KV Cache : le nouveau champ de bataille pour faire tourner des LLM chez soi
Le KV cache est devenu le facteur limitant n°1 de l’inférence locale de LLM : il dévore la mémoire vive et croît avec la longueur du contexte, plafonnant la taille des modèles exécutables sur du matériel grand public. Cet article de fond explore les avancées récentes qui rebattent les cartes — la co
Vieux laptop ou Raspberry Pi : le meilleur serveur LLM local à petit budget en 2026
Comparer l’utilisation d’un vieux laptop récupéré vs un Raspberry Pi (modèle 5 ou plus récent) comme serveur LLM local. Analyser les performances, la consommation électrique, la facilité de mise en place, les coûts cachés, et les cas d’usage. S’appuyer sur les retours d’expérience récents (articles
FreeToken : la fin du GPU à 3000 € pour faire tourner les MoE de pointe ?
Décryptage en profondeur de FreeToken, la technique de co-exécution dynamique qui promet d’inférer des modèles MoE de frontière sur du matériel grand public. L’article expliquera le principe technique (répartition intelligente des tokens entre CPU et GPU), le comparera aux approches existantes (quan
Open-weights vs open-source : ce que « ouvert » veut vraiment dire en 2026
Dossier de fond sur la distinction cruciale entre modèles open-weights (Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral…) et véritablement open-source (OLMo, Pythia, etc.), devenue un enjeu majeur en 2026 avec l’application de l’EU AI Act et la multiplication des annonces « open » trompeuses. L’article dissèque les
LLM open source en local pour les PME : le dossier technique complet 2026
Alors que les guides grand public se multiplient, les PME manquent encore d’une vision technique claire pour déployer des LLM open source en interne. Ce dossier de fond explore l’ensemble de la chaîne : choix du matériel (CPU/GPU, mémoire unifiée), logiciels d’exécution (Ollama, llama.cpp, vLLM), st
Ollama en 2026 : le couteau suisse de l’IA locale, ou simple tremplin vers des outils plus pointus ?
Ollama s’est imposé comme la porte d’entrée incontournable pour faire tourner des LLM en local, mais son succès soulève des questions : est-il devenu un standard de fait ou un simple tremplin ? Ce dossier explore en profondeur l’écosystème Ollama en 2026 — son architecture, sa facilité d’utilisation
Mini PC à mémoire unifiée : la nouvelle voie royale pour faire tourner des LLM chez soi
Panorama de l’émergence des mini PC à mémoire unifiée (AMD Strix Halo, Ryzen AI Halo, Gorgon Halo) comme alternative crédible aux configurations GPU pour l’inférence locale de LLM. L’article explore comment ces machines de 1 500 à 4 000 $ font tourner des modèles de 120B paramètres sans cloud, compa
WSL 3 : le passthrough GPU/NPU qui rend l’IA locale enfin viable sur Windows
Décryptage de la sortie de WSL 3 à la Build 2026, qui apporte un passthrough GPU et NPU quasi natif pour l’IA locale sur Windows. Ce changement pourrait démocratiser l’exécution de LLM open source chez soi en éliminant le besoin de dual-boot Linux. L’article explorera les implications techniques (pe
IA locale sous haute protection : le grand dossier sécurité des LLM en 2026
Alors que tout le monde vante les mérites de la souveraineté numérique avec Ollama et les modèles locaux, la question de la sécurité de ces setups est trop souvent reléguée au second plan. Ce dossier de fond explore le paradoxe de la privacy locale : si vos données ne quittent plus votre machine, êt
Le RL post-training change la donne : comment l’open source réinvente son infrastructure (et ce que ça change pour votre setup local)
Le RL post-training (apprentissage par renforcement) s’impose comme l’étape clé pour les LLM open source, et il bouleverse l’infrastructure logicielle : le Ray Summit 2026 montre une convergence forcée des outils (vLLM, Ray, frameworks de scaling) vers des pipelines capables d’entraîner et de servir