Dossiers techniques Genicotik
LLM locaux, IA privée et hébergement maîtrisé
Comparer modèles locaux et services cloud à partir des données, du matériel disponible et des exigences d’exploitation, sans promettre qu’un seul mode convient à tout.
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.
GuideVotre infrastructure peut-elle accueillir un LLM local ?
Recenser mémoire GPU, volumes de requêtes, confidentialité et disponibilité pour évaluer la faisabilité d’une IA auto-hébergée.
GuideLLM local ou API cloud : comparer le coût complet
Inclure matériel, énergie, administration et charge réelle dans la comparaison avec une facturation à l’usage.
GuideSéparer modèle, documents et applications en IA privée
Organiser le serveur d’inférence, les accès documentaires et les interfaces métier pour faire évoluer chaque composant séparément.
GuideBrancher un modèle local sur les applications existantes
Exposer une interface d’inférence contrôlée, adapter les clients API et gérer les limites de contexte sans ouvrir le réseau.
GuideIA locale : les données restent-elles vraiment privées ?
Vérifier accès réseau, journaux, sauvegardes et extensions : héberger un modèle sur place ne suffit pas à protéger les données.
GuideExploiter un serveur LLM local au quotidien
Préparer démarrage, mises à jour, surveillance mémoire et solution de repli pour maintenir l’inférence disponible.
GuideChoisir un modèle selon vos documents et votre matériel
Comparer qualité des réponses, taille du contexte, licence et mémoire nécessaire sur un échantillon de tâches représentatives.
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.
Passer du guide au projet
Définir le périmètre de votre intégration
Décrivez vos sources de données, les logiciels à connecter et les actions à valider. Le cadrage distingue les fonctionnalités réalisables, les dépendances et les points à vérifier par un prototype.