L’IA locale en entreprise : vos outils, vos données, votre autonomie
Apprenez à déployer et à exploiter une intelligence artificielle sur votre propre matériel, pour accomplir des tâches concrètes, sans compromettre votre confidentialité.
Rédiger une proposition commerciale, analyser vos procédures internes, résumer un dossier de cinquante pages ou générer un visuel : l’intelligence artificielle est un levier de productivité indéniable.
Cependant, des questions critiques se posent : où partent les données stratégiques que vous confiez au Cloud ? Pouvez-vous travailler en environnement déconnecté ? Quel matériel est réellement nécessaire sous le capot ?
Cette formation vous transmet l'ingénierie et la méthode pour construire une solution d’IA locale robuste, parfaitement dimensionnée pour votre activité et votre budget.
Une formation conçue pour les TPE, PME et Indépendants
Vous n’avez pas besoin d’être un ingénieur pour franchir le pas. Les concepts sont décortiqués pas à pas et appliqués à des situations professionnelles réelles. Que vous soyez dirigeant, responsable administratif ou référent numérique, vous apprendrez à configurer ces outils de A à Z avec rigueur.
Votre parcours en 5 étapes (60 unités de cours) :
- ✓ Les Enjeux : Comprendre pourquoi le choix du local est un choix de liberté, de sécurité et de confidentialité absolue (RGPD, zéro fuite de données, indépendance réseau).
- ✓ Le Matériel : Découvrir ce qu’il faut vraiment sous le capot pour que ça tourne efficacement (le rôle vital de la VRAM, l'importance du GPU, et la gestion des architectures).
- ✓ Les Logiciels : Poser les fondations logicielles propres, stables et performantes pour accueillir vos modèles.
- ✓ Les Outils et Runtimes : Installer et configurer les briques indispensables du quotidien (Ollama, LM Studio, interfaces de chat comme Open-WebUI, et outils génératifs comme ComfyUI).
- ✓ Les Cas Pratiques : Mettre les mains dans le cambouis pour passer à l’action et exploiter concrètement votre IA en toute autonomie.
Votre objectif : Construire votre propre assistant métier
Tout au long de ce cursus, vous constituez votre propre feuille de route : un cahier des charges matériel, des procédures de sécurité, et un démonstrateur métier documenté.
Passez du stade « l’IA pourrait m’aider » à « Je maîtrise cette IA pour cette tâche précise, avec mes données, sur ma propre machine ».
| Module 1 | LES ENJEUX : comprendre pourquoi et comment choisir une IA locale |
|---|---|
| Unité 1 | Comprendre ce qu’est réellement une intelligence artificielle générative - Aperçu |
| Unité 2 | Distinguer IA locale, cloud et architecture hybride - Aperçu |
| Unité 3 | Définir la souveraineté numérique à l’échelle d’une TPE ou PME |
| Unité 4 | Repérer les usages qui apportent une valeur concrète |
| Unité 5 | Classer les informations de l’entreprise |
| Unité 6 | Comprendre les obligations liées aux données personnelles |
| Unité 7 | Encadrer les usages professionnels de l’IA |
| Unité 8 | Comprendre les véritables conditions de confidentialité |
| Unité 9 | Travailler sans dépendre d’Internet |
| Unité 10 | Reconnaître les limites et les erreurs des modèles |
| Unité 11 | Évaluer les coûts et l’intérêt économique |
| Unité 12 | Atelier : rédiger la feuille de route IA de son entreprise |
| Module 2 | LE MATÉRIEL : dimensionner une infrastructure adaptée |
| Unité 1 | Comprendre le parcours d’une requête dans l’ordinateur |
| Unité 2 | Comprendre le rôle du processeur et de l’architecture système |
| Unité 3 | Comprendre pourquoi le GPU accélère certains traitements |
| Unité 4 | Comprendre le rôle déterminant de la VRAM |
| Unité 5 | Distinguer RAM, VRAM et mémoire unifiée |
| Unité 6 | Relier taille du modèle, quantification et besoins matériels |
| Unité 7 | Choisir le stockage et organiser les volumes |
| Unité 8 | Vérifier la compatibilité des écosystèmes GPU |
| Unité 9 | Dimensionner l’alimentation, le refroidissement et la protection électrique |
| Unité 10 | Choisir entre poste individuel et serveur partagé |
| Unité 11 | Comprendre les possibilités et les limites du multi-GPU |
| Unité 12 | Atelier : établir un cahier des charges matériel |
| Module 3 | LES LOGICIELS : préparer un environnement propre, stable et maintenable |
| Unité 1 | Comprendre les différentes couches logicielles |
| Unité 2 | Choisir le système d’exploitation du projet |
| Unité 3 | Préparer et installer le système de référence |
| Unité 4 | Prendre en main le terminal sans prérequis avancés |
| Unité 5 | Installer et vérifier les pilotes d’accélération |
| Unité 6 | Gérer les dépendances et les environnements Python |
| Unité 7 | Comprendre Docker et les conteneurs |
| Unité 8 | Organiser les fichiers et la persistance des données |
| Unité 9 | Configurer le réseau et les accès aux services |
| Unité 10 | Sécuriser les comptes, les secrets et les services |
| Unité 11 | Préparer sauvegardes, mises à jour et retour arrière |
| Unité 12 | Atelier : valider le socle technique |
| Module 4 | LES OUTILS ET RUNTIMES : installer et configurer les applications |
| Unité 1 | Comprendre les moteurs d’exécution et les formats de modèles |
| Unité 2 | Choisir et télécharger un modèle adapté |
| Unité 3 | Installer Ollama et exécuter un premier modèle local |
| Unité 4 | Administrer Ollama et régler son utilisation |
| Unité 5 | Installer LM Studio et découvrir son interface |
| Unité 6 | Comparer les moteurs sur un protocole commun |
| Unité 7 | Installer Open WebUI et le relier au moteur local |
| Unité 8 | Administrer les utilisateurs et les espaces documentaires |
| Unité 9 | Construire une chaîne documentaire locale avec le RAG |
| Unité 10 | Installer ComfyUI et comprendre les workflows |
| Unité 11 | Ajouter la transcription et préparer les automatisations |
| Unité 12 | Atelier : vérifier le fonctionnement local de bout en bout |
| Module 5 | LES CAS PRATIQUES : exploiter l’IA locale dans l’entreprise |
| Unité 1 | Construire une consigne professionnelle efficace |
| Unité 2 | Rédiger et améliorer les communications de l’entreprise |
| Unité 3 | Résumer des documents et comparer plusieurs versions |
| Unité 4 | Extraire des informations vers un tableau exploitable |
| Unité 5 | Interroger une base documentaire interne |
| Unité 6 | Transcrire une réunion et produire un compte rendu |
| Unité 7 | Produire des contenus commerciaux et marketing |
| Unité 8 | Créer des visuels avec un workflow local |
| Unité 9 | Assister le traitement des demandes clients |
| Unité 10 | Automatiser une tâche administrative avec n8n |
| Unité 11 | Tester la fiabilité et la résistance aux usages indésirables |
| Unité 12 | Projet final : livrer un assistant métier opérationnel |