Des solutions locales d’IA expliquées et utilisées à bon escient!

Chers lecteurs,

Aujourd’hui, nous souhaitons vous expliquer les possibilités qu’offrent les modèles d’IA à l’échelle locale, connus sous le nom de «modèles LLM». Nous expliquons les principaux concepts et modes de fonctionnement, ainsi que les avantages et les inconvénients des applications en nuage par rapport aux applications locales.

 

Quelle est la différence entre...?

De nombreuses applications d’IA, telles que ChatGPT d’Open AI des États-Unis, Le Chat de Mistral de France ou DeepSeek de Chine, sont déjà un terme. Ils permettent de générer des textes à consonance naturelle, de synthétiser des informations de manière compréhensible, voire de générer des images, du langage ou des vidéos. La particularité est qu’il n’est plus nécessaire de disposer d’instructions compliquées dans un langage de programmation, mais que leurs résultats sont produits à partir d’une formulation humaine. Toutefois, la quasi-totalité de ces applications fonctionnent sur les serveurs en nuage des fournisseurs et ne sont accessibles qu’en ligne. Elles entraînent des inconvénients correspondants en ce qui concerne la protection des données.

L’une des applications les plus passionnantes dans le contexte des entreprises est donc les systèmes d’IA à l’échelle locale, associés à des données personnelles internes à l’entreprise. Par exemple, les modèles peuvent être adaptés non seulement pour leur propre usage, mais aussi pour répondre à leurs besoins de manière plus ciblée. C’est précisément là qu’entrent en jeu les modèles et applications linguistiques locaux. Ils peuvent être hébergés localement sur leur propre matériel, ce qui leur permet d’être utilisés de manière plus sûre et plus souple que les applications en ligne.

 

Qu’est-ce que cela signifie?

Large Language Models (LLMs) sont des modèles d’IA capables de comprendre le langage humain et, entre autres, de générer des textes à connotation naturelle. La Nombre de paramètres du modèle (par exemple, 7B ou 70B) indique la performance d’un modèle, mais les modèles plus grands (par exemple, Llama 3 70B) ont également besoin d’un matériel plus performant.

La technologie de génération augmentée de Retrieval (RAG) est aujourd’hui dans toute la bouche. Cela permet au modèle d’IA d’extraire des informations actualisées de manière ciblée à partir de sources externes et de générer des réponses précises à des questions spécifiques. Cela permet d’intégrer facilement ses propres données dans le système.

Hébergement local désigne l’exploitation de logiciels directement sur votre propre matériel informatique, sans utiliser de services en nuage et avec une API (Interface de programmation) permet également de communiquer facilement et de manière flexible avec les logiciels hébergés localement par l’intermédiaire de programmes et d’applications externes.

Les solutions locales présentent l’avantage majeur de conserver vos données en toute sécurité sur votre propre serveur ou ordinateur et d’éviter les coûts récurrents liés à l’informatique en nuage. Toutefois, des modèles plus performants nécessitent un matériel plus performant, faute de quoi les délais de réponse seront plus longs.

 

Quel matériel dois-je utiliser?

Les modèles d’entrée tels que Llama 3 (8B), Mistral 7B ou Phi-3 sont idéalement adaptés à des applications quotidiennes et peuvent fonctionner sur des ordinateurs portables de bureau de 8 à 16 Go de RAM, en particulier lorsqu’il n’est pas fait usage d’une génération d’extensions RAG. Ces modèles peuvent généralement être mis en œuvre efficacement par l’intermédiaire des processeurs ou des processeurs intégrés (tels qu’Intel Arc ou Apple M-Chips).

En revanche, pour les modèles plus puissants tels que Llama 3 (70B) ou Mixtral 8×7B, une puissance de calcul nettement plus élevée est nécessaire. Il peut s’agir d’une station de travail ou d’un serveur d’au moins 32 Go de RAM et d’une GPU dédiée d’au moins 24 Go de VRAM (par exemple NVIDIA RTX 4090 ou A6000). Ces systèmes permettent non seulement des contextes plus larges et des délais d’inférence plus rapides, mais aussi des fonctionnalités telles que RAG. En outre, pour l’exploitation productive ou les recherches parallèles, il peut être utile de recourir à plusieurs entreprises communes.

Conclusion:

Les solutions d’IA locales permettent d’assurer la sécurité, la flexibilité et le rapport coût-efficacité à long terme. Elles sont particulièrement adaptées aux entreprises qui prennent au sérieux la protection des données tout en ne renonçant pas aux avantages des applications d’IA.

Nous espérons que cette vue d’ensemble vous aidera à comprendre les applications locales de l’IA et à identifier les possibilités d’utilisation judicieuse!

Si nous avons suscité votre intérêt, nous vous invitons simplement à prendre rendez-vous pour une consultation gratuite à l’adresse suivante: info@edih-saarland.de. Nous aimerions vous aider à mettre en œuvre votre projet!