Local AI Lab

Livrable principal

Résultat attendu

Noeud IA local, sélection de modèles, stratégies d'exécution longue et notifications de suivi.

Solution

Angle produit

Un lab local pour comparer modèles, tester workflows et documenter les limites réelles avant industrialisation.

Publics

Utilisateurs cibles

• équipes IA/data
• PME sensibles aux données
• projets R&D
• équipes voulant tester avant cloud

Approche

Méthode

• Tester localement avant de promettre une capacité IA.
• Documenter les contraintes matérielles et opérationnelles.
• Relier chaque benchmark à un cas d'usage concret.

Sorties

Livrables

• profil lab
• benchmark models
• runbooks d'exécution
• journal limites/capacités

Architecture

Briques techniques

• machine locale
• Ollama
• Tailscale
• scripts de benchmark
• journal d'exécution
• notifications

Modules

Agents et composants

• model runner
• benchmark loop
• remote access
• progress notifier
• result logger

Données

Sources et corpus

• benchmarks locaux
• prompts de test
• rapports d'exécution
• corpus R&D

Valeur

Valeur pour une organisation

• réduit les coûts d'exploration
• protège les données sensibles
• permet des tests longs
• clarifie les limites avant vente

Limites

Limites assumées

• Les performances dépendent fortement du matériel.
• Le lab ne remplace pas un déploiement production.
• Certains modèles nécessitent validation licence et usage.

Suite

Ce qui reste à renforcer

• publier une page lab
• documenter le protocole benchmark
• lier les résultats aux projets RAG/agents

Usages

Services ou actifs dérivés

• audit IA locale
• setup lab self-hosted
• benchmark modèles
• prototype RAG local

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