[{"data":1,"prerenderedAt":275},["ShallowReactive",2],{"docs-fr-/fr/docs/service/ai/local":3},{"id":4,"title":5,"body":6,"description":267,"extension":268,"meta":269,"navigation":270,"path":271,"seo":272,"stem":273,"__hash__":274},"docs_fr/fr/docs/service/ai/local.md","Services d’IA (locaux)",{"type":7,"value":8,"toc":256},"minimark",[9,13,17,24,29,32,37,40,44,47,51,54,58,62,65,68,72,75,79,137,140,143,151,154,161,166,169,172,175,178,184,189,192,195,198,201,207,212,216,219,241],[10,11,5],"h1",{"id":12},"services-dia-locaux",[14,15,16],"p",{},"Doco Translate peut se connecter aux environnements d'exécution de modèles d'IA locaux tels que Ollama, LM Studio et oMLX pour la traduction.",[14,18,19],{},[20,21],"img",{"alt":22,"src":23},"Services locaux de traduction d’IA","/images/docs/local-ai-services.webp",[25,26,28],"h2",{"id":27},"avantages-des-modèles-locaux","Avantages des modèles locaux",[14,30,31],{},"L'utilisation de modèles locaux est l'approche que Doco Translate recommande le plus fortement car elle offre plusieurs avantages importants.",[33,34,36],"h4",{"id":35},"qualité-de-traduction","Qualité de traduction",[14,38,39],{},"Les grands modèles de langage excellent dans les tâches en langage naturel, en particulier la traduction. Ils offrent généralement une meilleure qualité de traduction que les moteurs de traduction automatique conventionnels.",[33,41,43],{"id":42},"confidentialité","Confidentialité",[14,45,46],{},"chargés via un runtime local conservent vos données sur votre appareil. Rien n'est envoyé à un prestataire tiers, garantissant ainsi que le traitement des documents reste privé.",[33,48,50],{"id":49},"coût","Coût",[14,52,53],{},"Contrairement aux API d'IA cloud, les modèles locaux ne facturent pas les jetons et n'ont pas de frais d'utilisation supplémentaires.",[25,55,57],{"id":56},"limites-des-modèles-locaux","Limites des modèles locaux",[33,59,61],{"id":60},"taille-des-modèles","Taille des modèles",[14,63,64],{},"Local sont généralement open source et les modèles qui fonctionnent bien sur du matériel grand public ont souvent un nombre de paramètres relativement faible, tels que 4B, 9B, 35B-A3B ou 27B. Leurs capacités générales peuvent donc être plus faibles que celles des grands modèles cloud.",[14,66,67],{},"Cependant, la traduction ne nécessite pas une très longue chaîne de raisonnement ni le modèle de raisonnement le plus solide possible. Les modèles locaux plus petits sont capables de produire de bonnes traductions, ce qui en fait un choix très rentable.",[33,69,71],{"id":70},"vitesse-dinférence","Vitesse d'inférence",[14,73,74],{},"La vitesse d'inférence locale dépend de votre matériel et de la taille du modèle. 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Vous pourrez ensuite le connecter à Doco Translate en un clic.",[14,179,180,181,160],{},"Le point de terminaison par défaut de LM Studio est ",[147,182,183],{},"http://localhost:1234",[14,185,186],{},[20,187],{"alt":121,"src":188},"/images/docs/lm-studio-settings.webp",[25,190,133],{"id":191},"omlx",[14,193,194],{},"oMLX est un runtime de modèle local optimisé pour le silicium Apple et fournit une inférence très rapide.",[14,196,197],{},"Installez oMLX depuis son site officiel, ouvrez la console oMLX et téléchargez un modèle.",[14,199,200],{},"oMLX démarre automatiquement son service local. Une fois le modèle téléchargé et réussi un test, connectez-le à Doco Translate en un seul clic.",[14,202,203,204,160],{},"Le point de terminaison oMLX par défaut est ",[147,205,206],{},"http://localhost:8000",[14,208,209],{},[20,210],{"alt":133,"src":211},"/images/docs/omlx-settings.webp",[25,213,215],{"id":214},"rmodèles-recommandés","RModèles recommandés",[14,217,218],{},"Doco Translate recommande les modèles suivants pour la traduction :",[220,221,222,226,229,232,235,238],"ul",{},[223,224,225],"li",{},"Hy-MT2-1.8B : très rapide, utilisation minimale de la mémoire et optimisé spécifiquement pour la traduction",[223,227,228],{},"Qwen3.5:9B : rapide avec une utilisation de mémoire relativement faible",[223,230,231],{},"Qwen3.6:35B-A3B : capacités fortes et performances rapides, avec une utilisation de mémoire plus élevée",[223,233,234],{},"Gemma4:12B : un choix équilibré en termes de qualité, de vitesse et d'utilisation de la mémoire",[223,236,237],{},"Qwen3.6:27B : les capacités les plus puissantes, mais plus lentes et gourmandes en mémoire",[223,239,240],{},"Qwen3.5:4B : rapide avec une faible utilisation de la mémoire, mais légèrement moins stable",[14,242,243,244,247,248,251,252,255],{},"Pour la plupart des charges de travail, utilisez ",[147,245,246],{},"Hy-MT2-1.8B"," ou ",[147,249,250],{},"Qwen3.5:9B"," comme modèle principal. 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