AI

Immich est une solution révolutionnaire, open source et auto-hébergée pour la gestion de vos photos et vidéos, vous donnant un contrôle complet sur vos souvenirs. Avec des fonctionnalités rivales de celles de Google Photos, notamment la reconnaissance faciale alimentée par l’intelligence artificielle, la recherche intelligente et le sauvegarde automatique depuis les appareils mobiles, tout en maintenant vos données privées et sécurisées sur votre propre serveur.

J’ai découvert des tests de performance intéressants sur l’exécution du modèle GPT-OSS 120b avec Ollama sur trois plateformes différentes : NVIDIA DGX Spark, Mac Studio, et RTX 4080. Le modèle GPT-OSS 120b de la bibliothèque Ollama pèse 65 Go, ce qui signifie qu’il ne peut pas s’exécuter dans les 16 Go de VRAM d’un RTX 4080 (ou sur le plus récent RTX 5080).

Le protocole de contexte du modèle (MCP) révolutionne la manière dont les assistants IA interagissent avec des sources de données externes et des outils. Dans ce guide, nous explorerons comment construire des serveurs MCP en Python, avec des exemples axés sur les capacités de recherche web et de scraping.

Docker Model Runner (DMR) est la solution officielle de Docker pour exécuter des modèles d’IA localement, introduite en avril 2025. Cette fiche pratique fournit un référentiel rapide pour toutes les commandes essentielles, les configurations et les bonnes pratiques.

Exécuter des grands modèles de langage (LLMs) localement a de plus en plus de popularité pour la confidentialité, le contrôle des coûts et les capacités hors ligne. Le paysage s’est considérablement transformé en avril 2025 lorsque Docker a introduit Docker Model Runner (DMR), sa solution officielle pour le déploiement de modèles d’IA.

L’avenir de l’IA ne réside pas seulement dans des modèles plus intelligents, mais dans des siliciums plus intelligents.
L’équipement matériel spécialisé pour l’inférence des LLM entraîne une révolution similaire à celle du passage du minage de Bitcoin aux ASICs.

NVIDIA DGX Spark est bien réel, en vente depuis le 15 octobre 2025, et destiné aux développeurs CUDA ayant besoin de travailler localement avec des LLM grâce à une pile IA NVIDIA intégrée. Le prix de détail US est de 3 999 $ ; les prix de détail au Royaume-Uni/Allemagne/Japon sont plus élevés en raison de la TVA et des canaux de distribution. Les prix publics en AUD/KRW ne sont pas encore largement affichés.

Ce guide fournit un aperçu complet des SDK Go pour Ollama disponibles et compare leurs ensembles de fonctionnalités.

Voici une comparaison entre Qwen3:30b et GPT-OSS:20b
axée sur le suivi des instructions et les performances, les spécifications et la vitesse.

Les modèles GPT-OSS d’Ollama présentent régulièrement des problèmes pour gérer les sorties structurées, surtout lorsqu’ils sont utilisés avec des cadres comme LangChain, OpenAI SDK, vllm et d’autres.

Les grands modèles de langage (LLMs) sont puissants, mais en production, nous souhaitons rarement des paragraphes libres. Au contraire, nous voulons des données prévisibles : des attributs, des faits ou des objets structurés que vous pouvez alimenter dans une application. C’est la sortie structurée des LLM.

Ici, je compare la quantité de VRAM allouée par la nouvelle version d’Ollama au modèle par rapport à la version précédente d’Ollama. La nouvelle version est pire.

Ollama est rapidement devenu l’un des outils les plus populaires pour exécuter des LLM localement. Son interface CLI simple et sa gestion des modèles optimisée l’ont rendu l’option de prédilection pour les développeurs souhaitant travailler avec des modèles d’IA en dehors du cloud.

Localement hébergé, Ollama permet d’exécuter des modèles de langage sur votre propre machine, mais son utilisation via la ligne de commande n’est pas très conviviale.
Voici plusieurs projets open source qui proposent des interfaces du style ChatGPT qui se connectent à un Ollama local.

La lettre The Pragmatic Engineer publiée il y a quelques jours présente des statistiques d’une enquête sur la popularité des langages de programmation, des IDE et des outils d’IA ainsi que d’autres données pour la mi-2025.

Nvidia s’apprête à publier NVIDIA DGX Spark - un petit supercalculateur IA basé sur l’architecture Blackwell, doté de plus de 128 Go de mémoire unifiée et d’une performance IA de 1 PFLOPS. Un appareil idéal pour exécuter des LLM.