Le local quand il convient
Un petit modèle peut tourner sur une machine dédiée, au plus près des données. Il demande du matériel, une installation et une évaluation adaptés. Une API distante reste un traitement distant.
Conçu par Johan Frachon · Machine Learning Engineer
Discuter, organiser, répondre. Un seul agent pour voir comment une demande devient un travail utile — et garder la main sur la suite.
Bienvenue dans le test virtuelChoisissez un exemple, puis modifiez-le pour voir ce qui change.
Une demande. Un petit système qui fait le lien.
Lancez un exemple pour voir les décisions et le résultat.Mode guidé : règles et contenus préparés, exécutés dans votre navigateur. Aucun modèle IA n’est chargé et votre texte ne quitte pas cette page.
Pourquoi ce choixUn bon système sait ce qui mérite un modèle, ce qui relève du logiciel, et quand demander l’avis d’un humain. C’est cette articulation que je conçois.
Un petit modèle peut tourner sur une machine dédiée, au plus près des données. Il demande du matériel, une installation et une évaluation adaptés. Une API distante reste un traitement distant.
Un moteur spécialisé peut orienter une demande parmi des choix définis. Le logiciel prépare les actions autorisées. Un modèle de langage intervient si une rédaction est utile.
Évaluer les erreurs, observer la latence, plafonner l’usage et prévoir la reprise humaine. Le coût et la confidentialité font partie du produit, dès sa conception.
Assistant documentaire, tri de demandes, brouillons de réponse, préparation de tâches : un périmètre précis, vos contraintes et des critères de réussite vérifiables.