🧪 IA LAB - Laboratoire de tests IA
Banc d'essai indépendant de modèles d'IA open source en conditions réelles.
À propos
IA LAB documente des sessions de tests structurées sur des modèles de langage open source déployés localement via Ollama, AnythingLLM et GPT4All. Chaque test suit un protocole RAG en trois niveaux de préparation documentaire (N0, N1, N2) sur des corpus réels représentatifs des cas d'usage les plus pertinents. Les tests sont conduits sur du matériel grand public accessible, représentatif de ce que l'on trouve dans les PME, associations, institutions.
Dernière mise à jour du contenu le 04 juin 2026. Ajout du premier test RAG via url.
Le contexte
Aujourd'hui, lorsque l'on parle d'intelligence artificielle, on pense spontanément à des outils comme ChatGPT, Microsoft Copilot ou Google Gemini. Ces solutions sont puissantes, accessibles et souvent impressionnantes. Mais elles reposent sur un modèle bien spécifique : vos données sont envoyées vers des serveurs externes, et échappent à votre contrôle.
Pour certains usages, cela peut suffire. Mais dès que l'on parle de données sensibles, cela devient un véritable enjeu : documents internes, données clients, informations sensibles, documents juridiques, documents financiers.
Une autre approche : l'IA locale open source
Il existe une alternative : des modèles open source exécutés directement sur votre machine ou sur un serveur local. Les données restent chez vous. Aucun envoi vers des serveurs externes. Contrôle total sur les documents utilisés.
| Confidentialité | Les documents ne quittent jamais votre environnement : point crucial pour les entreprises, associations et administrations. |
|---|---|
| Souveraineté | Aucune dépendance envers un fournisseur externe. Vous gardez le contrôle sur vos outils, vos données et vos usages. |
| Coûts maîtrisés | Pas d'abonnement par utilisateur, utilisation illimitée. L'investissement porte sur le matériel, souvent déjà disponible. |
| Flexibilité totale | Vous choisissez les modèles, les données, les usages et les évolutions, sans contrainte imposée de l'extérieur. |
Pourquoi ce projet existe
Entre les promesses de l'IA et la réalité du terrain, il y a souvent un décalage. Ce laboratoire a pour objectif d'y répondre honnêtement, sans marketing, avec des tests sur des machines classiques, des documents imparfaits et des besoins concrets.
La question centrale
Que peut-on réellement faire avec de l'IA locale open source, dans des conditions réalistes ?
Sur des machines classiques, avec des documents imparfaits et des besoins concrets.
Périmètre des tests
Le laboratoire couvre trois axes de tests complémentaires :
RAG documentaire (Retrieval-Augmented Generation)
Tests sur corpus réels : pédagogiques, techniques, administratifs, avec le protocole N0/N1/N2 et six questions standardisées. Objectif : mesurer la capacité des modèles à exploiter des documents locaux de manière fiable.
Automatisation de workflows (N8N)
Tests d'agents locaux sur des tâches concrètes : surveillance et classification d'emails, génération de brouillons de réponses, traitement de données. Objectif : évaluer la faisabilité d'une automatisation légère sur infrastructure locale sans recours au cloud.
Évaluation sur questions ouvertes (LMSYS)
Tests sur une sélection de questions issues du benchmark LMSYS, couvrant le raisonnement, la synthèse et la gestion de l'ambiguïté. Objectif : situer les modèles locaux par rapport aux standards internationaux d'évaluation.
ia-opensource.be - Comptoir Open Source ASBL