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Contributions sur Ollama, une plateforme pour les modèles d'IA locaux. Vous y trouverez des instructions, des expériences et des conseils sur l'utilisation au quotidien et dans les entreprises.

De l'exportation de données ChatGPT à votre propre IA de connaissances : étape par étape avec Ollama et Qdrant

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Le chemin vers la propre mémoire de l'IA

Dans la première partie de cette série d'articles, nous avons vu que l'exportation des données ChatGPT est bien plus qu'une simple fonction technique. Dans tes données exportées se trouve une collection de pensées, d'idées, d'analyses et de conversations qui se sont accumulées au fil du temps. Mais tant que ces données ne sont qu'une archive sur le disque dur, elles restent exactement cela : une archive. L'étape décisive consiste à rendre ces informations à nouveau utilisables. C'est précisément ici que commence la construction d'une IA de la connaissance personnelle.

L'idée est en fait étonnamment simple : une IA ne doit pas seulement travailler avec des connaissances générales, mais aussi avoir accès à tes propres données. Elle doit rechercher des conversations antérieures, trouver des contenus appropriés et les intégrer dans de nouvelles réponses. Ainsi, une IA ordinaire devient une sorte de mémoire numérique. Il s'agit de la deuxième partie de la série d'articles, dans laquelle il est maintenant question de la pratique.

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L'exportation de données ChatGPT expliquée : comment tes chats IA deviennent un système de connaissances personnel

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ChatGPT Exportation de données

Si tu travailles régulièrement avec une IA, tu connais probablement cette situation : une pensée en entraîne une autre. Tu poses une question, tu obtiens une réponse, tu reformules, tu développes une idée. Une question courte devient soudain un dialogue plus long. Parfois, cela donne même naissance à des projets entiers.

Mais la plupart de ces conversations disparaissent à nouveau. Elles se retrouvent quelque part dans la liste des discussions, glissent vers le bas et tombent dans l'oubli avec le temps. C'est précisément là que réside l'une des grandes particularités des systèmes d'IA modernes : Alors que les conversations antérieures avec des collègues, des amis ou des conseillers n'existaient que dans notre mémoire, les dialogues d'IA sont entièrement conservés.

Cela signifie quelque chose de crucial : Avec chaque conversation, une archive numérique de ta pensée est créée. Ceci est la première partie d'une petite série d'articles qui te permet d'exporter l'historique de tes discussions depuis ChatGPT et de l'utiliser efficacement comme un trésor de connaissances personnelles avec ton système d'IA local.

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L'intelligence artificielle sans hype : pourquoi moins d'outils d'IA signifie souvent un meilleur travail

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L'intelligence artificielle sans battage publicitaire

Quiconque s'intéresse aujourd'hui au thème de l'intelligence artificielle se heurte presque inévitablement à un sentiment étrange : une inquiétude permanente. On a à peine le temps de s'habituer à un outil que les dix suivants apparaissent déjà. Sur YouTube, une vidéo chasse l'autre : „Cet outil d'IA change tout“, „Il faut absolument que tu en profites maintenant“, „Ceux qui le ratent restent à la traîne“. Et à chaque fois, le même message subliminal se fait entendre : Tu es en retard. Les autres sont plus avancés. Tu dois rattraper ton retard.

Cela ne concerne de loin pas que les informaticiens. Les indépendants, les créatifs, les entrepreneurs ou les employés ordinaires ressentent également cette pression. Beaucoup d'entre eux ne savent pas exactement ce que font ces outils, mais ils ont l'impression qu'ils pourraient passer à côté de quelque chose. Et c'est précisément ce qui génère du stress.

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L'IA en nuage comme professeur principal : pourquoi l'avenir du travail est dans l'IA locale

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L'IA en nuage devient le maître d'école

Lorsque les grands modèles linguistiques ont commencé leur marche triomphale il y a quelques années, ils ont presque eu l'air d'un retour aux anciennes vertus de la technique : un outil qui fait ce qu'on lui dit de faire. Un outil qui sert l'utilisateur, et non l'inverse. Les premières versions - de GPT-3 à GPT-4 - avaient des faiblesses, oui, mais elles étaient étonnamment utiles. Elles expliquaient, analysaient, formulaient, résolvaient des tâches. Et elles le faisaient en grande partie sans lest pédagogique.

On parlait à ces modèles comme à un collaborateur savant, qui se trompait parfois, mais dont le travail était simple. Ceux qui écrivaient des textes créatifs, généraient des codes de programme ou réalisaient de longues analyses ont pu constater à quel point tout se passait bien. Il y avait un sentiment de liberté, d'espace de création ouvert, d'une technique qui soutenait l'homme au lieu de le corriger.

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Apple MLX vs. NVIDIA : comment fonctionne l'inférence IA locale sur Mac

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IA locale sur Silicon avec Apple Mac

Lorsqu'on travaille aujourd'hui avec l'intelligence artificielle, on pense souvent en premier lieu à ChatGPT ou à d'autres services en ligne similaires. On tape une question, on attend quelques secondes - et on obtient une réponse, comme si un interlocuteur très instruit et patient était assis à l'autre bout du fil. Mais ce que l'on oublie facilement : Chaque saisie, chaque phrase, chaque mot est transmis par Internet à des serveurs étrangers. C'est là que le véritable travail est effectué - sur d'énormes ordinateurs que l'on ne voit jamais soi-même.

Un modèle linguistique local fonctionne en principe de la même manière - mais sans Internet. Le modèle se trouve sous forme de fichier sur l'ordinateur personnel, est chargé dans la mémoire vive au démarrage et répond aux questions directement sur l'appareil. La technique sous-jacente est la même : un réseau neuronal qui comprend la langue, génère des textes et reconnaît des modèles. Sauf que tout le calcul reste en interne. On pourrait dire : ChatGPT sans cloud.

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Intelligence artificielle : quels sont les emplois menacés et comment s'armer dès maintenant ?

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Quels emplois seront supprimés à l'avenir par l'IA

Peu de changements technologiques se sont insinués aussi rapidement dans notre quotidien que l'intelligence artificielle. Ce qui était hier encore considéré comme une technologie d'avenir visionnaire est aujourd'hui déjà une réalité - qu'il s'agisse de rédiger des textes, de programmer, de diagnostiquer, de traduire ou même de créer de la musique, de l'art ou des documents juridiques.

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MLX sur Apple Silicon comme IA locale comparée à Ollama & Co.

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L'IA locale sur Mac avec MLX

À une époque où les services d'IA centralisés tels que ChatGPT, Claude ou Gemini font la une des journaux, le besoin d'une contrepartie - une infrastructure d'IA locale et contrôlable par l'utilisateur - se fait de plus en plus sentir chez de nombreux utilisateurs professionnels. Une solution locale est souvent l'option la plus durable et la plus sûre, en particulier pour les processus créatifs, les données sensibles ou les flux de travail répétitifs.

Quiconque travaille avec un Mac - en particulier avec Apple Silicon (M1, M2, M3 ou M4) - trouve aujourd'hui des outils étonnamment performants pour exploiter ses propres modèles de voix directement sur l'appareil. Au centre de ces outils se trouve un nouveau composant largement inconnu : MLX, un framework d'apprentissage automatique développé par Apple, qui devrait jouer un rôle de plus en plus central dans l'écosystème d'IA de l'entreprise au cours des prochaines années.

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RAG avec Ollama et Qdrant comme moteur de recherche universel pour ses propres données

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Étendre l'IA locale aux bases de données avec RAG, Ollama et Qdrant

Dans un monde de l'information de plus en plus confus, il est de plus en plus important de rendre ses propres bases de données consultables de manière ciblée - non pas par une recherche classique en plein texte, mais par des réponses sémantiquement pertinentes. C'est précisément là qu'intervient le principe de la base de données RAG, c'est-à-dire une solution de recherche assistée par l'IA, qui se compose de deux éléments centraux :

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