Dossiers techniques Genicotik
IA locale & Self-hosting
Garder les données sensibles proches, sans sacrifier l’usage. Des ressources pour comprendre les choix techniques avant de lancer un projet.
Bibliothèque
Guides pratiques
Chaque dossier présente les arbitrages, les risques et les étapes de mise en œuvre, sans promesse automatique.
IA locale en entreprise : critères de décision
Comparer confidentialité, latence, coût, qualité des modèles et charge d’exploitation.
GuideRAG privé : interroger les documents sans les exposer
Concevoir ingestion, permissions, citations, évaluation et mise à jour documentaire.
GuideLLM local en production : architecture minimale fiable
Servir un modèle, limiter les accès, observer les performances et prévoir une solution de repli.
GuideAudit IA locale & Self-hosting : diagnostic, priorités et feuille de route
Évaluer l’existant, les irritants, les données et les risques avant de définir un plan d’action mesurable.
GuideCoûts et ROI de IA locale & Self-hosting : construire un budget réaliste
Comparer investissement, exploitation, temps économisé, risques évités et délai de retour.
GuideArchitecture IA locale & Self-hosting : composants, données et responsabilités
Définir les frontières du système, les flux, les dépendances et les points de contrôle.
GuideIntégrations IA locale & Self-hosting : connecter les outils sans fragiliser le SI
Relier CRM, ERP, fichiers, messagerie et API avec reprise sur erreur et traçabilité.
GuideSécurité de IA locale & Self-hosting : accès, données et garde-fous
Limiter les permissions, protéger les secrets et prévoir les incidents avant la mise en production.
GuideDéployer IA locale & Self-hosting : du prototype au service exploitable
Organiser tests, environnements, supervision, support et amélioration continue.
GuideChoisir une solution IA locale & Self-hosting : critères et pièges à éviter
Comparer solutions sur l’usage, la réversibilité, les coûts, la qualité et la capacité d’intégration.
Écosystème
Sujets complémentaires
Agents IA
Décider où un agent apporte un gain réel, avec permissions, outils, mémoire et validation humaine.
Automatisation des processus
Cartographier entrées, décisions, exceptions et responsabilités avant de choisir les outils.
Voice AI
Gérer bruit, vocabulaire métier, diarisation, confidentialité et contrôle qualité.
IA appliquée & API
Contrats, files d’attente, reprise sur erreur, budgets et observabilité pour passer du test au service.
Votre contexte d’abord
Vérifier si le sujet mérite un projet
Un échange court suffit souvent à écarter une mauvaise piste ou à identifier la prochaine étape utile.