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Guide pratique · IA locale & Self-hosting

Votre 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.

Échanger sur ce besoinVoir la méthode
Premier échange gratuitCode récupérablePérimètre clarifié avant devis

Méthode Genicotik

Du besoin au système exploitable

1

Observer

Documenter l’usage, les personnes, les données disponibles et les irritants concrets.

2

Tester

Valider le chemin critique sur un périmètre réduit, avec des critères de succès explicites.

3

Déployer

Ajouter permissions, supervision, reprise sur erreur et documentation opérationnelle.

Points d’attention

Questions à trancher pour votre projet

  • Quelles données doivent rester sur votre infrastructure ?
  • Quelle charge le matériel peut-il réellement absorber ?
  • Qui assure les mises à jour et la continuité du service ?
auditdiagnosticroadmappriorités

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.

Cadrer ce besoin avec GenicotikPrestations et accompagnement