IA en locale

Qu'est ce qu'une IA dîtes en locale ?

Une IA en locale est une intelligence artificielle qui fonctionne directement sur un appareil local, comme un ordinateur, un smartphone ou un serveur, plutôt que de dépendre d'une connexion à un serveur distant ou à un service cloud.

DEFINITION

Une IA en locale exécute ses algorithmes et traite les données directement sur l'appareil de l'utilisateur. Cela signifie que toute les opérations, y compris l'entraînement et l'inférence, se font localement sans nécessiter de transfert de données vers des serveurs externes.

CARACTERISTIQUE

• Confidentialité : Les données restent sur l’appareil de l’utilisateur, ce qui réduit les risques de fuite de données et améliore la confidentialité2.

• Autonomie : Fonctionne sans connexion Internet, ce qui est utile dans des environnements où l’accès au réseau est limité ou inexistant2.

• Latence Réduite : Les réponses sont plus rapides car il n’y a pas de délai lié à la transmission des données vers et depuis un serveur distant2.

Applications

Les IA en locale sont utilisées dans divers domaines, notamment :

• Assistants vocaux : Comme SIRI ou GOOGLE sur les smartphones.

• Reconnaissance d’image : Applications de caméra qui identifient des objets ou des visages sans envoyer les images à un serveur.

• Traduction : Applications de traduction qui fonctionnent sans connexion Internet.

• Jeux Vidéo : IA pour les personnages factices (PNJ) qui fonctionne directement sur la console ou le PC.

Avantages

• Sécurité : Moins de risques de piratage ou de fuite de données.

• Performance : Réduction de la latence et amélioration de la réactivité.

• Indépendance : Fonctionne même sans connexion Internet.

• les IA en locale peuvent être téléchargées et installées directement sur des ordinateurs ou des smartphones, comme des logiciels.

Limitations

• Ressources : Nécessite des appareils avec des capacités de calcul suffisantes, ce qui peut être un défi pour les appareils plus anciens ou moins puissants.

• Mises à Jour : Les mises à jour et les améliorations peuvent être plus difficiles à déployer par rapport aux solutions cloud.

Exemples

• Ollama : Un outil permettant d’installer et d’utiliser des modèles d’IA en local sur Windows, Linux et Mac.

• LM Studio : Un logiciel gratuit pour exécuter des modèles de langage en local sur des systèmes Windows, macOS et Linux1.

Les IA en locale sont-elles toutes des SLM ? (Small Language Models)

Non les IA en locale ne sont pas nécessairement des Small Language Models (SLM). Voici quelques points clés pour clarifier cette distinction :

IA en locale vs SLM

• IA en Locale : Cela fait référence à toute intelligence artificielle qui fonctionne directement sur un appareil local, qu’il s’agisse de modèles de langage, de modèles de vision par ordinateur, ou d’autres types d’algorithmes d’IA.

• SLM : Un SLM est spécifiquement un modèle de langage de petite taille, conçu pour traiter et générer du langage naturel avec des ressources limitées.

Exemples

• IA en Locale Non-SLM : Un modèle de vision par ordinateur qui identifie des objets dans des images sur un smartphone fonctionne en local mais n’est pas un SLM.

• SLM en Locale : Un modèle de langage comme DistilBERT ou TinyBERT utilisé pour la complétion de texte sur un appareil mobile est un exemple de SLM fonctionnant en local.

  Applications Diverses

• IA en Locale : Peut inclure des modèles de reconnaissance faciale, des systèmes de recommandation, des algorithmes de traitement d’image, etc… Qui nécessitent donc beaucoup de puissance de calcul

• SLM : Principalement utilisé pour des tâches liées au langage comme la traduction, la génération de texte, et la reconnaissance vocale. Nécessitant donc peu de puissance de calcul.

Conclusion

Les IA en locale peuvent inclure une variété de modèles et d’algorithmes, pas seulement des SLM.

Les SLM sont une sous-catégorie spécifique des IA en locale, axée sur le traitement du langage

naturel avec des ressources limitées.