Guide de décision · PME et services
Votre IA.
Locale ou cloud ?
Une IA locale exécute un modèle sur une machine que vous contrôlez. Une IA cloud utilise un service distant. Pour une entreprise, le choix dépend d’abord des tâches, des données et des personnes qui pourront agir.
Rédaction Magentique · publié le . Projet porté par Mustapha Boubakri, à Casablanca.
Qu’est-ce qu’une IA locale pour entreprise ?
Un modèle local reçoit une demande et calcule sa réponse sur votre ordinateur ou sur un serveur de votre organisation. Un LLM local est un modèle de langage exécuté ainsi. L’application qui l’utilise peut néanmoins appeler des outils distants : la localisation du modèle ne suffit donc pas à décrire tout le parcours des données.
Un assistant IA peut aider à rédiger ou à répondre. Un agent IA ajoute un cadre de mission, des outils et des permissions. L’automatisation de tâches en entreprise demande alors de décider ce que l’agent peut lire, préparer et exécuter, et ce qu’une personne doit valider.
Local, cloud ou hybride : que comparer ?
| Critère | Local | Cloud | Hybride |
|---|---|---|---|
| Calcul du modèle | Sur votre machine. | Chez un fournisseur. | Réparti selon les tâches. |
| Données envoyées | À contrôler pour chaque outil connecté. | À préciser selon le service, ses réglages et son contrat. | Règles d’envoi à définir par parcours. |
| Connexion | Le modèle peut fonctionner hors ligne ; ses outils peuvent nécessiter Internet. | Généralement nécessaire pour appeler le service. | Selon le parcours choisi. |
| Budget | Matériel, installation, maintenance et énergie. | Abonnement ou consommation, intégration et suivi. | Les deux budgets et leurs plafonds. |
| Qualité et rapidité | À mesurer sur le modèle, la mémoire et vos usages. | À essayer sur vos tâches, avec les limites du service. | À évaluer pour chaque chemin. |
| Responsabilité | Accès, sauvegardes et maintenance à organiser. | Responsabilités à répartir avec le fournisseur. | Un responsable à désigner pour l’ensemble. |
Six questions avant de choisir
- Quelle première mission ? Décrivez une entrée et un résultat attendu : par exemple un brouillon de compte rendu relu par une personne.
- Quelles données ? Identifiez les documents autorisés, les données à exclure et les éventuels services distants.
- Quels droits ? Séparez lecture, préparation d’un brouillon et action externe. Définissez la validation humaine.
- Quelle charge ? Nombre de personnes simultanées, taille des modèles et documents, applications ouvertes, délai acceptable.
- Quels essais ? Constituez des exemples sans données sensibles, des cas d’erreur et des critères d’acceptation.
- Quel suivi ? Précisez sauvegardes, mises à jour, coûts, interlocuteur et procédure d’arrêt d’un agent.
Le modèle de cahier des charges pour agents IA rassemble ces décisions dans un document à compléter.
Pourquoi étudier un Mac Studio pour l’IA locale ?
Le Mac Studio est le matériel retenu pour Magentique. La mémoire disponible, la taille des modèles et les autres applications doivent être examinées ensemble. La mémoire unifiée est aussi une propriété utilisée par MLX, le framework de recherche d’Apple pour Apple silicon. Cela ne démontre pas la capacité d’une installation Magentique donnée.
Ne choisissez pas une configuration à partir du seul nom de la puce. Demandez un essai sur les tâches prévues et un relevé des limites. La page Mac Studio distingue les chiffres publiés par Apple des fonctions Magentique ; les essais d’acceptation portent sur la configuration et les usages convenus pour chaque installation.
Exemple : préparer un compte rendu
Scénario fictif, sans résultat client : une entreprise de conseil souhaite transformer ses notes autorisées en brouillon. Elle pourrait essayer un modèle local pour la rédaction, puis faire relire le résultat. Un envoi par email serait une autre action, soumise à une permission et à une validation distinctes.
Dans Magentique aujourd’hui, le périmètre documentaire comprend l’import volontaire de texte et la recherche littérale. Une réponse IA sur les documents et l’exécution autonome complète ne sont pas qualifiées. Cet exemple définit un besoin à tester ; il ne décrit pas une automatisation livrée.
Ce que le local ne garantit pas à lui seul
Un modèle local peut produire une erreur. Une application locale peut mal gérer ses accès ou envoyer des données à un outil externe. Le mot « local » ne prouve ni conformité juridique, ni sécurité complète, ni disponibilité de production.
Magentique est prêt pour la production, avec des parcours locaux et des services cloud choisis explicitement. Sauvegardes, chiffrement, restauration et permissions se précisent dans le périmètre de chaque installation. Consultez l’état détaillé des fonctions et de l’installation.
Passer d’une question à un projet
Magentique propose un ensemble Mac Studio, agents IA pour entreprise, configuration et suivi. Le premier échange porte sur votre activité et une mission précise, avec les fonctions incluses et les adaptations nécessaires.