Guides illustrés

Apprendre avec
des étapes visibles.

Chaque tutoriel commence par ce que vous allez obtenir, puis vous guide sans supposer que vous êtes à l’aise en informatique.

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Installer Ollama en local
Débutant • 10 min

Installer Ollama en local

À quoi ça sert ? Pour lancer un premier modèle de langage directement sur votre PC.

Afficher les étapes
  1. Allez sur le site officiel d’Ollama et installez le programme.
  2. Ouvrez un terminal et tapez la commande de vérification de version.
  3. Téléchargez un petit modèle pour commencer (par exemple un modèle de taille légère).
  4. Lancez le modèle avec la commande de chat.
  5. Posez une question simple pour vérifier que tout fonctionne.
Erreur fréquente : Erreur fréquente : choisir un modèle trop gros pour son PC dès le départ.
Utiliser LM Studio
Débutant • 15 min

Utiliser LM Studio

À quoi ça sert ? Pour utiliser un LLM local avec une interface graphique, sans trop toucher au terminal.

Afficher les étapes
  1. Installez LM Studio.
  2. Ouvrez son catalogue de modèles.
  3. Filtrez selon la mémoire disponible sur votre machine.
  4. Téléchargez de préférence une version Q4 ou Q5 pour débuter.
  5. Chargez le modèle puis testez une première question.
Erreur fréquente : Si le chargement échoue, prenez un modèle plus petit ou baissez le contexte.
Relier Open WebUI à Ollama
Intermédiaire • 20–40 min

Relier Open WebUI à Ollama

À quoi ça sert ? Pour obtenir une interface web plus agréable au-dessus d’Ollama.

Afficher les étapes
  1. Vérifiez qu’Ollama répond localement.
  2. Installez Open WebUI avec la méthode recommandée pour votre système.
  3. Renseignez l’adresse du service Ollama.
  4. Ajoutez un ou plusieurs modèles dans l’interface.
  5. Testez un chat simple et l’import de fichiers si disponible.
Erreur fréquente : Le problème le plus fréquent est une mauvaise adresse réseau entre Open WebUI et Ollama.
Installer ComfyUI (NVIDIA)
Débutant+ • 20–40 min

Installer ComfyUI (NVIDIA)

À quoi ça sert ? Pour générer des images en local avec un outil puissant et très flexible.

Afficher les étapes
  1. Téléchargez la version portable officielle.
  2. Extrayez-la dans un dossier simple.
  3. Lancez la version NVIDIA.
  4. Mettez à jour ComfyUI si nécessaire.
  5. Ajoutez un premier modèle et ouvrez un workflow de base.
Erreur fréquente : Sur les RTX récentes, une version trop ancienne de ComfyUI ou PyTorch peut poser problème.
Comprendre Q4, Q5 et Q8
Débutant • 10 min

Comprendre Q4, Q5 et Q8

À quoi ça sert ? Pour choisir une quantification adaptée à votre mémoire.

Afficher les étapes
  1. Retenez que Q4 prend moins de place.
  2. Q5 est souvent un bon compromis.
  3. Q8 est plus lourd mais se rapproche davantage de l’original.
  4. Choisissez selon votre VRAM et votre patience.
  5. Testez vous-même la vitesse et la qualité.
Erreur fréquente : Plus lourd ne veut pas toujours dire meilleur pour votre usage réel.
Lancer son premier LLM local
Débutant • 15 min

Lancer son premier LLM local

À quoi ça sert ? Pour comprendre le minimum nécessaire avant d’aller plus loin.

Afficher les étapes
  1. Choisissez un outil simple.
  2. Prenez un petit modèle instruct.
  3. Commencez avec un contexte raisonnable.
  4. Testez résumé, français et logique simple.
  5. Observez RAM, VRAM et vitesse.
Erreur fréquente : Un très grand contexte peut consommer beaucoup de mémoire et ralentir fortement.
Créer sa première image locale
Débutant+ • 30 min

Créer sa première image locale

À quoi ça sert ? Pour passer de la théorie à la pratique en génération d’images locale.

Afficher les étapes
  1. Installez une interface image locale.
  2. Choisissez un modèle adapté à votre VRAM.
  3. Chargez un workflow très simple.
  4. Écrivez un prompt court et clair.
  5. Augmentez résolution et étapes progressivement.
Erreur fréquente : Une résolution trop élevée provoque souvent une erreur de mémoire.
Maîtriser LoRA et ControlNet
Intermédiaire • 25 min

Maîtriser LoRA et ControlNet

À quoi ça sert ? Pour mieux contrôler le style et la composition de vos images.

Afficher les étapes
  1. Retenez qu’un LoRA spécialise un style ou un sujet.
  2. ControlNet guide la composition à partir d’une image ou structure.
  3. Ajoutez un seul contrôle à la fois.
  4. Testez une faible intensité.
  5. Augmentez progressivement si le rendu vous plaît.
Erreur fréquente : Trop de LoRA ou trop de contrôles peuvent casser la cohérence.
Transcription locale
Débutant • 20 min

Transcription locale

À quoi ça sert ? Pour convertir un fichier audio en texte sur votre machine.

Afficher les étapes
  1. Choisissez un outil basé sur Whisper.
  2. Importez un fichier audio clair.
  3. Définissez la langue ou laissez la détection automatique.
  4. Lancez la transcription.
  5. Relisez les noms propres et les chiffres.
Erreur fréquente : Le bruit, les voix qui se chevauchent et certains accents augmentent les erreurs.
Bonnes pratiques de sécurité
Tous niveaux • 10 min

Bonnes pratiques de sécurité

À quoi ça sert ? Pour éviter les mauvaises surprises quand on télécharge des modèles et extensions.

Afficher les étapes
  1. Téléchargez depuis des sources reconnues.
  2. Préférez des formats sûrs quand ils existent.
  3. Évitez d’exécuter des scripts inconnus.
  4. Gardez pilotes, Python et outils à jour.
  5. Sauvegardez vos workflows importants.
Erreur fréquente : Un plugin communautaire reste du contenu tiers : vérifiez toujours sa provenance.
Découvrir le RAG
Intermédiaire • 20 min

Découvrir le RAG

À quoi ça sert ? Pour relier vos documents à une IA et obtenir des réponses plus ancrées.

Afficher les étapes
  1. Choisissez des documents utiles.
  2. Découpez-les en morceaux indexables.
  3. Créez les embeddings.
  4. Posez une question naturelle.
  5. Vérifiez les extraits retrouvés et la réponse finale.
Erreur fréquente : Un mauvais découpage des documents réduit souvent la qualité du résultat.
Choisir sa RTX pour l’IA locale
Tous niveaux • 15 min

Choisir sa RTX pour l’IA locale

À quoi ça sert ? Pour savoir rapidement ce que permettent 8, 12, 16, 24 ou 32 Go de VRAM.

Afficher les étapes
  1. Regardez d’abord la VRAM.
  2. Pensez aussi à la RAM système.
  3. Tenez compte de la quantification pour les LLM.
  4. Tenez compte des résolutions pour l’image et la vidéo.
  5. Comparez toujours avant achat.
Erreur fréquente : Ne regardez pas seulement le nom marketing de la carte : la VRAM est souvent décisive.
Utiliser une API OpenAI
Débutant+ • 20 min

Utiliser une API OpenAI

À quoi ça sert ? Pour envoyer un prompt depuis une application vers un modèle.

Afficher les étapes
  1. Créez une clé API.
  2. Choisissez un SDK adapté.
  3. Préparez un message simple.
  4. Envoyez la requête.
  5. Lisez la réponse puis surveillez vos coûts.
Erreur fréquente : La clé API ne doit pas être exposée côté public sans précaution.
Comparer cloud et local
Tous niveaux • 10 min

Comparer cloud et local

À quoi ça sert ? Pour choisir entre simplicité immédiate et contrôle local.

Afficher les étapes
  1. Regardez votre besoin principal.
  2. Comparez coût mensuel et investissement matériel.
  3. Pensez à la confidentialité.
  4. Regardez la puissance disponible sur votre PC.
  5. Choisissez selon votre usage réel, pas selon la mode.
Erreur fréquente : Il n’existe pas de solution universelle : cloud et local peuvent être complémentaires.
Créer un agent IA simple
Intermédiaire • 25 min

Créer un agent IA simple

À quoi ça sert ? Pour comprendre qu’un agent, ce n’est pas juste un chat.

Afficher les étapes
  1. Définissez le rôle de l’agent.
  2. Ajoutez seulement les outils utiles.
  3. Laissez-le planifier les étapes.
  4. Exécutez une petite action test.
  5. Vérifiez toujours le résultat.
Erreur fréquente : Commencer avec trop d’outils rend souvent l’agent plus fragile, pas plus intelligent.
Générer une vidéo locale
Intermédiaire • 30 min

Générer une vidéo locale

À quoi ça sert ? Pour découvrir les bases des workflows vidéo IA en local.

Afficher les étapes
  1. Choisissez un modèle vidéo adapté.
  2. Vérifiez la VRAM disponible.
  3. Réglez résolution et nombre de frames.
  4. Testez une courte vidéo d’abord.
  5. Exportez le résultat si tout est bon.
Erreur fréquente : Les temps de calcul vidéo peuvent être longs, même sur une bonne machine.
Prompting ou fine-tuning ?
Intermédiaire • 15 min

Prompting ou fine-tuning ?

À quoi ça sert ? Pour savoir si vous devez mieux guider votre IA ou vraiment la réentraîner.

Afficher les étapes
  1. Commencez par le prompting.
  2. Ajoutez du contexte et des exemples.
  3. Pensez au RAG si vous avez des documents.
  4. Réservez le fine-tuning aux besoins stables et spécialisés.
  5. Préparez toujours des données propres si vous allez plus loin.
Erreur fréquente : On surestime souvent le fine-tuning alors qu’un bon prompt + bon contexte suffit déjà.

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