Lo hizo! Acaba de desbloquear la mejor IA GRATIS y SIN Límites (ollama) 💣

00:00:00 Quand tous les chemins mènent au même choix, la véritable liberté n'existe plus. Tandis que

00:00:06 des entreprises comme Google accroissent la dépendance à leurs outils grâce à

00:00:10 des écosystèmes d'IA pratiques mais de plus en plus coûteux,

00:00:14 Olma emprunte discrètement une voie différente. Celle-ci consiste à exécuter

00:00:20 des fonctions et des modèles d'intelligence artificielle avancés de manière ouverte, privée et sans limites.

00:00:29 Pour découvrir ses capacités, nous explorerons ses possibilités à travers cinq

00:00:32 cas d'usage : l'utilisation d'une IA gratuite et privée, l'accès à des agents premium comme Codex ou Clot Code,

00:00:40 l'utilisation gratuite d'agents avancés, l'automatisation de tout processus et même leur exécution dans le cloud,

00:00:46 entre autres. Mieux encore, tout cela se fait en quelques

00:00:51 clics et gratuitement. Tentant, n'est-ce pas ? Voyons comment.

00:01:02 Olma a vu le jour il y a seulement trois ans en réponse au problème de la dépendance. Sa philosophie vise non seulement

00:01:07 à faciliter l'utilisation de l'IA gratuite, mais aussi à garantir le contrôle et la confidentialité propres aux modèles open source

00:01:13 . Pour découvrir ses capacités, explorons Olama, la plateforme

00:01:18 dont le lien figure dans la description ci-dessous. Une fois connecté,

00:01:22 nous verrons comment elle offre l'une des manières les plus simples de développer

00:01:27 avec des modèles open source. Pour cela, commençons par l'installer.

00:01:31 Vous pouvez le faire directement en saisissant cette commande dans votre terminal, ou bien

00:01:35 cliquer sur le bouton de téléchargement ou sur « lama ». Une fois installé,

00:01:40 notez qu'il est disponible pour trois systèmes d'exploitation : macOS,

00:01:44 Linux et Windows. Après l'installation et l'ouverture

00:01:50 , vous trouverez une interface très similaire à celle de Chat GPT, à la différence qu'elle

00:01:55 est sans restriction, vous permettant d'utiliser n'importe quel modèle d'intelligence artificielle. Notez

00:02:00 qu'en bas à droite, vous trouverez une série de modèles avec une

00:02:05 icône de nuage. Cela indique que, bien qu'il s'agisse de modèles basés sur le cloud, vous pouvez les exécuter sur

00:02:10 leurs serveurs, ce qui vous permet d'utiliser les modèles les plus puissants sans avoir besoin d'un

00:02:14 ordinateur haut de gamme. Cependant, de nos jours, il existe tellement de modèles disponibles qu'ils peuvent

00:02:19 être exécutés sur n'importe quel type d'ordinateur. Pour cela, il vous suffit

00:02:23 de cliquer sur le bouton de téléchargement de l'un des modèles listés

00:02:28 ici. Cependant, la meilleure façon de télécharger des modèles open source compatibles avec votre

00:02:33 ordinateur est la suivante : retournez sur la page d'accueil d'OLAMA ; vous

00:02:38 y trouverez une section intitulée « Modèles ». En cliquant dessus, vous verrez de nombreux

00:02:43 modèles, filtrés selon vos critères de recherche. Je vous recommande

00:02:46 de filtrer par popularité, mais vous pouvez également consulter les plus récents. L'important

00:02:50 est de trouver un modèle adapté à vos besoins. Prenons l'exemple

00:02:55 du modèle de drone YMA. Notez qu'en faisant défiler la page, vous

00:02:59 trouverez différentes variables. Moins un modèle possède de paramètres,

00:03:04 plus le nombre précédant le symbole AVE est élevé. Cela signifie que le modèle est moins puissant

00:03:09 , mais qu'il nécessite moins de ressources. Ici, par exemple, le modèle le plus limité est E2B ;

00:03:15 pour l'installer, il suffit donc de le copier. Dans un terminal,

00:03:19 tapez simplement « ollama pull » et collez cet identifiant. Appuyez ensuite sur

00:03:25 Entrée. Quelques secondes plus tard, la confirmation de téléchargement du modèle s'affichera.

00:03:29 En rouvrant l'application, vous trouverez ce nouveau modèle : celui que vous avez

00:03:35 téléchargé. Vous pouvez désormais interagir avec lui librement et en toute confidentialité,

00:03:41 même hors ligne. Je peux y saisir n'importe quel texte,

00:03:44 par exemple lui demander de me donner trois façons de gagner de l'argent avec l'index génératif. Cliquer sur « Envoyer »

00:03:50 lancera le traitement et la réponse s'affichera à la vitesse que vous voyez.

00:03:55 Voilà. En réalité, cette plateforme permet d'installer n'importe quel

00:04:00 modèle open source. Cependant, si vous souhaitez centraliser l'utilisation de modèles d'IA premium,

00:04:05 nous vous recommandons Mamuth AI, une plateforme d'IA qui rassemble tous les

00:04:10 meilleurs modèles. Vous y accédez aux meilleurs modèles premium

00:04:15 sans avoir à vous inscrire séparément à chaque service. Vous y trouverez des modèles comme

00:04:19 Cloud, OpenAI, Gemini et bien d'autres. La plateforme propose également des modèles pour d'autres formats, tels que

00:04:25 la génération d'images, la recherche, le raisonnement et des modèles légers pour

00:04:29 des temps de réponse plus rapides. Et oui, ils ont enfin ajouté celui qui manquait : le

00:04:34 modèle de génération vidéo par IA. Imaginez : si vous ajoutez une vidéo promotionnelle,

00:04:39 cliquez sur « Envoyer » et sélectionnez l'un de ces modèles, vous verrez peut-être

00:04:44 un message comme celui-ci : « Exploration sous-marine en cours. Lumières au maximum. » Ainsi, vous pouvez centraliser plusieurs

00:04:51 modèles, quel que soit leur format. Tout cela est disponible avec un

00:04:57 abonnement unique et sans engagement à partir de 10 € par mois. Et grâce à Mamá, qui sponsorise

00:05:03 cette vidéo, j'ai trouvé un lien dans la description ci-dessous pour que

00:05:06 vous puissiez l'essayer vous-même. Passons maintenant au deuxième cas d'utilisation.

00:05:17 Nous verrons comment Olama a permis d'exploiter pleinement le potentiel du

00:05:21 programme Codex, et plus particulièrement celui d'OpenAI, que nous pouvons désormais interconnecter avec

00:05:27 des modèles open source exécutés sur un ordinateur ou même dans le cloud. Pour illustrer cela, je vais me rendre sur

00:05:33 Codex afin que vous puissiez voir comment j'ai installé l'application OpenAI Agents,

00:05:39 qui me permet d'utiliser tous les modèles de cette entreprise. Dans la

00:05:44 section de configuration, je constate également certaines limitations. Cependant, grâce

00:05:50 à Olama, sans passer par leur interface ni même par le

00:05:56 terminal, vous pouvez vous connecter à la plateforme Codex et l'utiliser avec n'importe

00:06:01 quel type de modèle. Normalement, il faudrait ouvrir un terminal pour cela,

00:06:06 mais je vais supprimer cette étape ici. Maintenant, si nous utilisons la commande suivante (que

00:06:11 je fournirai également dans la description ci-dessous), nous indiquerons

00:06:15 à Olama de lancer l'application Codex. En appuyant sur Entrée, l'application

00:06:20 me demandera d'abord quel modèle utiliser pour me connecter directement à Codex.

00:06:26 Notez que plusieurs modèles cloud sont présentés dans la section précédente,

00:06:30 mais les plus performants sont désormais réservés aux

00:06:34 abonnements payants. Dans les exemples suivants, nous verrons comment

00:06:38 lever les limitations liées aux modèles cloud afin de ne pas solliciter

00:06:43 les ressources de notre ordinateur. Pour cet exemple, j'utiliserai un

00:06:47 modèle gratuit, comme YMA, mais dans sa version à 31 milliards de paramètres, qui

00:06:53 requiert un ordinateur puissant. Au fait, avant de faire votre choix, sachez que si vous

00:06:58 comptez installer un modèle local et que vous hésitez sur le modèle à sélectionner,

00:07:04 vous pouvez faire une capture d'écran de la liste complète des modèles, accéder au chat GPT ou à l'une de

00:07:10 ses fonctionnalités, coller cette capture d'écran et indiquer les caractéristiques

00:07:16 de votre ordinateur afin de vérifier la compatibilité. Dans mon cas, je vais dire : « J'ai un MacBook Pro avec un

00:07:22 processeur M3 Pro. Quel modèle puis-je installer et utiliser sans problème ? » J'appuie sur

00:07:28 Envoyer. Quelques secondes plus tard, le système affichera la liste des modèles compatibles

00:07:33 , en précisant que plus le nombre de paramètres est élevé, plus la capacité requise est importante

00:07:39 . Cependant, comme je vais utiliser un modèle basé sur le cloud,

00:07:43 il s'exécutera sur un appareil différent du mien. Je vais donc sélectionner celui

00:07:47 avec 31 milliards de paramètres. J'appuie sur Entrée, et le système va maintenant me demander de redémarrer l'

00:07:53 application Codex. Je vais donc vérifier et regarder comment cela s'est fermé automatiquement.

00:07:57 L'application va rouvrir. J'ai déjà appliqué toutes les modifications,

00:08:02 mais remarquez ce qui a changé : maintenant, dans la section « Modèles »,

00:08:07 le bouton Olama apparaît. En effet, au lieu d'utiliser des modèles ouverts,

00:08:13 nous n'aurons plus besoin de dépenser de jetons, ce qui est très pratique, notamment pour travailler sur un

00:08:19 projet sans avoir à attendre si la limite de la plateforme est atteinte. De plus, n'oubliez pas

00:08:24 qu'en plus d'utiliser le modèle, vous aurez accès à diverses fonctionnalités avancées

00:08:27 de Codex, comme l'utilisation de toutes les compétences installées ou

00:08:33 même l'exécution d'automatisations existantes. Pour l'utiliser,

00:08:38 cliquez simplement sur « Nouvelle discussion », puis ouvrez un projet, comme le dossier que j'ai

00:08:44 nommé « app ». Si je vous demande de créer une application visuelle affichant clairement une

00:08:48 carte des salaires réels en Espagne, en la croisant avec les dépenses typiques

00:08:53 pour identifier la province où il est le plus facile d'économiser, et que je clique sur « Soumettre »,

00:08:58 Codex commencera à la traiter, mais en utilisant le modèle gratuit que nous avons sélectionné dans Olama

00:09:04 afin de ne pas consommer de crédits directement sur cette plateforme. Un peu plus tard, dès le

00:09:08 premier essai, nous obtenons l'application « Carte des salaires réels en Espagne »,

00:09:13 qui indique une estimation des économies réelles d'environ 600 €,

00:09:19 Zamora étant la meilleure destination et les îles Baléares offrant le potentiel d'économies le plus élevé. On peut même modifier la superficie du

00:09:25 logement en mètres carrés, le nombre de personnes qui y vivent

00:09:29 et choisir entre les valeurs nettes et brutes. Différentes

00:09:34 cartes des économies réelles sont également disponibles, indiquant les zones les plus avantageuses en fonction des revenus, de l'épargne ou du loyer

00:09:40 . En faisant défiler la page, on découvre d'autres indicateurs,

00:09:44 ainsi que des calculateurs interactifs qui s'adaptent aux modifications effectuées

00:09:50 . On peut aussi consulter le détail par province. Par exemple,

00:09:54 à Zamora, avec un salaire net de 1 883 € et un loyer moyen de 460 €, et un panier alimentaire de base d'environ

00:10:01 500 €, les économies s'élèvent à 924 €. En revanche, dans d'autres villes comme

00:10:07 Malaga, les économies sont pratiquement négatives. D'autres villes, comme Madrid, afficheraient

00:10:12 des économies, mais moindres. Et si je regarde d'autres endroits où le coût de la vie est légèrement moins élevé,

00:10:17 comme Jaén, le score serait également très élevé car les dépenses y

00:10:22 sont moins importantes et n'absorbent pas la totalité du salaire. Et regardez ce que nous avons réussi à accomplir !

00:10:27 Nous pouvons désormais créer tout type d'actif grâce aux compétences que nous possédons déjà,

00:10:31 en les interconnectant avec des modèles externes indépendants d'une seule entreprise.

00:10:41 Passons au troisième cas d'utilisation : je vais vous montrer comment reproduire ce processus

00:10:44 sur d'autres plateformes qui ne dépendent pas d'OpenCodex, comme

00:10:49 CloudCode d'Anthropic. Cependant, avant d'aborder l'installation, je tiens à souligner un point intéressant.

00:10:54 Sur le compte Twitter d'Olama, on peut voir qu'au début du mois, l'entreprise a fait le buzz en

00:10:59 réalisant exactement la même fonctionnalité avec l'application CloudCode. Alors que CloudCode

00:11:04 était théoriquement réservé aux abonnés payants, Olama a réussi à le rendre accessible à tous, permettant

00:11:08 aux utilisateurs de choisir n'importe quel modèle, qu'il soit exécuté sur leurs serveurs cloud

00:11:13 ou même en local, évitant ainsi toute limitation externe. Olama a même

00:11:18 démontré que cela fonctionnait aussi bien qu'avec Codex, mais

00:11:23 ils l'ont retiré peu après, probablement à la demande d'Anthropic.

00:11:29 De ce fait, n'importe qui, même les utilisateurs disposant d'un forfait gratuit, pouvait utiliser l'

00:11:34 application de bureau. Cependant,

00:11:39 la version terminal de Cloud Code reste disponible, bien qu'encore plus restrictive. Avant d'aborder son installation, je suis revenu au terminal

00:11:43 où nous nous étions arrêtés dans le cas d'utilisation précédent, car vous remarquerez qu'il nous indique la commande à utiliser.

00:11:48 Nous devons exécuter la commande pour restaurer le programme à son état précédent. Concrètement, si je

00:11:53 colle cette commande et que j'appuie sur Entrée, le système me demandera à nouveau si

00:11:58 je souhaite le redémarrer ; je répondrai donc « oui ». Codex rouvrira alors l'application

00:12:03 et se connectera aux modèles OpenAI, ce qui nous permettra de continuer à l'utiliser. La

00:12:09 même procédure est possible avec Cloud. Je vais donc effacer ce terminal. Notez

00:12:14 que si je tape « cloud », l'application s'ouvrira automatiquement

00:12:19 car je possède un compte payant. Si je n'en avais pas, j'utiliserais

00:12:25 la commande « Olama launch » suivie du nom de l'application à ouvrir. Dans ce

00:12:30 cas, il s'agirait de Cloud, mais vous devrez l'avoir installé au préalable.

00:12:34 Je vous fournirai d'ailleurs les instructions dans le document que je vais partager. Une fois cette opération effectuée,

00:12:37 le même scénario se reproduira : le système nous demandera quel modèle

00:12:42 utiliser. Pour cet exemple, j'utiliserai Quen 3.6, un modèle assez avancé qui nécessite

00:12:48 environ 28 Go d'espace disque. J'appuie donc sur Entrée. Le sélecteur de modèle apparaît à nouveau,

00:12:54 cette fois-ci pour le code cloud. Au lieu d'utiliser un modèle cloud comme précédemment,

00:12:59 je vais sélectionner un autre modèle installé localement, par exemple Yema 4, que nous avons

00:13:04 installé plus tôt. J'appuie donc sur Entrée. Le code cloud est maintenant ouvert

00:13:10 et connecté à Yema 4. Il peut utiliser toutes les compétences déjà installées,

00:13:17 ainsi que les fonctionnalités avancées de cet environnement de développement.

00:13:21 Nous laissons le code cloud avec Olama pour le moment, car

00:13:25 j'ai déjà réalisé une vidéo dédiée à ce processus, avec huit cas d'utilisation pratiques.

00:13:31 Voyons maintenant comment débloquer gratuitement davantage de modèles dans le cloud.

00:13:40 Dans ce quatrième cas d'utilisation, nous aborderons les meilleures plateformes

00:13:45 pour exécuter gratuitement de grands modèles d'IA dans le cloud. Avant

00:13:49 cela, il est important de comprendre le modèle de monétisation actuel d'Olama.

00:13:53 Si nous retournons sur Olama et accédons au compte créé lors

00:13:58 de l'installation et de la connexion de l'application, nous constatons que les

00:14:02 paramètres proposent également des formules d'abonnement. En cliquant sur « Mettre à niveau », il est important de

00:14:08 noter que la version gratuite permet d'exécuter toutes les fonctionnalités gratuitement, bien que limitée,

00:14:12 à condition de pouvoir exécuter tous les modèles souhaités en local. Olama

00:14:16 propose également des solutions pour exécuter des modèles open source plus puissants dans le cloud.

00:14:22 L'avantage, contrairement à d'autres plateformes, réside dans le fait qu'il s'agit d'un

00:14:26 abonnement et non d'un coût variable. Cet abonnement offre 50 fois plus d'utilisation que la version gratuite, et

00:14:33 des formules plus onéreuses avec des limites encore plus élevées sont également disponibles. Dans les paramètres du compte

00:14:37 , sous « Utilisation », en bas de page, le pourcentage d'utilisation de chaque

00:14:43 compte est affiché. Je précise que j'utilise ici la

00:14:47 version gratuite, car je préfère d'autres plateformes de cloud computing

00:14:52 . Avant de les examiner, il est important de savoir que les sessions sont

00:14:56 réinitialisées toutes les 4 heures et qu'une limite hebdomadaire est appliquée. Cela pourrait

00:15:01 affecter plusieurs comptes. Pour augmenter les limites,

00:15:07 vous pouvez vous déconnecter puis vous reconnecter avec un nouveau compte dans les paramètres de votre application Olama

00:15:12 . Cependant, il est vrai que récemment, les meilleurs modèles limitent l'accès aux

00:15:18 versions payantes. Si vous souhaitez accéder à n'importe quel modèle d'IA sans

00:15:23 abonnement, Open Router est une excellente option. Cette plateforme

00:15:28 vise à unifier tous les modèles d'IA grâce à une

00:15:33 API unique. En haut à gauche, vous trouverez…

00:15:37 Des modèles de toutes les entreprises sont disponibles, qu'il s'agisse d'OpenAI (où vous trouverez tous leurs

00:15:42 modèles), d'Antropic ou même des derniers modèles Gemini de Google. Cependant, l'une

00:15:47 de ses caractéristiques les plus remarquables est la suivante : si vous recherchez

00:15:52 « gratuit » en anglais, vous trouverez une multitude de modèles gratuits

00:15:57 utilisables sans dépenser de jetons. Vous y trouverez des modèles comme ceux de GLM,

00:16:03 OpenAI et Lama, mais sachez qu'en fonction de

00:16:08 la charge du serveur, vous pourriez rencontrer des limitations, voire une interruption. Par conséquent, l'une des

00:16:13 meilleures façons d'utiliser les modèles gratuits d'Open Router sans interruption

00:16:18 (ce qui est peu probable) est d'utiliser leur «

00:16:24  Routeur de modèles gratuits ». En cliquant dessus, vous pourrez basculer entre

00:16:29 les modèles lorsqu'ils atteignent leurs limites, assurant ainsi

00:16:34 une plus grande continuité gratuite. De plus, Open Router se targue d'être l'un des services les plus intégrés

00:16:39 , et pour le constater, nous allons l'installer avec un nouvel agent appelé Hermes. Cet

00:16:45 agent connaît actuellement un essor fulgurant et devient même

00:16:49 plus recherché qu'OpenClot. Pour découvrir comment l'installer et l'utiliser

00:16:55 gratuitement via Open Router, rendons-nous sur Hermes, la plateforme utilisée ici.

00:17:00 L'installation est très simple : il suffit de copier cette commande. Je vais donc

00:17:06 double-cliquer dessus, la coller dans le terminal et appuyer sur Entrée pour l'exécuter.

00:17:11 L'installation commencera alors. Peu après,

00:17:16 tous les modèles d'IA compatibles avec cette plateforme apparaîtront ici

00:17:20 . Notez que si vous possédez un compte OpenAI, comme moi, vous pouvez vous connecter sans

00:17:25 utiliser l'API, ce qui est très pratique puisqu'elle est actuellement gratuite. Mais si vous souhaitez accéder

00:17:31 à un plus large choix de modèles, vous pouvez utiliser Open

00:17:36 Router, qui en propose plus de 100, dont beaucoup sont gratuits. J'utiliserai donc

00:17:40 Open Router, qui nous montre que le

00:17:45 modèle Opus 4.6 est sélectionné par défaut. Il s'agit évidemment d'un modèle payant, mais si nous appuyons sur Entrée, tous

00:17:52 les modèles disponibles s'afficheront, ainsi que leurs prix.

00:17:58 En faisant défiler la liste, nous trouverons des modèles gratuits, comme ces deux-

00:18:03 là. Cependant, cette plateforme n'affiche pas tous les modèles disponibles sur OpenRouter,

00:18:07 car il en existe des centaines. La meilleure façon de les trouver est donc de saisir le nom du modèle,

00:18:12 d'appuyer sur Entrée, puis d'accéder à OpenRouter et de sélectionner le modèle souhaité

00:18:17 . Copiez simplement l'identifiant à l'aide de ce

00:18:21 bouton. Retournez ensuite dans le terminal, collez-le et appuyez sur Entrée. Ainsi,

00:18:26 en exécutant cette commande, nous trouverons un modèle similaire à OpenCloud, mais

00:18:32 connecté à un modèle gratuit disponible sur OpenRouter. Il est également important de noter que

00:18:37 cet outil possède de nombreuses fonctionnalités permettant diverses utilisations avancées.

00:18:43 Si vous souhaitez en savoir plus, n'hésitez pas à me le faire savoir dans les commentaires afin que

00:18:47 je puisse réaliser une vidéo à ce sujet. Avant de passer au cas d'utilisation suivant, j'aimerais vous présenter

00:18:51 un autre outil que j'apprécie particulièrement pour l'utilisation d'API gratuites

00:18:56 . OpenRouter est une excellente option, mais il existe une autre plateforme permettant

00:19:01 de se connecter à des modèles qui ne se limitent pas au texte ou au code.

00:19:06 Pour découvrir cet outil, découvrons Grock. Voici une autre plateforme où,

00:19:11 si l'on clique sur « Commencer à construire » lors de la création d'un nouveau compte, on

00:19:16 constate qu'avec une seule API, on peut utiliser des modèles de raisonnement,

00:19:21 des modèles de synthèse vocale et d'autres qui transcrivent du texte en texte.

00:19:28 de vision et même multilingue, parmi d'autres types de modèles. Et la vérité est que celui-ci

00:19:34 vous permet également d'investir différents crédits ; son forfait gratuit est assez complet.

00:19:38 Gardez à l'esprit que, comme pour l'autre, pour l'utiliser, nous devrons créer une API. Pour

00:19:42 ce faire, nous avons cliqué sur la section « Clé API », puis sur « Créer une clé API », saisi un

00:19:49 nom d'exemple et cliqué sur « Envoyer ». À partir de là, nous obtiendrons l'URL que nous pourrons partager

00:19:55 avec l'outil avec lequel nous souhaitons utiliser ses modèles. Et dans Open Router, que

00:20:01 je n'ai pas mentionné, notez que si nous revenons au début, si nous cliquons sur le bouton « Clé API » [ __ ]

00:20:05 lors de la création d'un compte, puis si nous cliquons à nouveau sur le bouton « Créer une nouvelle clé API », nous pouvons

00:20:09 lui donner un autre nom, définir une limite (car cette plateforme nous la fournit gratuitement),

00:20:15 cliquer sur « Créer », et nous aurons à nouveau la clé API que l'outil demandera. Dans ce cas précis,

00:20:20 Hermes me l'a demandé avant de m'enregistrer, c'est pourquoi il ne me l'a pas redemandé. Mais ce

00:20:25 sera tout ce qu'il faut pour le connecter à notre compte. D'ailleurs, pour conclure sur

00:20:30 le passage de Grock à la plateforme OpenCloud, sachez qu'une

00:20:36 connectivité directe est déjà activée avec Grock afin de simplifier l'ajout

00:20:41 de toutes ces fonctionnalités au modèle : il peut ainsi communiquer avec nous, nous écouter, etc. Si vous souhaitez

00:20:46 en savoir plus sur OpenCloud, sachez que j'en ai déjà parlé en détail dans cette vidéo.

00:20:56 Enfin, avec le dernier cas d'utilisation, nous verrons comment interconnecter

00:21:00 des modèles installés localement, comme Dolama, avec

00:21:06 des outils d'automatisation tiers tels que N8N. Pour illustrer ce premier cas, je vais ouvrir

00:21:11 N8N depuis mon terminal, car il est installé localement. Si vous souhaitez également savoir comment procéder

00:21:16 , je fournirai une vidéo explicative dans la description. Pour ma part, comme N8N est déjà

00:21:21 en cours d'exécution, je vais l'ouvrir. Lors de la connexion, si je clique

00:21:26 sur « Créer un nouveau workflow », je peux ajouter n'importe quel nœud d'entrée, comme

00:21:31 un message. Dans la section « Modèles », au lieu de me connecter à un modèle via une

00:21:36 API officielle (ce qui peut engendrer des coûts, ou si je ne souhaite pas utiliser Open Router ou Grock),

00:21:42 je peux également exécuter tous les modèles que j'ai déjà en local. Pour cela, dans la

00:21:46 barre de recherche de nœuds, je peux saisir « olama », envoyer un message au modèle (mon

00:21:52 compte est déjà connecté). Cependant, il serait beaucoup plus simple de cliquer sur « Créer une nouvelle authentification », puis, dans la

00:21:58 section « Clé API », de retourner dans les paramètres de mon compte Dolama, de sélectionner

00:22:04 KISS et de cliquer sur « Créer une nouvelle clé API ». Je vais la nommer « Tuto », cliquer sur « Générer »,

00:22:09 copier la clé API et la coller. Attention : si vous vous contentez de cette procédure, cliquer sur « Enregistrer »

00:22:15 peut générer une erreur, comme c'est le cas ici, car il est important que cette

00:22:19 option soit activée. Vous trouverez cette option dans les paramètres de l'application sur laquelle

00:22:23 Dolama est installé. Activez l'option « Exposer le réseau Dolama ». Cela

00:22:30 permet aux outils tiers comme N8N d'utiliser les modèles installés

00:22:35 localement pour l'analyse. Une fois cette option activée, retournez

00:22:40 dans N8N sans rien modifier d'autre, ajoutez simplement un espace

00:22:45 puis supprimez-le pour enregistrer. Notez que si vous cliquez sur « Enregistrer », la connexion est

00:22:50 confirmée. Dans le nœud OLAMA, section « Modèles », vous

00:22:56 trouverez tous les modèles installés localement. Dans cet exemple, il y en a trois : deux modèles YMA et

00:23:01 un modèle Q3.5.5, même si tous les modèles installés apparaissent en réalité. Grâce

00:23:06 à cela, nous pouvons désormais automatiser, de manière 100 % gratuite, toutes les interconnexions

00:23:12 que nous établissons avec les plateformes, et cette couche supplémentaire de

00:23:16 modèles d'intelligence artificielle que nous ajoutons peut être basée sur les modèles open source que nous avons installés. Nous pouvons ainsi

00:23:21 continuer à pratiquer et à automatiser des processus qui s'exécutent de manière 100 % privée.

00:23:26 Par ailleurs, n'oubliez pas que nous pouvons également nous connecter à d'autres plateformes

00:23:30 non répertoriées dans la documentation officielle d'Olama. Rappelez-vous que tous les cas d'utilisation

00:23:34 présentés jusqu'à présent utilisent des outils déjà inclus dans la documentation officielle,

00:23:38 tels que ceux d'OpenCloud, Hermes, Cloud Code et l'application Codex

00:23:43 vue dans l'un des premiers cas d'utilisation, ainsi que d'autres applications. Cependant,

00:23:48 même si une application n'est pas listée ici, vous pouvez toujours vous y connecter. Pour illustrer cela,

00:23:54 prenons l'exemple d'Obsidian, une autre plateforme qui, si vous ne la connaissez pas,

00:23:58 vous permet littéralement d'avoir un second cerveau numérique. C'est une alternative encore plus puissante

00:24:04 à Notebook LM, en la connectant à un agent d'IA.

00:24:07 J'ai déjà abordé tous ces points et bien plus encore dans la vidéo précédente

00:24:11 . Mais pour continuer sur notre lancée d'outils gratuits et, dans ce cas précis, privés,

00:24:16 notez que nous disposons également de différentes extensions créées par la communauté, ici par Obsidian,

00:24:22 pour connecter directement Olama à nos carnets numériques. Pour ce faire,

00:24:27 il suffisait de cliquer sur « Ajouter à Obsidian », puis sur « Installer », de l'activer, et voilà !

00:24:34 L'application était connectée à notre serveur. Nous pouvions alors commencer à utiliser

00:24:38 les notebooks présents sur cette plateforme et les connecter aux modèles d'intelligence artificielle

00:24:43 préalablement installés. Comme vous l'avez constaté, cette application ne figurait pas dans la

00:24:48 documentation officielle d'Olama, mais comme il s'agit de l'une des plateformes les plus utilisées grâce à son

00:24:53 installation open source simplifiée, elle s'intègre à de nombreuses

00:24:58 plateformes tierces. En réalité, avec tout cela, la création ne dépend plus de gros budgets, d'autorisations

00:25:04 ou d'écosystèmes fermés, mais plutôt de notre désir, de notre imagination et des objectifs que nous souhaitons atteindre. Voyez.

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