie des débuts laisse place à un constat amer.
Vous avez certainement remarqué leurs problèmes de fiabilité : ces modèles s’éparpillent, perdent le contexte au bout de quelques échanges, et peinent à suivre rigoureusement le chemin que vous avez tracé.
Le piège de la facilité technique Plus inquiétant encore : alors que 99 % des développeurs font aujourd’hui une confiance aveugle à Copilot ou à d’autres IA, la facture arrive plus tard.
Il ressort que la maintenance des programmes créés est souvent une catastrophe : le temps de correction est multiplié par 2,5 par rapport au travail d’un codeur senior humain.
La question de la sécurité Enfin, pour une entreprise soucieuse de ses secrets de fabrication ou pour un professionnel gérant des données sensibles, la question fatidique demeure : où vont mes données ?
Il est temps pour votre entreprise d’arrêter de louer une intelligence générique et de mettre en place un véritable assistant à votre image.
Une IA locale, sécurisée, et drastiquement plus fiable.
Il ressort que la maintenance des programmes créés est souvent une catastrophe : le temps de correction est multiplié par 2,5 par rapport au travail d’un codeur senior humain.
La question de la sécurité Enfin, pour une entreprise soucieuse de ses secrets de fabrication ou pour un professionnel gérant des données sensibles, la question fatidique demeure : où vont mes données ?
Il est temps pour votre entreprise d’arrêter de louer une intelligence générique et de mettre en place un véritable assistant à votre image.
Une IA locale, sécurisée, et drastiquement plus fiable.
Le Coût Matériel – Investir malin pour l’Inférence
Pour faire tourner une IA Locale adaptée à votre métier
WEBMASTER67
il vous faut une machine à plus de 10 000€
C’EST FAUX ET ARCHI FAUX !!!
Oubliez les serveurs à 50 000 € nécessaires pour entraîner ChatGPT. Pour utiliser une IA (ce qu’on appelle l’inférence), les besoins sont radicalement différents.
Ce n’est pas la puissance brute de calcul qui compte le plus, mais la capacité de mémoire.
Voici le guide pour dimensionner votre matériel sans gaspiller de budget.
Ce n’est pas la puissance brute de calcul qui compte le plus, mais la capacité de mémoire.
Voici le guide pour dimensionner votre matériel sans gaspiller de budget.
La Mémoire Vive (RAM) : Le nerf de la guerre
C’est le composant critique. Si vous n’avez pas assez de RAM, l’IA ne démarre pas.
Si vous en avez assez, elle tourne. C’est binaire.
La quantité de RAM détermine la « taille du cerveau » (le modèle) que vous pouvez charger.
Si vous en avez assez, elle tourne. C’est binaire.
La quantité de RAM détermine la « taille du cerveau » (le modèle) que vous pouvez charger.
- 16 Go (L’Entrée de gamme) :
- Usage : Suffisant pour des tâches simples et rapides (emails, correction, chat basique).
- Modèles : Llama 3.1 (8B), Mistral (7B).
- Limite : L’IA manquera de nuance et de raisonnement complexe.
- 32 Go (Le Standard Pro) :
- Usage : Le meilleur rapport qualité/prix. Permet de faire tourner des modèles très compétents pour la rédaction et le code intermédiaire.
- Modèles : Qwen 2.5 (32B), Gemma 2 (27B), Mistral Small.
- 64 Go (L’Expert – Recommandé) :
- Usage : Pour les développeurs seniors et les analystes.
Permet de charger les modèles « Lourds » qui rivalisent avec GPT-4. - Modèles : Llama 3.3 (70B), Qwen 72B.
- Avantage : Vous avez un véritable consultant senior dans la machine.
- Usage : Pour les développeurs seniors et les analystes.
- 128 Go (La Workstation « God Mode ») :
- Usage : Pour faire tourner plusieurs IA en même temps (ex: une pour le code, une pour la recherche) ou pour analyser des documents immenses (contexte long de 100k tokens1).
Le Processeur (CPU) : AMD ou Intel ?
Contrairement aux jeux vidéo,
l’IA locale sollicite énormément le processeur si vous n’avez pas de carte graphique dédiée.
l’IA locale sollicite énormément le processeur si vous n’avez pas de carte graphique dédiée.
- Le Minimum Requis :
- AMD : Ryzen 5 (Série 3000 « Zen 2 » sortie en 2019 ou plus récent).
- Intel : Core i5 (10ème génération sortie en 2020 ou plus récent).
- Condition technique : Le processeur doit supporter les instructions AVX2 (standard depuis 2013).
- Le Confort (Recommandé pour l’IA) : Visez les gammes « Hautes Performances » avec un maximum de cœurs.
- AMD Ryzen 9 :
- 3950X (2019) : L’option budget encore très capable.
- 5950X (2020) : La référence absolue pour les plateformes DDR4 (Rapport qualité/prix imbattable).
- 7950X (2022) & 9950X (2024) : Les monstres de puissance sur plateforme DDR5 récente.
- Intel Core i9 :
- 12ème Gen (Alder Lake – 2021) à 14ème Gen (Raptor Lake – 2023). ATTENTION aux versions instables, renseignez vous !
- Série Core Ultra (Arrow Lake – 2024 et +) : Optimisés pour l’efficacité énergétique.
- Pourquoi le CPU est important ? Sans carte graphique, c’est le processeur qui calcule chaque mot. Un Ryzen 9 avec 16 cœurs physiques (32 threads) écrira la réponse beaucoup plus vite qu’un processeur de bureau standard.
La Carte Graphique (GPU) : Facultative, mais accélératrice
C’est ici qu’il faut déconstruire un mythe tenace : NON, vous n’êtes pas obligé d’acheter du Nvidia.
- Mode « CPU Seul » (Économique) : Votre processeur et votre RAM font tout le travail. Coût zéro si vous avez déjà une Workstation. L’IA écrit environ 2 à 5 mots par seconde (vitesse de lecture humaine), ce qui est suffisant pour du chat.
- Mode « GPU » (Accéléré) : La carte graphique soulage le processeur.
- Nvidia : Le standard historique (CUDA), mais souvent bien trop cher face à ce que cela vous apportera.
- AMD Radeon : Longtemps boudées, les cartes AMD (RX 6800 XT / 6900 XT / 7900 XTX) fonctionnent désormais très bien sous Linux grâce à la technologie ROCm. Elles offrent une puissance de calcul phénoménale pour un prix souvent inférieur.
Le Stockage : Vitesse et Espace Vital
On pense souvent à la vitesse de calcul, mais on oublie où sont stockés ces gigantesques cerveaux numériques.
Ici, deux critères comptent : la technologie et la taille.
Parce que on pense souvent à son poids en marche,
mais on oublie souvent son poids quand il est assis et qu’il vous attend.
Là c’est pas un siège en classe économique qui suffira!
Ici, deux critères comptent : la technologie et la taille.
Parce que on pense souvent à son poids en marche,
mais on oublie souvent son poids quand il est assis et qu’il vous attend.
Là c’est pas un siège en classe économique qui suffira!
- La Technologie : NVMe obligatoire Oubliez définitivement les disques durs mécaniques (HDD) qui grattent.
- Pourquoi ? Un modèle d’IA « Expert » pèse plus de 40 Go.
- Sur un disque dur classique (HDD), il faudra 2 à 3 minutes pour charger l’IA dans la mémoire à chaque démarrage.
- Sur un SSD NVMe (M.2), cela prend 10 à 15 secondes. C’est la différence entre un outil agréable et une contrainte.
- La Capacité : Combien de Go ou de To ? L’IA prend de la place, beaucoup de place. Contrairement à un document Word, un seul fichier de modèle pèse plusieurs Giga-octets.
- 500 Go (La classe éco) : Très vite saturé. Vous passerez votre temps à désinstaller des choses.
- 1 To (1000 Go – Le Standard Confortable) : Le minimum recommandé pour une machine professionnelle. Vous pouvez stocker une dizaine de modèles différents (Llama, Mistral, Gemma) sans surveiller votre jauge d’espace libre tous les matins.
- 2 To ou 4 To (La Tranquillité Absolue) : Si vous comptez utiliser des modèles « 70B » (qui pèsent 43 Go chacun) et leurs variantes (version code, version médicale, version créative), visez directement 2 To. Le prix du stockage a baissé, c’est l’investissement le plus rentable pour ne pas être bridé à l’avenir.
La fausse bonne idée : Le PC Portable « Gamer »
Dans le milieu professionnel, la tentation est grande d’acheter un PC portable « Gaming » haut de gamme (2000 € à 4000 €) en pensant acquérir une station de travail mobile.
Pour l’IA Locale, c’est le pire investissement possible, pour trois raisons techniques :
Pour l’IA Locale, c’est le pire investissement possible, pour trois raisons techniques :
- 1. Le « Plafond de Verre » de la RAM : La majorité des PC portables sont limités à 32 Go ou 64 Go de RAM maximum. Pire encore, sur les modèles récents ultra-fins, la mémoire est souvent soudée à la carte mère.
- Conséquence : Le jour où vous voulez tester un modèle plus intelligent (ex: passer de 32B à 70B), vous devez jeter l’ordinateur entier. Sur une tour (Desktop), vous auriez juste acheté deux barrettes de RAM à 100 €.
- 2. L’effondrement thermique (Throttling) : L’IA n’est pas un jeu vidéo. Un jeu demande de la puissance par « pics ». L’IA, lors d’une génération de texte, sollicite le processeur à 100% en continu.
- Conséquence : Dans un châssis de portable, la chaleur s’accumule instantanément. Pour ne pas fondre, le processeur va baisser sa fréquence (Throttling). Votre PC à 3000 € va se retrouver avec les performances d’un PC à 800 € au bout de 5 minutes de travail.
- 3. Le mensonge marketing des Cartes Graphiques : Attention aux étiquettes ! Une RTX 4090 « Laptop » n’a rien à voir avec une RTX 4090 de bureau.
- Elle est bridée en électricité (Wattage) et chauffe beaucoup plus.
- Elle possède souvent moins de mémoire vidéo (VRAM).
- Vous payez le prix fort pour une performance amputée de 30% à 40%.
Le verdict de l’expert : Pour le même prix qu’un portable gamer qui va surchauffer et faire un bruit d’avion de chasse, vous pouvez monter une Station de Travail (Tour) silencieuse avec deux fois plus de RAM et une durée de vie de 10 ans. L’IA a besoin d’air et d’espace, pas de portabilité.
L’Architecture Logicielle – Bâtir des fondations solides
Une fois le matériel assemblé, il faut lui donner vie. Dans le monde de l’IA locale, le choix du logiciel est aussi critique que celui du processeur. Si le système d’exploitation consomme toutes les ressources, il ne restera rien pour l’intelligence.
Voici l’architecture de référence que je déploie et recommande pour une entreprise ou un indépendant.
Voici l’architecture de référence que je déploie et recommande pour une entreprise ou un indépendant.
Le Système d’Exploitation : Pourquoi Linux (Ubuntu) et pas Windows ?
C’est là que je me fâche avec 90% des lecteurs (non, je plaisante)!
C’est souvent le premier choc pour mes clients habitués à Microsoft :
pour faire de l’IA sérieuse, Linux est roi.
Ce n’est pas du snobisme technique, c’est une question de mathématiques et de fiabilité.
C’est souvent le premier choc pour mes clients habitués à Microsoft :
pour faire de l’IA sérieuse, Linux est roi.
Ce n’est pas du snobisme technique, c’est une question de mathématiques et de fiabilité.
- L’économie de ressources (RAM) : Windows 10 ou 11 consomme à lui seul entre 4 et 6 Go de RAM juste pour afficher le bureau et faire tourner ses services en arrière-plan. Ubuntu, lui, n’a besoin que de 1 à 2 Go.
- Le calcul est vite fait : Ces 4 Go gagnés permettent de charger un modèle d’IA plus performant.
- L’ADN de l’IA : Toute la recherche mondiale en Intelligence Artificielle (Meta, Google, Mistral) se fait sur Linux. Les outils sont conçus pour Linux. Sur Windows, on utilise souvent des couches de compatibilité (WSL) qui ajoutent de la friction et des lenteurs inutiles.
- Le choix de la sécurité : Ubuntu LTS. J’ai choisi Ubuntu parce que derrière, il y a Canonical, une entreprise solide qui garantit des mises à jour de sécurité pendant 5 à 10 ans. C’est le standard de l’industrie : documenté, stable et compatible avec tout le matériel moderne.
Docker : Le compartimentage intelligent
Pour installer les outils, je refuse de « salir » le système en installant des logiciels en vrac. J’utilise Docker.
Docker, c’est quoi ? Imaginez un navire cargo. Avant, on entassait les marchandises en vrac dans la cale : les sacs de farine écrasaient les cartons fragiles, et si un tonneau d’huile fuyait, tout le navire était souillé. Docker a inventé le Conteneur.
L’isolation totale : Chaque logiciel (l’IA, l’interface, la base de données) vit dans sa propre boîte hermétique. Il a ses propres librairies et ne voit pas les autres. Si l’interface plante, l’IA continue de tourner. Si je fais une erreur de configuration, je jette la boîte et j’en prends une neuve, sans jamais avoir à réinstaller Windows ou Linux.
La propreté : Votre système d’exploitation reste immaculé. Aucune « DLL manquante » ou conflit de version. C’est ce qui garantit que votre serveur d’IA sera encore stable dans 3 ans.
L’isolation totale : Chaque logiciel (l’IA, l’interface, la base de données) vit dans sa propre boîte hermétique. Il a ses propres librairies et ne voit pas les autres. Si l’interface plante, l’IA continue de tourner. Si je fais une erreur de configuration, je jette la boîte et j’en prends une neuve, sans jamais avoir à réinstaller Windows ou Linux.
La propreté : Votre système d’exploitation reste immaculé. Aucune « DLL manquante » ou conflit de version. C’est ce qui garantit que votre serveur d’IA sera encore stable dans 3 ans.
Le Chef d’Orchestre : Ollama
Au cœur du système, dans son conteneur Docker, je fais tourner le moteur : Ollama.
Ollama est la révolution qui a rendu l’IA accessible. C’est un logiciel qui sert d’intermédiaire entre votre matériel (CPU/RAM) et les fichiers de modèles d’IA complexes.
C’est lui qui gère la lourde tâche de charger les 40 Go de données dans la mémoire et de calculer les réponses. Il est invisible, silencieux, mais incroyablement puissant.
Il expose une « API » (une prise de connexion) standard, prête à recevoir des ordres.
Ollama est la révolution qui a rendu l’IA accessible. C’est un logiciel qui sert d’intermédiaire entre votre matériel (CPU/RAM) et les fichiers de modèles d’IA complexes.
C’est lui qui gère la lourde tâche de charger les 40 Go de données dans la mémoire et de calculer les réponses. Il est invisible, silencieux, mais incroyablement puissant.
Il expose une « API » (une prise de connexion) standard, prête à recevoir des ordres.
Le Visage : Open WebUI
Ollama est un moteur, il n’a pas de volant.
Pour l’utiliser confortablement au quotidien,
j’ajoute une interface graphique : Open WebUI.
C’est, à mon avis, l’outil ultime pour l’entreprise.
Vous aurez très vite l’impression d’avoir votre propre Chat gpt
Pour l’utiliser confortablement au quotidien,
j’ajoute une interface graphique : Open WebUI.
C’est, à mon avis, l’outil ultime pour l’entreprise.
Vous aurez très vite l’impression d’avoir votre propre Chat gpt
GreenShift – Page-Building Gutenberg Blocks
- Expérience utilisateur : Il ressemble à s’y méprendre à ChatGPT. Vos collaborateurs ne seront pas perdus.
- Gestion centralisée : C’est lui qui se connecte au moteur Ollama.
- Fonctionnalités Pro :
- Historique des conversations (stocké chez vous, pas aux USA).
- Gestion multi-utilisateurs (Créez un compte pour la Compta, un pour la Tech).
- RAG (Recherche sur documents) : Vous pouvez lui donner des PDF internes pour qu’il travaille dessus.
Une IA locale sécurisée
tient dans une tour d’ordinateur de bureau.
pas besoin de gros rack serveur
tient dans une tour d’ordinateur de bureau.
pas besoin de gros rack serveur
Besoin d’une solution clé en main ?
Mettre en place cette architecture demande une expertise pointue : choix des composants, optimisation Linux, sécurisation Docker et calibrage des modèles (Prompts).
En tant qu’expert indépendant, je propose d’installer et de configurer votre Serveur d’IA d’Entreprise.
Je vous livre une solution clé en main :
1-Audit de votre matériel existant (ou conseil d’achat).
2- Installation sécurisée (Ubuntu/Docker).
3- Configuration de vos assistants métiers personnalisés.
3- Formation de vos équipes à l’utilisation de l’interface.
En tant qu’expert indépendant, je propose d’installer et de configurer votre Serveur d’IA d’Entreprise.
Je vous livre une solution clé en main :
1-Audit de votre matériel existant (ou conseil d’achat).
2- Installation sécurisée (Ubuntu/Docker).
3- Configuration de vos assistants métiers personnalisés.
3- Formation de vos équipes à l’utilisation de l’interface.
Recruter le bon « Personnel Numérique »
Une fois l’infrastructure en place, il reste à choisir l’intelligence qui va l’habiter.
Et c’est là que beaucoup d’entreprises échouent en essayant d’utiliser le même modèle pour tout faire.
Mon approche est différente : je considère les modèles d’IA comme des employés.
On ne demande pas à la secrétaire de redévelopper le noyau Linux, et on ne demande pas à l’ingénieur senior de trier les spams.
Avec l’IA locale, je peux changer de « cerveau » en un clic selon la tâche.
Voici ma sélection par corps de métier :
Et c’est là que beaucoup d’entreprises échouent en essayant d’utiliser le même modèle pour tout faire.
Mon approche est différente : je considère les modèles d’IA comme des employés.
On ne demande pas à la secrétaire de redévelopper le noyau Linux, et on ne demande pas à l’ingénieur senior de trier les spams.
Avec l’IA locale, je peux changer de « cerveau » en un clic selon la tâche.
Voici ma sélection par corps de métier :
Le Secrétariat et le Support (Rapide et Efficace)
Pour gérer les emails, faire des résumés de réunion, corriger l’orthographe ou répondre au chat interne.
- Le profil : Il doit être vif (réponse instantanée) et ne pas monopoliser la machine.
- Mon choix : Llama 3.1 (8B) ou Mistral.
- Pourquoi ? Ils tournent sur n’importe quel PC avec 16 Go de RAM. Ils sont polis, concis et parfaits pour le « tout-venant ».
Là on est pas encore au niveau d’un bachelier mais pas loin non plus.
Le Rédacteur et le Marketing (Créatif et Nuancé)
Pour écrire des articles de blog, des posts LinkedIn, des newsletters ou de la documentation interne.
- Le profil : Il doit avoir du style, comprendre les nuances de langage et ne pas sonner comme un robot.
- Mon choix : Qwen 2.5 (32B) ou Gemma 2 (27B).
- Pourquoi ? Ces modèles « intermédiaires » ont une plume souvent supérieure aux petits modèles. Ils demandent 32 Go de RAM mais offrent une qualité rédactionnelle bluffante.
L’Expert Technique et Juridique (Le Senior)
C’est mon domaine de prédilection.
Pour analyser un contrat complexe, débugger du code SQL critique, ou architecturer un système serveur.
Pour analyser un contrat complexe, débugger du code SQL critique, ou architecturer un système serveur.
- Le profil : Il ne doit jamais halluciner (inventer). Il doit être rigoureux, logique et froid. La vitesse est secondaire.
- Mon choix : Llama 3.3 (70B) ou Qwen3-coder (30B).
- Pourquoi ? C’est l’équivalent d’un cerveau GPT-4 hébergé chez vous.
Il demande une station de travail solide (64 Go de RAM), mais c’est le seul capable de résoudre des problèmes là où les autres échouent.
Le « Sur-Mesure » – L’éducation de votre IA
Avoir le modèle ne suffit pas.
Si vous lancez Llama 3.3 sans instruction, il vous parlera comme une encyclopédie générique.
Pour qu’il devienne votre assistant, il faut lui donner une fiche de poste. C’est ce qu’on appelle le Prompt Système.
C’est ici que réside ma valeur ajoutée quand je configure une installation pour un client.
Si vous lancez Llama 3.3 sans instruction, il vous parlera comme une encyclopédie générique.
Pour qu’il devienne votre assistant, il faut lui donner une fiche de poste. C’est ce qu’on appelle le Prompt Système.
C’est ici que réside ma valeur ajoutée quand je configure une installation pour un client.
Exemple concret : L’Assistant SysAdmin Au lieu de laisser l’IA divaguer, je lui impose ce cadre strict dans l’interface :
Tu es un Expert Architecte Web Senior.
Tes réponses doivent être de niveau ingénieur.
Tu ne devines jamais.
Si une information manque, demande-la.
Base tes réponses sur des faits techniques réels.
Priorise le code sécurisé.
Résultat ? L’IA arrête le blabla commercial et me sort directement les commandes Linux sécurisées dont j’ai besoin.
On peut faire la même chose pour un Assistant Juridique (« Cite toujours l’article de loi… ») ou un Assistant RH (« Sois bienveillant mais ferme sur le règlement… »).
On peut faire la même chose pour un Assistant Juridique (« Cite toujours l’article de loi… ») ou un Assistant RH (« Sois bienveillant mais ferme sur le règlement… »).
L’Accès Web « Chirurgical » : La fin des hallucinations
C’est une fonctionnalité que mes clients apprécient particulièrement.
Contrairement à ChatGPT qui cherche sur « tout Internet » (y compris les blogs douteux et les forums),
je configure votre IA Locale pour qu’elle ait accès au web,
mais uniquement à une liste de sites de confiance (Whitelist) que nous définissons ensemble.
L’IA va chercher l’information à jour, mais elle ne regarde que là où vous l’autorisez.
Contrairement à ChatGPT qui cherche sur « tout Internet » (y compris les blogs douteux et les forums),
je configure votre IA Locale pour qu’elle ait accès au web,
mais uniquement à une liste de sites de confiance (Whitelist) que nous définissons ensemble.
L’IA va chercher l’information à jour, mais elle ne regarde que là où vous l’autorisez.
Exemples de configurations par métier :
- Pour un Avocat ou Juriste (Droit Français) : Je bride l’IA pour qu’elle ne base ses réponses que sur les textes officiels. Elle ira vérifier la dernière jurisprudence en temps réel sur :
legifrance.gouv.fr(Le Code Civil, les lois, les décrets)service-public.fr(L’administration française)courdecassation.fr(Les derniers arrêts)
- Pour un Spécialiste en Droit International / Européen : L’assistant ira puiser ses sources directement à la racine :
curia.europa.eu(Cour de Justice de l’Union Européenne)echr.coe.int(Cour Européenne des Droits de l’Homme)eur-lex.europa.eu(Le droit de l’UE)
- Pour un Expert Comptable :
bofip.impots.gouv.fr(Bulletin Officiel des Finances Publiques)urssaf.fr
Le résultat ? Vous obtenez une synthèse immédiate, sourcée, et garantie sans « fake news ».
L’IA devient un moteur de recherche intelligent qui lit 50 pages de loi en 10 secondes pour vous donner la réponse exacte.
retrouver la suite de cet article ici:
connecter-ollama-outils-metier-n8n-vscode
L’IA devient un moteur de recherche intelligent qui lit 50 pages de loi en 10 secondes pour vous donner la réponse exacte.
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Combien de temps faut-il pour mettre en place une IA Locale ?
Contrairement aux idées reçues, ce n’est pas un projet informatique de six mois. Une fois le matériel disponible, l’installation est très rapide.
—Audit et Choix du matériel : 1 jour.
—Livraison du matériel (si achat) : 5 à 10 jours ouvrés.
—Installation Système, Docker et Sécurisation : 1 journée sur site
—Configuration des Modèles et Formation : 1 journée
— je remet un questionnaire au utilisateurs ( afin que l’IA soit plus pros encore).
En résumé : Si vous avez déjà une machine compatible, votre IA peut être opérationnelle en 72 heures. Si nous devons commander une station de travail, comptez une petite semaine.
Quel est le coût réel par rapport à ChatGPT ?
C’est une question de modèle économique : Location (Cloud) vs Investissement (Local).
ChatGPT Team / Enterprise : C’est un coût mensuel par utilisateur (environ 25 à 50 € / mois / personne). Pour une équipe de 10 personnes, cela représente 3 000 € à 6 000 € par an, à payer chaque année.
L’IA Locale : C’est un coût unique d’achat matériel (CAPEX).
Une station de travail capable de faire tourner un modèle « Expert » (64 Go RAM, Ryzen 9) coûte entre 1 500 € et 2 500 € HT.
Une fois achetée, le coût mensuel est de 0 €.
Le calcul de rentabilité (ROI) : Votre serveur est amorti en moins d’un an par rapport aux abonnements Cloud, tout en vous garantissant la propriété du matériel.
Faut-il une maintenance complexe ?
Non. L’architecture que je déploie (Docker + Ubuntu LTS) est conçue pour la stabilité.
— Il n’y a pas de « bugs » imprévisibles comme sur Windows.
— Les modèles d’IA ne « vieillissent » pas : Llama 3.3 sera toujours aussi intelligent dans 2 ans qu’aujourd’hui.
— Je propose généralement une intervention trimestrielle simple pour mettre à jour le système et, si vous le souhaitez, ajouter les nouveaux modèles sortis entre-temps.
Est-ce légalement plus sûr (RGPD) ?
Absolument. C’est même l’argument numéro 1. Avec ChatGPT ou Copilot, vos données partent sur des serveurs américains (Microsoft/OpenAI). Même avec des clauses de confidentialité, vous êtes soumis au Cloud Act américain. Avec une IA Locale, le câble réseau peut être débranché : l’IA continue de fonctionner. Aucune donnée ne sort de votre bureau. Pour un audit RGPD, c’est la solution parfaite.
Est-ce vraiment aussi intelligent que la version payante de ChatGPT ?
C’est la peur principale. La réponse est : Oui, si vous avez le bon matériel. Il ne faut pas comparer une IA locale qui tourne sur un petit PC portable avec le monstre de chez OpenAI. Cependant, si nous installons un modèle « Lourd » (comme Llama 3.3 70B ou Qwen 72B) sur une station de travail avec 64 Go de RAM, les benchmarks techniques prouvent que la qualité de raisonnement est équivalente à GPT-4. Pour des tâches spécifiques (Code, Droit, Médical), une IA locale bien configurée est souvent meilleure car elle ne se censure pas et respecte strictement vos consignes métier.
L’IA fonctionne-t-elle sans aucune connexion Internet ?
Oui, à 100 %. C’est le principe même de l’auto-hébergement. Une fois le modèle téléchargé lors de l’installation, vous pouvez littéralement débrancher le câble Ethernet de la machine : l’IA continuera de répondre, d’analyser vos fichiers et de coder. C’est la garantie ultime pour les industries critiques (Défense, R&D, Santé) qui ne peuvent tolérer aucun risque d’exfiltration de données. L’accès à Internet (pour la recherche web) est une option que j’active uniquement si vous le demandez.
- Les tokens (jetons) sont des unités de données traitées par les modèles d’IA pendant l’entraînement et l’inférence afin de permettre la prédiction, la génération et le raisonnement ↩︎
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[…] mon précédent article, nous avons vu comment bâtir une infrastructure robuste pour héberger une Intelligence […]